关键词： 低温甲醇洗   主吸收塔   Aspen Plus   模拟   遗传算法  

摘要： 低温甲醇洗是一种很有前途的、高效的酸性气体去除净化工艺,但该工艺存在冷能耗高的特点。从工艺温度最低设备主吸收塔温度分布出发,通过Aspen Plus与Python联合仿真实现针对主吸收塔基于NSGA-Ⅲ遗传算法的参数优化。在综合考虑主吸收塔净化能力和能耗的情况下,针对主吸收塔塔板分布进行优化,尽可能地提高主吸收塔的净化能力,降低工艺能耗及成本。结果表明:当主吸收塔脱硫段、脱碳段(粗吸段、主吸段、精吸段)塔板分布方案为20-8-4-6时,主吸收塔冷公用工程用量降低了69.4 kg/h,成本降低了38.9美元/a;低温甲醇洗完整工艺的热公用工程能耗降低了10.76%、冷公用工程能耗降低了16.97%、总公用工程能耗降低了14%,投资成本下降了45600美元,设备成本下降了17100美元,安装成本下降了43300美元,证明该优化方法的可行性。

关键词： 网上超市   配送站   拆分订单合并   量子遗传算法  

摘要： 针对网上超市订单拆分履行的现状,为降低订单履行成本,减少对顾客的打扰次数,对拆分订单进行合并优化。以最小化订单履行成本为目标,构建非线性混合整数规划模型,将模型转化为组合优化问题,并设计量子遗传算法对其进行求解。对模型的关键参数进行灵敏度分析以验证模型的有效性。结果表明:与拆分配送策略相比,拆分订单合并配送策略能平均节约总成本的27.47%。本研究不仅有效降低订单履行成本,还能提升顾客满意度,促进网上超市向精细化、高效化方向发展。

关键词： 微波消解法   电感耦合等离子体质谱仪   四酸消解   重金属  

摘要： 为建立土壤中多种重金属元素的高效检测方法,本研究采用硝酸-盐酸-氢氟酸-高氯酸四酸消解体系结合电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术,实现了土壤样品中镉(Cd)、钴(Co)、铜(Cu)等12种重金属元素的同时测定。通过优化样品前处理消解程序及ICP-MS的射频功率、雾化气流速等关键参数,并引入内标元素(^(185)Re、^(103)Rh)校正基体干扰,显著提升了方法稳定性和内标回收率。实验表明:各元素校准曲线线性良好(相关系数R^(2)>0.999),方法检出限为0.01~0.5 mg/kg,加标回收率为75.7%~112%,相对标准偏差(RSD)为2.7%~5.2%。采用国家一级土壤成分分析标准物质(GBW07407)验证方法正确度,测定值均在标准值质控范围内。本方法灵敏度高、重复性好,可为土壤环境监测及污染风险评估提供可靠技术支撑,适用于大批量土壤样品的多元素同步快速检测。

关键词： 内置式永磁同步电机   敏感度分析   田口法   多目标遗传优化算法   多目标优化  

摘要： 为了提升内置式永磁同步电机的性能,文章通过优化转子结构来确定电机的初始模型,并提出了一种基于改进型田口-遗传算法的内置式永磁同步电机多目标优化方法,同时利用敏感度分析法来区分显著与非显著变量,以及运用田口法得到显著变量的最优组合。在此基础上,使用改进的多目标遗传算法在最优组合附近进一步寻优,从而确定最终的电机设计方案。最后,针对优化前后的电机参数,利用有限元来进行仿真验证。结果表明,优化后的电机效率、齿槽转矩和转矩脉动系数的性能都得到了改善,均能够满足电机设计要求。

关键词： 水下永磁无刷直流电机   遗传算法   矢量控制   转矩脉动  

摘要： 针对水下无人航行器推进系统中永磁无刷直流电机存在的绝缘、散热与密封等问题,对其进行优化设计研究。采用35WW270硅钢片材料和改进的绝缘涂层工艺优化定子结构;选用N45SH钕铁硼永磁体并调整极弧系数优化转子;基于TMS320F28035平台实现电流预测的全数字化矢量控制策略。实验结果表明,优化电机转矩脉动降至2.8%,效率提升至92.5%,温升仅38 K,功率因数达0.96,启动时间缩短至0.45 s,各项指标均优于传统电机。

关键词： 图书馆   有声书   侵权风险   版权管理   消解策略  

摘要： 文章基于对图书馆有声书版权管理相关文献的梳理与个案分析,指出图书馆有声书版权管理面临版权权属不明、版权授权复杂、版权管理缺位等现实困境,提出图书馆有声书版权管理困境的消解策略,即完善图书馆有声书版权管理法律法规,拓宽图书馆有声书版权授权渠道,筑牢图书馆有声书社会保护屏障。

关键词： 微服务   异常检测   样本不平衡   自适应遗传算法   集成学习  

摘要： 当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法(Adaptive Genetic Algorithm and Ensemble Learning-Microservice Anomaly Detection,AGEL-MAD)。该方法首先通过特征组合的方式表示服务轨迹数据,并将其与性能数据进行融合。其次,为应对样本不平衡问题,引入了单分类支持向量机(One-Class Support Vector Machine,OCSVM)与多层感知机(Multi-Layer Perception,MLP)的集成学习。最后,为排除开发人员的影响,在异常检测过程中引入自适应遗传算法(AGA)以获取参数的最优组合,提高模型的适应性和准确率。通过在不同的数据集上进行实验,验证了AGEL-MAD方法的有效性。

关键词： 配电网   行波   故障定位   优化配置   遗传算法  

摘要： 为提高行波定位装置的利用率,提出一种基于动态虚拟故障行波定位原理的配电网故障定位装置优化配置方法。首先针对配电网的结构特点进行可测性分析,提出总体优化配置原则;然后以装置配置数最少为目标函数建立数学模型,并通过自适应遗传算法求解;最后根据冗余度评价得出最优配置方案,并以贪心策略确定行波定位装置的动态装设顺序。仿真验证结果表明,该方法在保证较高定位精度的前提下,可有效减少行波定位装置的配置数量,具有较高的经济性。

关键词： 电感耦合等离子体发射光谱   金矿石   铬   混合酸消解  

摘要： 随着金矿石的不断开发,环境保护重视程度的不断提高,金矿石中的有毒有害重金属元素的测定需求随之日益提升,铬就是其中的一种元素。研究建立了一种采用硫酸-磷酸混合酸消解-ICP-AES测定金矿石中铬的含量的分析方法。通过方法比对验证了混合酸消解的可行性,优化了消解条件,并进行了ICP-AES谱线选择、干扰试验和加标回收试验等。方法检出限可达0.0017μg/mL,加标回收率在99.3%~104.0%之间。经过多家检测机构对四个样品的验证,相对标准偏差(n=11)在0.40%~3.74%之间,精密度和准确度满足金矿石中铬的测定要求。该方法操作简单、流程短、灵敏度高、测定干扰少、检测效率高,可应用于大批量金矿石样品的检测。

关键词： 激光定向能量沉积   人工神经网络   熔道高度预测   机器视觉  

摘要： 激光定向能量沉积熔道高度的预测是沉积过程智能控制的关键,由于工艺参数与沉积尺寸的强非线性关系,基于工艺参数的熔道高度特别是沉积起、止等不稳定区域的实时预测问题亟待解决,为此,提出了一种新的熔道高度预测的框架,该框架将同轴视觉技术的高实时性与人工神经网络的非线性建模优势相结合.首先,设计正交试验收集单道直线沉积数据,并利用数据构建基础模型;随后,为了有效地获取过程特征数据,设计了同轴熔池在线监测系统,通过在线监测系统得到实时熔道宽度数据;最后,将测得的熔道宽度作为特征之一输入至人工神经网络中.结果表明,该方法具有良好的在实时预测精度,平均相对误差小于7%,响应时间小于20ms,为定向能量沉积熔道高度的在线预测提供了一个可行方案.创新点:(1)将同轴视觉技术与人工神经网络结合,实现熔道高度的高精度在线预测.(2)采用皮尔森法对工艺参数和特征参数进行分析,增强了模型输入与输出的相关性.(3)方法可扩展到增材制造领域其它特征的预测,对业界人士提供了一定参考.