关键词： 微穿孔板   粉尘污染   遗传算法   模式搜索  

摘要： 微穿孔板在工作中受到粉尘污染会造成穿孔率和穿孔直径的变化,使实际吸声性能偏离设计的良好性能.本文提出基于遗传算法和模式搜索的微穿孔板设计方法,指出微穿孔板设计中粉尘污染补偿的必要性.根据设计的微穿孔板参数与吸声峰对应参数的相对位置,适当调整穿孔直径的大小,使其略大于吸声峰对应的穿孔直径,能够有效减少粉尘污染对吸声性能的影响.

关键词： 航班延误   核密度估计   多跑道调度   遗传算法  

摘要： 航班起飞过程受到各种不确定因素的影响,如航班延误、调度延误、滑行时间等。一个可靠稳健的离港顺序对机场的安全、高效运行至关重要。本文首先通过对航班延误历史数据进行核密度估计得到航班延误的核概率密度曲线,然后通过线性插值得到航班延误随机数。之后,将得到的航班延误随机数作为输入,建立不确定航班延误情况下的多跑道离场航班调度模型,并设计一种对航班号进行编码的遗传算法求解该模型。在此基础上,进一步建立了不确定航班延误情况下多目标动态调度模型,并设计求解该模型的混合算法。对两种模型的结果进行蒙特卡洛仿真,探讨航班延误不确定性对离场调度的影响。最后,以广州白云国际机场的历史数据为例,进行了模型验证。

关键词： 垂直起降无人机   结构优化   Kriging算法   遗传算法  

摘要： 【目的】解决现有垂直起降无人机依靠舵面来进行姿态转换不稳定的问题,以满足农业低空遥感作业要求。【方法】设计了一种矢量支架。因为螺旋桨与矢量支架存在气动干扰,所以需要确定螺旋桨与矢量支架的相对位置来降低气动干扰。通过单因素试验,构建了支撑杆高的11个样本点。采用Kriging算法建立了无人机升阻比和螺旋桨推力系数与支撑杆高的模型,以最大升阻比和推力系数为目标函数,利用多目标遗传算法(MOGA)进行全局寻优。【结果与结论】最终确定支撑杆高为67.9 mm,与原始模型相比较,螺旋桨的推力系数提升了5.33%,无人机的升阻比提升了1%,垂直起降无人机螺旋桨安装位置优化后效果理想。

关键词： 硝酸-氢氟酸体系   微波消解   ICPMS   土壤金属测定  

摘要： 为进一步提高土壤金属测定准确率,本文提出硝酸-氢氟酸体系微波消解体系,并结合ICPMS分析法对GBW07445、GBW0744、GBW07457三种成分分析标准物质的金属元素含量进行测定。结果显示,硝酸-氢氟酸体系微波消解-ICPMS测定土壤金属元素有着较高的准确度和精密度,相对标准偏差较小,可以在环境监测领域进行广泛推广。

关键词： 藕渣   膳食纤维   液态发酵   人工神经网络   遗传算法  

摘要： 为实现莲藕副产物的高值化应用以及藕渣可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF)含量的提高,该文以藕渣为原料,接种副干酪乳杆菌PC18发酵改性制备藕渣可溶性膳食纤维,通过单因素试验及Box-Behnken试验设计,探讨料液比、发酵时间、接种量对藕渣可溶性膳食纤维含量的影响,在此基础上,选用响应面(response surface methodology,RSM)和人工神经网络-遗传算法(artificial neural networks and genetic algorithms,ANN-GA)构建发酵模型,并对两者优化结果及模型参数进行比较。单因素及Box-Behnken试验结果表明,影响藕渣SDF含量主要因素主次顺序依次为发酵时间、料液比、接种量。通过验证试验及模型参数与优化结果对比分析,发现RSM与ANN-GA构建的模型整体拟合效果均较好,但ANN-GA模型预测值、试验值更高,相对误差值更低。基于ANN-GA确定最佳工艺参数为料液比1∶38(g/mL)、发酵时间48 h、接种量4.0%,经验证得到此条件下SDF含量为(5.97±0.73)%。

关键词： 供水管网   泄漏监测   点位布局   流体波   遗传算法  

摘要： 针对炼化企业供水管道泄漏监测技术需求,提出了基于流体波信号和改进遗传算法的监测点位布局优化方法;以管道内流体波信号的传播模型为理论基础分析了泄漏引起的流体波信号的波速和衰减特性;在引入相邻监测点最短间隔、传感器成本、管道不平衡量、管道流量、管道风险等级等因素作为约束条件的基础上构建了监测点位布局优化模型;对传统的遗传算法进行了改进,解决了算法中重复编码的问题;采用管网仿真案例对所建立的监测点位布局优化方法进行了验证,首先利用最短间隔参数对监测点进行约束,避免监测点距离较近引起的监测范围重叠问题,然后以管网覆盖率及其变化率为性能指标获得最佳监测点数目,实现经济性布局的目标,最后利用改进的遗传算法对优化模型进行求解,获得监测点位的最优布局方案;仿真管网和实际管网测试的结果表明:在选择不同约束因素的前提下对监测点位进行优化布局,监测点均能够有效地分布于使优化模型目标函数值取值较大的管道区域,验证了所建立布局优化方法的可靠性。

关键词： 跟驰行为   无人驾驶车   遗传算法   神经网络   速度预测  

摘要： 本研究将无人驾驶技术引入机场飞行区的场面运行中,特别关注无人驾驶车(UGV)在主滑行道上引导航空器的跟驰模型。针对UGV与传统有人驾驶航空器在运动学特性上的差异,分别为其建立了梯形和S型运动学模型。为提高速度预测的准确性,构建了一个基于神经网络的速度优化模型。鉴于传统神经网络在隐藏层回归系数上存在较大偏差,引入了基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)。在鄂州花湖机场进行的仿真实验结果表明,GA-BPNN在速度误差、航空器预测速度波动范围以及无人驾驶车辆预测速度稳定性方面均优于传统方法。GA-BPNN的速度误差小于1%,航空器预测速度波动范围控制在±2 m/s以内,无人驾驶车辆预测速度的动态误差小于0.5%。

关键词： 深度强化学习   任务卸载   蜂窝车联网   软件定义网络   遗传算法  

摘要： 无人驾驶、辅助驾驶的快速发展对车辆计算性能提出了较高的要求,联合移动边缘计算的任务卸载技术可以提供解决方案。然而实现快速、高效的任务卸载决策存在巨大挑战,同时现有研究对于任务卸载的系统整体效益考虑不足。针对上述问题,采用车-路-空架构,设计一种基于软件定义网络(SDN)的蜂窝车联网(C-V2X)分布式任务卸载系统模型,并提出一种基于深度强化学习的任务卸载控制算法。对任务本地计算、边缘计算、卫星计算3种模式分别构建成本模型,以用户端车辆能耗、资源租赁费用和服务端任务处理时延、服务器负载均衡性作为联合优化目标构建目标函数。考虑任务最大期望时延、服务器最大负载率等约束,将任务卸载问题表述为混合整数非线性规划(MINLP)问题,将其建模为离散-连续混合动作空间的Markov决策过程,最后基于深度强化学习算法获得关于任务调度、资源租赁、功率控制的任务卸载决策。实验结果表明,与传统的基于粒子群优化、遗传算法的方案相比,本文算法在取得相近决策效益的同时,单次决策时延降低了45%以上。

关键词： 路径优化   滑行冲突   遗传算法  

摘要： 针对航班在机场飞行区滑行路径的优化问题,通过按照机场实际布局绘制飞行区网络图,将典型滑行冲突问题简化为节点与路段冲突问题,建立以最小化进离港航班滑行距离为目标的模型,采用遗传算法求解该问题。以南通兴东机场为例进行算例分析,验证模型的有效性,该模型为航班滑行路径优化问题提供了一种可行办法。

关键词： 智能时代   应用型本科   计算机系统能力   OBE理念   分层培养  

摘要： 在智能时代背景下,针对计算机软硬件协同人才的能力需求,基于OBE(outcome based education)理念,提出了一种面向应用型本科学生的分层计算机系统能力培养模式。该模式构建了“贯通、递进、融合”的课程及实践体系,并通过KT-SQEP(Knowledge Thinking-Sequence Example Practice)教学体系设计,结合翻转课堂、项目驱动、以赛促学等多种教学策略及多元化的评价与反馈机制,全面落实教学过程。教学实践证明,该培养模式有效提升了学生的综合素质和工程实践能力,达到了预期的教学效果,为智能时代计算机专业人才的培养提供了有益的探索和借鉴。