关键词： 融合教学   联结主义   工程制图   计算机制图  

摘要： 本文聚焦于工程制图与计算机工程制图课程的融合,基于联结主义理论展开深入探讨。通过剖析课程融合现状及现存问题,构建全新的融合课程体系,并以实践案例加以验证,旨在为工程制图课程教学改革提供创新思路与实践范例,提升学员的综合绘图能力与创新思维,以适应时代对复合型人才的需求。

关键词： 公共安全   中强震   改进遗传算法   无人机路径规划  

摘要： 为提高中强震灾害地区的救援效率,对传统路径规划模型进行了改进。传统模型在最大路程限制下优化覆盖人数,但无法均衡路程与覆盖人数,通过引入权重与均衡系数解决此问题并构建了加权路径优化模型。模型以生成路径最短、权重最大为目标,采用多无人机、单起降点的调度方法。为改善传统遗传算法的收敛性及对局部解空间的搜索能力,引入2-opt局部搜索算法、权重修复机制、以种群多样性指标动态调整算法的变异率和交叉率等策略,并对模型进行求解。结果表明,在多种运行场景下,该模型生成路径更加优越,算法与传统遗传算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、A^(*)算法相比,可得到救援效率更高的飞行路径。

关键词： 大功率高频变压器   高速全局优化   热分析   变换器协同设计   遗传算法  

摘要： 大功率高频变压器是电力电子变压器中的核心部件,其优化设计的全局最优性和计算速度都是关键问题。文中提出基于改进热分析和变换器协同设计的大功率高频变压器高速全局优化方法。针对优化中耗时占比很高的热分析,提出基于换热-热传导两步仿真的改进热分析方法,保证热分析精度的同时,提升热分析计算速度。仿真结果表明,提出的热分析方法与传统方法准确度相似,而计算速度大幅提升。此外,优化过程中,将变换器电路参数与变压器参数共同考虑,引入更多优化变量,从而形成全局优化模型,提升设计方案的优异性;并采用改进热分析方法和遗传算法以提升计算速度,保证了全局优化模型的可计算性。综合以上措施,最终形成系统的大功率高频变压器高速全局优化设计方法。通过一个具体的案例设计和实验结果验证提出的优化方法的有效性。

关键词： 混凝土重力坝   时变参数反演   时变规律   遗传算法  

摘要： 文章旨在准确获取重力坝与地基材料的物理力学参数,以支持重力坝安全风险评估的基础工作。通过工程类比、现场以及室内试验等方式获取的坝与地基材料物理力学参数与真实参数有一定的偏差,尤其对于高寒高海拔地区重力坝,其赋存环境与工作条件复杂,导致参数差异会更加显著。通过时变目标函数及其代理模型构建、参数寻优求解、时变规律识别等,提出了重力坝与地基材料时变参数反演分析方法。在DG重力坝工程实际应用中,计算位移与实测位移最大相对误差为4.40%,表明研究提出的重力坝与地基材料时变参数反演分析方法精度与效率高。

关键词： 碳排放   BP神经网络   遗传算法   预测  

摘要： 本文根据2000年至2021年我国各省份的碳排放量数据,基于碳排放量影响因素建立BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络模型,对我国的碳排放量进行预测。结果表明,遗传算法优化的BP神经网络模型的预测精度优于BP神经网络,更适合用于碳排放量的预测。Based on the carbon emission data of various provinces in China from 2000 to 2021, this paper establishes a BP neural network model optimized by BP neural network and genetic algorithm based on the influencing factors of carbon emission to forecast China’s carbon emission. The results show that the prediction accuracy of BP neural network model optimized by GA is better than that of BP neural network, and it is more suitable for carbon emission prediction.

关键词： 电-气比例力控制系统   神经网络   遗传算法   比例方向控制阀  

摘要： 针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化的BP神经网络建立的系统逆动力学模型实现力控制,通过AMESim/Simulink联合仿真和实验研究了系统在变负载容腔和变负载位移情况下的随机力跟踪控制精度。结果表明:随机力跟踪控制平均绝对误差比常规PID控制降低48.6%。该算法简单实用,鲁棒性强,可为气动力控制系统的设计提供指导。

关键词： 系缆墩   遗传算法   桩位优化  

摘要： 系缆墩作为港口码头常见的高桩墩台结构形式,其桩位布置优化是一个复杂的非线性问题,传统基于经验的试算和调整方法在解决该问题时面临困难。本文基于经典遗传算法,建立了桩位布置优化问题的数学模型。通过对各桩基参数进行二进制编码,结合碰桩约束条件的后置处理策略,应用计算机编程语言实现了系缆墩桩位布置的遗传迭代进化。模型优化结果表明,应用经典遗传算法能够使桩位优化问题得到较好的收敛性能和优化效果,且满足工程设计可行性和实用性要求,为系缆墩桩位布置优化问题提供可靠的解决方案。

关键词： 并行计算   计算智能   神经网络   进化算法   群智能  

摘要： 传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计算智能面临的问题与挑战,思考相关研究的发展方向.

关键词： 带式输送机   传动滚筒   轻量化设计   多目标优化  

摘要： 针对大型煤矿带式输送机传动滚筒轻量化设计要求,对某型号带式输送机传动滚筒筒体进行分区域加载及有限元分析,基于有限元分析结果,利用多目标遗传算法对筒体结构参数进行优化。

关键词： 人工神经网络   PID控制器   绿色装配式建筑   被动窗控制  

摘要： 在装配式建筑中,被动窗是重要组成部分,对建筑性能和能源效率有着直接的影响。而人工神经网络作为1种强大的机器学习技术,具有自适应学习和优化能力,可以为被动窗控制提供有效的解决方案,为此文章设计了1种基于人工神经网络的绿色装配式建筑被动窗控制系统。在主控制器模块中,设计由人机交互通讯电路、环境采集电路、电源电路、处理器单片机构成的主控制器。处理器单片机根据环境采集电路的采集信息实施电机驱动电路的驱动。通过人机交互通讯电路实现绿色装配式建筑被动窗的远程人工控制与系统信息显示。被动窗的升降是通过伺服电机来控制的,其驱动电路采用典型H桥直流电机控制电路,该电路由三极管Q7、Q10、Q8、Q11、伺服电机与电源单元组合而成。设计人工神经网络PID控制器作为主控制器的软件算法。系统测试结果表明,设计系统在温湿度控制、窗户通风效率、室内光照度方面表现较为平稳,室内舒适度较高,室内空气质量较好,能够实现室内能耗的节省。