关键词： 滚动轴承   斜撑离合器   优化设计   遗传算法   楔块   几何约束  

摘要： 为提高斜撑离合器的综合承载能力,以J-8331型离合器为研究对象,采用第三代非支配排序遗传算法对其进行性能优化。根据离合器结构特征设定几何约束,提炼并推导楔角、升程百分比、接触应力和综合应力等能反映离合器整体楔合性能的多个指标作为优化目标,据此设定筛选函数,求得多目标优化Pareto最优解集。理论计算和仿真分析结果表明,优化后的离合器总体楔合性能满足预设条件,证明了此优化方法的可行性。

关键词： 大数据   人工智能   计算机  

摘要： 随着大数据与网络技术领域的持续创新与突破,我们已正式迈入大数据时代。在此背景下,人工智能技术犹如一颗璀璨新星,不仅吸引了公众的广泛关注,更为计算机网络信息技术的蓬勃发展开辟了新路径,注入了强大动力。当前,人工智能技术以其独特的优势,在多个关键领域如人工神经网络构建、网络入侵检测、信息安全防护、专家系统优化以及智能代理技术等方面展现出广泛的应用潜力。鉴于此,本文旨在首先对人工智能的基本概念进行精炼概述,随后深入探讨其在计算机网络技术领域的多元化应用趋势,并进一步展望其未来的发展前景。通过这一探讨,我们期望能够揭示人工智能如何成为推动计算机网络技术革新与升级的重要力量,以及它如何引领我们迈向更加智能、安全、高效的数字时代。

关键词： 人工神经网络   记忆   吸引子   深度学习  

摘要： 深度学习方法起源于20世纪80年代。其根源一方面来自于霍普菲尔德在生物物理学方面的工作,另一方面来自于辛顿的玻尔兹曼机、多层感知机和反向传播算法等一系列工作。今年的诺贝尓物理学奖肯定了人工神经网络和深度学习作为物理学的研究对象,给物理学提供了一个迫切需要的新的增长点。这个奖项对物理学和人工智能的发展,都会带来帮助。

关键词： 无人驾驶卡车   路径跟踪   LQR控制器   改进遗传算法  

摘要： 路径跟踪在无人驾驶中起着至关重要的作用.为提高无人驾驶卡车在不同车速下路径跟踪的精度与稳定性,设计了一种基于改进遗传算法优化的线性二次调节器(LQR)进行路径跟踪.首先,基于自然坐标系建立车辆二自由度动力学模型和跟踪误差模型,并设计LQR控制器,采用前馈控制消除稳态误差,提高跟踪精度;其次,通过改进遗传算法对LQR的权重矩阵进行优化,以提高路径跟踪的精度与稳定性;最后,通过Matlab/Simulink-TruckSim联合仿真平台在不同工况下对所设计的LQR控制器控制效果进行仿真验证.结果表明,在双移线工况下,GA(遗传算法)优化后的LQR控制器在30 km/h和60 km/h跟踪精度分别提高了约68.5%和49.4%;在U形工况下,跟踪精度分别提高了约12.0%和25.5%,且具有更高的稳定性,位置误差和航向误差分别可控制在0.17 m和0.11 rad以内,证明了所提出的跟踪控制框架的有效性.

关键词： 计算机程序   神经网络   数据预测   电缆测井   网络层   存储介质   预测模型   系统控制  

摘要： 描述了用于实现预测在地下区域的钻井操作中使用的电缆测井的系统的方法和系统,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。该系统从第一电缆测井导出输人,并且包括基于被训练以生成数据预测的神经网络的预测模型。预测模型通过神经网络层处理从第一电缆测井导出的输人,以生成识别地下区域中的储层的多个第二电缆测井的预测。基于多个第二电缆测井,系统控制模拟油藏碳氢化合物生产的钻井操作。

关键词： 生成式人工智能   高职教育   计算机类专业  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,生成式人工智能作为其重要分支之一,逐渐在教育领域展现出广阔的应用前景。文章旨在探讨生成式人工智能在高职计算机专业课程中的影响与应用。首先,通过文献综述,分析生成式人工智能的基本概念、发展历程及其在教育中的优势;其次,结合实际案例和教学实践,介绍生成式人工智能在计算机专业实训课程中的应用研究;最后,论述生成式人工智能技术在高职计算机专业实训课程中的应用效果,并提出“AIGC+学生能力”目标框架,将学生能力重构为低阶、进阶和高阶3种能力特征。文章旨在为高职教育改革和教学实践提供理论支持和实证数据,同时为生成式人工智能在教育领域的进一步推广与应用提供参考和借鉴。

关键词： 双薄壁圆柱壳   硬涂层阻尼   非连续弧连接   Rayleigh-Ritz法   状态空间法   行波振动  

摘要： 对螺栓连接条件下旋转硬涂层阻尼双薄壁圆柱壳耦合结构的振动特性开展了研究.首先,通过改进连续整周的人工弹簧分布方法,构造非连续弧连接来模拟实际螺栓连接条件.其次,基于Sanders壳理论,确定硬涂层壳体结构的应变能.最后,考虑转速的影响并采用Rayleigh-Ritz法推导动力学方程.此外,利用状态空间法进行求解计算,通过文献和有限元方法验证理论方法的合理性.结果表明:连接刚度在10~8~10^(10)区间范围内行波频率显著增大;旋转导致行波频率出现分离现象且整体呈增大趋势;硬涂层厚度越大对行波频率的影响越明显,硬涂层厚度从0提高到0.85 mm时,行波频率最大增长程度可达5.87%.

关键词： 机器学习   可解释性   反事实解释   权重矩阵   遗传算法  

摘要： 机器学习技术在金融领域的应用越来越多,为用户提供可解释的机器学习方法已成为一个重要的研究课题。近年来,反事实解释引起了广泛关注,它通过提供扰动向量来改变分类器得到的预测结果,从而提高机器学习模型的可解释性。但现有方法存在生成的反事实用例缺乏可行性和可操作性的问题。文中提出了一种新的反事实解释框架,通过引入特征变量代价权重矩阵的概念,考虑不同特征变量改变的难易程度,使得反事实结果更符合实际情况并更具可行性。同时,通过专家预定义特征变量代价权重矩阵的方式,提出了一种计算特征变量代价权重的可行方法,并允许用户根据实际情况进行个性化调整。定义的目标函数综合考虑了特征加权距离、稀疏性和接近性3个指标,确保了反事实结果的可行性、简洁性和接近原始样本集的性质。采用遗传算法来求解问题,进而生成最佳的行动方案。通过对真实数据集进行实验,证实了所提方法相比现有的反事实方法能够生成可行性和可操作性更强的反事实用例。

关键词： 异构无人机集群   动态任务分配   协同作业   多目标优化   遗传算法   参数自适应   收敛性能   局部最优解  

摘要： 异构无人机集群在复杂任务环境中具备多层次协同作业的优势,现有的任务分配方法仍面临如易陷入局部最优解、对任务属性和数量变化的适应性不足以及多目标优化效率低等诸多挑战。为此,提出一种基于多种群自适应遗传的动态任务分配算法,该算法根据染色体的初始目标函数特性将总种群划分为若干子种群。各子种群在迭代过程中独立进行自适应遗传优化,智能调整变异概率及选择交叉点。每次迭代结束前,算法采用优胜劣汰策略保持染色体多样性及较优秀染色体结构。若任务属性或数量发生变化,算法将灵活根据变化情况重新划分子种群或增加染色体数量。与基于遗传优化的变体算法相比,本算法在不同类型基准函数上表现出较高的稳定性。在处理复杂场景时,本算法的目标函数值提升44.15%,收敛速度提升59.85%,求解稳定性提升53.99%。该算法具有卓越稳定的求解能力,且能够在更短的计算时间内更有效地避免陷入局部最优解。

关键词： 民族融合   国家认同   马克思恩格斯   《共产党宣言》  

摘要： 马克思主义民族融合思想,长久以来一直是民族学界密切关注且热烈讨论的焦点话题,在马克思主义民族理论中占据着重要地位。马克思恩格斯以其深邃的历史视野与科学的理论架构,对民族融合的内在本质、基本原则以及演绎路径进行了全面而又系统的剖析。他们指出,民族融合乃是社会历史进程中不可阻挡的趋势,是各民族在交往、交流与交融中逐步迈向共同繁荣的必由之路。鉴于此,马克思恩格斯高度评价了资产阶级在推动民族融合历史进程中的重大贡献,并预言这一历史重任未来将由无产阶级担起。在此基础上,他们揭示出资本主义制度下的民族矛盾与国家认同困境,提出了一整套远超同时代界限的民族融合理论构想,为马克思主义民族融合思想体系奠定了坚实的理论基础。