关键词： 地震动时频参数   时变功率谱   CEEMD法   人工神经网络   预测模型  

摘要： 为了使地震危险性分析、地震区划等工程应用中的参数预测方程能同时体现地震动的时域和频域非平稳性,需要一种新的地震动时频参数预测模型。基于美国西部30余次地震记录,使用互补集合经验模态分解法计算时变功率谱,利用时变功率谱计算6个时频参数,建立时频参数随震级、距离和场地条件变化的预测方程和神经网络拓扑结构。运用非线性最小二乘法拟合得到预测方程的系数值,并训练得到神经网络预测模型。研究结果表明:总能量随震级的增大而增大,随距离增大而减小;频谱质心和标准差、时间质心和标准差以及时频相关系数随震级的增大而减小,随距离的增大表现则各不相同;建立的神经网络时频参数预测模型泛化能力较强,可以较好地预测地震动时频参数。

关键词： 固定翼无人机   飞控能力评估   边缘性能评估   遗传算法   仿真建模  

摘要： 针对物理试验下固定翼无人机飞控能力评估效率低、成本高且存在安全风险的问题,开展了基于边缘性能评估的无人机飞行仿真测试和飞控能力评估方法研究;建立了无人机运动仿真模型和仿真环境,并结合遗传算法搭建了飞行管理系统需求测试环境,实现了飞行系统批量测试用例生成,针对性提出了固定翼无人机俯仰姿态稳定性的测试判据和边缘性能评估方法;开展基于ROSflight的仿真试验,通过大量飞行测试,获取了飞机的飞行安全边缘,实现了无人机俯仰姿态飞控边缘能力分析评估;为无人机飞控系统设计预先发现缺陷提供重要技术支撑。

关键词： 大数据   云计算   热电厂   智能管理  

摘要： 本文聚焦于基于大数据与云计算的热电厂智能管理系统研究。文章首先概述了大数据与云计算技术的基础,包括大数据技术的定义、特性及其核心属性,及云计算的定义、服务模式与关键技术。随后,探讨了大数据与云计算在热电厂智能管理系统中的互补性与融合应用技术架构,详细说明了数据采集、存储、处理及智能分析各层级的功能与实现路径。系统设计部分详细阐述了总体架构、数据采集与处理模块、智能分析与决策支持模块的设计思路与关键策略,同时讨论了云计算平台的选型考量、部署策略及安全性与可靠性强化措施。通过本文研究,构建一个高效、智能的热电厂管理系统,实现对热电厂运行状态的实时监控、预警及优化调度,提高热电厂的运行效率与管理水平。

关键词： SWNCM-2D   耦合模型   参数优化   产量预测   遗传算法  

摘要： 为快速准确地估算滴灌条件下土壤-作物系统模型参数,基于二维土壤水与作物生长模拟模型(SWNCM-2D)耦合遗传算法(GA),建立了滴灌条件下土壤水力学参数与作物生长参数的优化模型,以土壤含水率和作物干物质量实测值与模拟值之间的标准均方根误差最小为优化目标,利用南疆地区棉花滴灌试验不同灌水量处理下的土壤含水率和作物生长动态及产量观测数据,优化求解土壤水力学参数与作物生长参数,并应用优化后的模型参数开展不同滴灌灌溉管理措施下的棉花产量与水分生产力预测。结果表明:耦合GA的SWNCM-2D模型参数优化结果较好,不同土层土壤含水率模拟值与实测值之间均方根误差(RMSE)、标准均方根误差(nRMSE)和一致性指数(d)分别为0.0095~0.0370 cm^(3)/cm^(3)、5%~27%和0.6518~0.9642,干物质累积量和LAI的nRMSE分别为8%~17%和6.2%~23.0%,d均高于0.97。棉花皮棉产量随灌水量增大而增大,水分生产力随灌水量增大而减小;皮棉产量随灌水间隔增大而减小,水分生产力随灌水间隔增大先增大后减小;说明基于优化参数的全生育期土壤水分动态变化与作物生长过程的模拟较为准确。综合考虑棉花产量和水分生产力,推荐该地区适宜的灌溉制度为灌水间隔7 d和灌水量120%ET_(c)(作物需水量)组合。

关键词： 脉冲修正弹   弹道设计   方案弹道   高炮   遗传算法  

摘要： 脉冲修正弹由于点火修正次数有限,所以必须合理进行弹道设计才能达到最佳作战效果。针对高炮配用脉冲修正弹弹道设计问题,提出了一种基于遗传算法的脉冲修正弹弹道设计方法,将脉冲修正弹点火时刻序列作为控制变量,引炸时刻实际弹道与目标未来点的位置偏差作为优化目标,建立优化问题进行求解。以高低角偏差及方位角偏差下的射向偏差弹道作为实际弹道,对不同修正能力的脉冲修正弹进行弹道设计仿真验证,仿真结果表明该弹道设计方法有效,通过求解脉冲修正弹的点火时刻序列,可得到终端位置无偏的弹道方案。该弹道设计方法可作为考虑误差项的抗干扰弹道设计以及点火时刻序列表编制的基础。

关键词： 双目立体视觉系统   三维人脸模型   多种群遗传算法   最优染色体的筛选  

摘要： 针对人脸具有多样性和复杂性,同一人脸在不同条件下可能呈现出不同的形状和结构,导致了人脸特征点标定困难的问题,为准确提取出人脸特征点,提出基于遗传算法的三维图像人脸特征点标定。利用双目立体视觉系统实现人脸信息的多角度采集,从采集信息中提取主要特征信息,结合“三庭五眼”位置关系共性,在一般人脸模型上补偿面部轮廓以及五官局部变换坐标点信息,获得更接近真实人脸的三维坐标点位置信息集合。引入多种群遗传算法,以子种群内的基本染色体构成,表示三维人脸模型中的形状、姿态参数,通过采用不同的交叉和变异操作筛选最优染色体,实现三维人脸特征点的精准标定。实验结果证明,该方法建立的三维人脸模型真实度较高,特征点标定精准,标定的均方误差法(MSE:Mean Squared Error)最高为7.9%。

关键词： 输电线路   覆冰   遗传算法   图像处理  

摘要： 输电线路覆冰时会严重危害电力系统稳定运行,为了能够准确检测输电线路的覆冰状态,本研究提出了一种基于遗传算法结合图像处理的输电线路覆冰检测方法。该方法首先将图像灰度化并对图像进行增强处理;然后对增强后的图像进行改进的中值滤波处理,去除噪声;接着通过遗传算法迭代计算图像最佳阈值,根据计算的最佳阈值对图像进行分割;最后对分割图像进行形态学处理和连通域分析,去除背景相关部分。结果表明,该方法能够快速准确地检测出覆冰部分,为输电线路的安全运行提供了有效的保障。

关键词： 遗传算法   配电网故障定位   模拟退火算法  

摘要： 本文介绍了遗传算法在配电网故障定位中的应用及其优化方法。首先阐述了配电网故障定位的重要性以及传统方法的局限性,随后深入解析了遗传算法的原理及在故障定位中的应用。通过引入逻辑斯蒂曲线改进遗传算法的交叉与变异操作,并结合模拟退火算法优化算法参数,提高了遗传算法在配电网故障定位中的适应度和准确性。模拟实验结果表明:改进后的遗传算法在单点故障和多点故障定位中均表现出良好的性能。

关键词： 多机器人任务分配(MRTA)   仓储物流   遗传算法(GA)   改良圈策略   混合粒子群算法   蚁群算法  

摘要： 针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简化编码方式;其次,将种群分成3个部分来使种群在保持随机性的同时增强染色体的质量;再次,采用启发式交叉算子来拓展解的搜索范围,加大算法跳出局部最优的能力;最后,使用自适应交叉概率和变异概率来使算法更快找到最优解。结果表明:在任务数为20和40这2种情况下,DIHA-GA相比于混合粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)距离平均值分别减少了14.46 m和17.36 m,距离最小值分别减少了14.89 m和20.86 m,这说明DIHA-GA所得解更接近最优解;DIHA-GA比改进蚁群算法(improved ant colony optimization,IACO)所得距离平均值分别减少了21.32 m和18.73 m,距离最小值分别减少了23.43 m和22.32 m,这是由于IACO过早收敛并且难以跳出局部最优导致的。通过比较,验证了DIHA-GA在求解MRTA问题上的有效性。

关键词： 临床护士   完美主义   知觉压力   社会联结   工作沉浸感   相关性   中介作用   调节作用  

摘要： 目的探讨完美主义对临床护士工作沉浸感的影响,并分析知觉压力和社会联结在其中的作用。方法采用便利抽样法,选择广州市3所三级甲等医院的646名临床护士为研究对象,采用中文版的《Frost多维完美主义量表》《知觉压力量表》《社会联结量表》《工作沉浸感量表》调查临床护士的完美主义、知觉压力、社会联结和工作沉浸感。结果临床护士完美主义、知觉压力、社会联结、工作沉浸感平均得分别为(80.3±12.6)、(42.5±8.3)、(88.1±16.8)和(42.5±8.3)分。知觉压力在完美主义和工作沉浸感间起部分中介作用,效应值为0.06,95%置信区间(CI)为(0.027~0.096),中介效应占总效应的21.6%;社会联结调节了完美主义影响工作沉浸感的前半路径和直接路径[标准化偏回归系数分别为-0.15、0.21,95%CI分别为(−0.210~−0.082)、(0.140~0.281),P值均<0.01]。结论完美主义可直接或间接影响临床护士工作沉浸感;知觉压力在其间存在部分中介作用,社会联结在其间存在调节作用。