关键词： 低耗稳定   四间隙平面连杆   接触碰撞   多目标   遗传算法  

摘要： 为提高优化设计效率且更符合工程实践,提出了平面连杆机构低耗平稳的一套可量化的优化设计及评价体系。首先,从运动过程低耗稳定角度完成了综合方案设计和技术设计,基于含摩擦副平面连杆理论模型,建立了低耗稳定平面四连杆优化模型;其次,基于遗传算法,获得该机构的曲柄力矩、铰接点受力峰值和与摇杆角加速度pareto解集;最终,采用含四间隙平面连杆理论模型与龙格库塔法,对5组解动力学数值求解并对比选型。结果表明,满足设计要求下,相比于各目标均衡的方案5,方案1驱动力矩微增0.63%,摇杆角加速度降低了0.41%,各铰接点受力下降了2.94%、11.92%、12.92%、12.04%,既可低耗平稳,又助于减小磨损。该体系能有效减少优化时间,以及传统理论模型与实际差距。

关键词： 智能辅教   容器化   Jupyterlab   计算机类课程  

摘要： 计算机类课程实训教学的过程性管理一直是传统教学的痛点。智能辅教系统从课程的特点和教师学生的需求出发,以Python程序设计基础课程为实践案例,确定了系统的服务端、用户端及后端的数据库功能,完成了服务端和数据库的容器化部署,为用户提供Jupyterlab环境的客户端,便于教师和学生通过浏览器访问。教师在系统中进行在线编程教学,实时查看每个学生的代码数据,学生则在获得即时的评分反馈后持续调整、优化实训任务作业的代码,以此提高教学效率和教学效果。

关键词： 人工神经网络   肉制品   无损检测   人类饮食   食品质量  

摘要： 传统的肉类质量评估方法在应对现代食品安全和营养标准的复杂要求时存在局限性。为解决这一问题,科研人员逐渐引入电子鼻和电子舌等先进技术。这些技术因其快速、成本效益高的特点,已在肉类质量的定性分析中取得一定成果,然而这类技术难以满足更高精度的需求。相比之下,人工神经网络(ANN)凭借其强大的非线性映射能力,在食品质量检测领域展现出显著优势,尤其是在肉类质量评估和无损检测方面。本文综述了ANN在肉类质量评估中的经典应用架构,系统总结了其在鲜肉、鱼虾类及肉制品等的应用成果。未来的研究重点是构建更为精确的预测模型、实现实时监测以及应用多模型融合技术,以进一步提升肉类产品质量检测的智能化水平。

关键词： 智能配电系统   计算机技术   电力系统   电力体系   能源管理   管理模式   可靠性和安全性   参考和借鉴  

摘要： 随着信息科技的快速进步,计算机技术在各个行业中的运用越来越普遍,尤其是在能源管理方面。作为现代电力体系中不可或缺的一部分,智能配电系统旨在提升电力系统在效率、可靠性和安全性方面的表现。随着计算机技术的应用,配电系统的管理模式得以走向自动化和智能化,这不仅能更有效地满足用户的各种需求,还有助于减少能源的浪费和降低运营成本。本文旨在深入探索计算机技术在智能配电系统中的应用,供读者参考和借鉴。

关键词： 人工智能   计算机专业教学   教学方法创新   学习体验   教师角色  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为其核心驱动力之一,正逐步渗透到教育领域,特别是在计算机专业教学中,展现出巨大的潜力和价值。文章深入探讨了人工智能如何赋能计算机专业教学,分析了其在教学内容优化、教学方法创新、学习体验提升、教育评估智能化以及教师角色转变等方面的具体应用与成效。通过文献综述、案例分析、实证研究等方法,构建了一个基于人工智能的计算机专业教学新模式,希望可以为推动计算机专业教学的现代化、个性化和智能化提供一些参考与借鉴。

关键词： 智能一体化COD消解仪   高氯废水   测定方法  

摘要： 本文采用智能一体化COD消解仪,通过测定方法的检出限、测定下限、精密度和准确度,验证了该仪器在高氯废水COD测定中的可行性。实验结果表明:该仪器测定高氯废水COD检出限小于10 mg/L,精密度相对标准偏差范围为1.3%~6.7%,准确度相对误差在-4.1%~2.5%,显示出较高的精密度和准确度,均符合标准(HJ/T 70—2001)的要求,并且操作简便。

关键词： B样条技术   移动机器人   A^(*)算法   遗传算法   路径规划  

摘要： 针对机器人在复杂障碍物环境下的路径规划问题,提出B样条技术与遗传算法融合的路径规划方法.设计基于多目标A^(*)算法生成路径型值点以及反求控制点的策略,产生优质初始种群以增加种群多样性,提高算法早期的收敛速度;融合路径的连续性、安全性和最短性等因素设计新型适应度函数,计算每条路径的适应度;引入自适应策略调整交叉、变异算子以增加个体的多样性,避免早熟收敛至局部最优解.基于MATLAB对所提算法进行仿真实验.在复杂静态环境下的实验结果表明,与GABE算法、IPSO-SP算法生成的路径比较,所提算法生成的机器人行驶路径在长度上平均减少8.22%和2.15%,在早熟率上平均减少88.31%和77.08%,且路径具有二阶连续可导(即C~2连续),提升了机器人的行驶稳定性.结合机器人操作平台,通过导航实验验证了所提算法能在实际环境中完成路径规划.

关键词： 班级自治   小学   学生欺凌   欺凌风险  

摘要： 班级自治是非常重要的班级管理方式,其有助于提升学生的能力,助力学生形成成长共同体。然而,如果教师缺乏科学的理论支持、进行了不恰当的实践与指导,也会使班级演变为产生偏见、孤立、冲突、对抗的舞台,甚至成为滋生学生欺凌行为的温床,主要表现为自治权力、自治载体、自治机制、自治规则、自治评价中传递出的非善意。为了确保学生在班级自治中得到充分、自由的发展,小学班级自治应坚持以下几点:明晰班级自治的旨向是提升学生的核心素养,把握班级自治的灵魂是包容友善,明确支持性是班级自治的保障。

关键词： 大型体育场馆   健康监测   传感器优化布置   改进遗传算法   网壳结构  

摘要： 为高效、准确地对大型体育场馆结构进行健康监测,根据其结构特点,提出了一种基于多种群非支配重组遗传算法(MP-RGA)的传感器优化布置方法。引入二重编码解决离散优化问题,通过多种群策略提高算法的搜索能力,通过非支配重组解决以往遗传算法优化后期的多样性丧失问题,最后采用自适应化交叉、变异策略改善算法前期的收敛速度和后期的寻优能力。以西安国际足球中心屋盖为例,通过数值算例验证不同传感器布置数量下利用该算法确定传感器布置方案时的有效性。结果表明:与量子遗传算法(QGA)和粒子群算法(PSO)相比,多种群非支配重组遗传算法收敛速度更快,以模态置信度准则为目标的优化效果分别提升了41.88%和91.27%;依据所提算法优化得到的传感器布置方案实际应用效果良好,表明该算法适用于大型体育场馆的传感器优化布置问题。

关键词： 学术型博士生   职业意愿多元化   就业多元化   人工神经网络  

摘要： 博士生就业多元化并非完全由就业市场需求所决定,入学初的多元职业意愿是就业多元化之源。在求学过程中,最初的职业意愿呈现出“理想奔现”和“现实优化”两类流变,最终只有1/5左右的博士生以学术职业为理想并成功奔现,但也有1/6左右的非学术职业理想博士生最终走上学术职业,与此同时非学术职业也存在类似的奔现和优化现象。通过人工神经网络特征识别技术及Logistic回归的稳健性检验,发现理想奔现群体固然根据自身情况做出职业规划并通过努力实现了目标,现实优化群体也并非被动的无奈选择,而是根据学习经历和自身优势做出了理性调整,博士生就业多元化在本质上是主动选择和适应行为而非完全的被动接受。因此,研究生教育应当秉持以学生为中心的原则,探索分类培养模式,帮助学生明确自身的比较优势,实现更优的人职匹配和更好的人力资源配置。