关键词： 小小的我   隐喻   存在主义  

摘要： 电影《小小的我》讲述了脑瘫患者刘春和在遭遇亲情、爱情、生活的多重挫折时，勇敢冲破身心枷锁、重塑自身、努力追求人生目标的故事。影片内涵深刻，细节丰富，存在多处隐喻，引发了人们对生命、社会及人性的沉思。本文深入探讨了影片中具有代表性的符号隐喻，试图揭示其暗含的深意。同时，刘春和面对命运不服输、积极追寻梦想的抗争精神与存在主义哲学精神相契合，其强调人是价值的创造者，是可以自由选择的孤独个体，鼓励人们通过努力实现自我价值。

关键词： 三农   乡村图书馆   数字媒介化转型   乡村振兴   公共文化服务  

摘要： 数字媒介化转型助力乡村图书馆打破地域限制，拓宽服务范围，丰富文化资源，提升服务效能，从而成为推动乡村文化振兴、助力乡村全面发展的重要力量。本文基于对浙江湖州与宁波两地的深入田野调查，探讨乡村图书馆的媒介化转型发展以及农民的数字化贫困消解路径，以期为推动我国乡村文化信息服务的转型升级提供实践参考与理论支撑。

关键词： 智能机器人   遗传算法   WPT系统参数优化  

摘要： 阐述针对智能机器人中的传统有线式充电问题，将无线电能传输技术应用于智能机器人中，采用遗传算法，提出WPT系统的参数优化方法，求解出系统输入输出功率及传输效率的影响因素。

关键词： 冷链物流   路径优化   改进遗传算法   碳排放控制   配送成本最小化  

摘要： 随着消费市场向品质化、精细化转型,低温供应链系统作为保障生鲜商品理化特性的关键基础设施,其战略价值日益凸显。然而,当前冷链运输网络普遍面临能源转换效率低下、环境外部性显著的双重挑战,传统路径规划方法因忽视生鲜品易腐败特性与复杂时空约束,导致运输成本高企、货损率超标等问题。本研究聚焦冷链配送路径优化问题,旨在破解效率提升与碳减排的协同困境,为行业低碳转型提供决策支持。 本文以生鲜冷链物流系统为研究对象,构建以总成本最小化为目标的数学模型,整合运输成本、货损成本、碳排放成本及弹性时间窗惩罚等核心指标。针对标准遗传算法在冷链场景下的适应性缺陷,提出两阶段改进策略:其一,通过货损敏感系数与时间窗违约权重强化算法对关键约束的响应能力;其二,创新遗传算子规则,采用改进比例选择与精英保留策略,平衡种群多样性收敛效率。理论层面,建立碳约束下多成本协同优化模型,拓展低碳物流研究范式;方法层面,通过动态选择策略与混合优化策略,增强算法对复杂冷链场景的适应性。 基于扩展Solomon数据集开展仿真实验,结果表明:改进算法在100节点、迭代200次的问题中,较传统遗传算法求解时间缩短2.5%,总成本降低3.17%,总路程减少3.2%,碳排放强度与货损成本分别下降3.5%和3%。研究证实,改进算法在提升配送效率、降低碳排放及控制货损方面具有显著优势,为冷链物流低碳化、智能化发展提供了可扩展的解决方案。 图[12]表[10]参[84]

关键词： 超视距定位   分布协同   遗传算法   被动定位   定位模型  

摘要： 在电子对抗领域中,定位是电子侦察技术的核心组成。其中的超视距定位技术目前已有研究表明能应用于发现、定位、打击敌方远距离非合作目标。然而,在地球表面超视距场景下,由于对流层的散射、折射以及多径效应,导致地球表面超视距定位技术达不到视距下的定位精度,成为长期以来的技术难题。本文针对地球表面超视距分布协同定位应用场景,对现有研究的超视距定位模型进行改进,提出了两种基于时差定位的解算算法,通过仿真验证和实测验证表明,本文提出的两种定位模型和时差解算算法,达到300-500公里定位误差小于10公里的设计指标。本文的主要研究内容如下: 第一,针对当前研究中超视距散射模型的不足,本文提出了一种考虑目标辐射源与接收站海拔高度和俯仰角的定位模型。本文改进了当前的超视距散射模型未考虑收发双方的海拔高度,导致定位精度不高的缺点,建立起更接近信号实际路径的修正定位模型。其次,针对该修正定位模型需要同时求解目标辐射源与接收站天线俯仰角,导致待求未知量过多,算法收敛困难的问题,建立了目标辐射源与接收站天线俯仰角的几何关系,提出了优化定位模型。 第二,提出了两种地球表面超视距分布协同定位解算算法。其一,是线性与非线性联合定位解算算法。首先,对时差方程组进行线性化处理,求解结果为迭代初值,进行牛顿迭代,得到收敛的迭代结果,通过AOA算法筛除牛顿迭代产生的大误差定位点后,计算所有迭代结果的平均值,作为最终定位结果。其二,针对牛顿迭代对初值敏感,容易无法收敛的缺点,设计了基于遗传寻优的定位解算算法,该算法根据理论时差与实测时差的差值最小时为最优定位点的原理,构建起遗传算法的目标函数,通过选择、交叉、变异等操作,直至到达遗传算法的迭代上限后,将适应度最大时对应的自变量作为定位结果。 第三,对本文的模型和算法进行了仿真验证和实测验证。仿真表明,本文的时差定位解算算法在两种定位模型下的定位性能均优于传统的Chan算法,其中基于遗传寻优的定位解算算法在不同的定位模型下性能均是最优的。两种定位模型比较,优化定位模型下定位解算算法的复杂度低于修正定位模型。通过实测验证表明,基于遗传寻优的定位解算算法的定位性能最优,优化定位模型优于修正定位模型,并且达到圆概率误差不大于10 km的指标。

摘要： 翻折是四种图形变换之一,属于全等变换,任何一个图形都可以翻折,但是不同图形,不同的翻折方式,所得的图形之间的相互关系是不相同的．下面以平行四边形、正方形、直角三角形、菱形的翻折为例,说明翻折后图形位置关系及数量关系的变化,旨在加强学生对轴对称性质及相关特殊图形性质的理解和认识,以提高学生分析问题和解决问题的能力,发展学生的核心素养．

关键词： 工业机器人装配   非刚体轴孔装配   强化学习   遗传算法   接触力模型  

摘要： 在工业自动化领域,机器人执行非刚体轴孔装配任务时常面临材料非线性形变、动态接触力耦合以及环境适应能力不足等问题。传统刚性物体装配策略难以有效处理非刚体材料的复杂变形行为,而单一控制方案在融合动态接触感知与视觉信息时,往往存在控制精度不足的问题。针对这些技术挑战,本研究提出基于多模态信息融合的柔性轴孔装配方法,通过集成视觉感知与力控技术,并引入强化学习算法,显著提升了装配系统的智能化程度与环境适应能力。具体研究内容如下: (1)提出了基于动态罚函数遗传算法的非刚体轴接触力建模与偏角消除方法。首先,基于悬臂梁形变理论构建非刚体轴力矩平衡方程,建立包含弹性模量、摩擦力的接触力模型;其次,设计动态罚函数遗传算法,通过自适应调整罚因子权重,平衡模型求解的全局收敛性与计算效率,解决了传统刚体模型忽略材料形变的局限性。该方法通过遗传算法的交叉、变异操作实现了参数空间高效搜索,结合ROS平台实时通信架构,完成机器人末端位姿的动态修正。 (2)提出了基于力信息的分阶段柔顺控制策略,将装配过程划分为对齐、初始插入与调整插入三阶段。在对齐阶段,基于六维力传感器反馈,采用接触力模型预测初始偏角,通过UR5机器人位姿闭环控制消除轴线偏差,确保轴孔平行度误差小于0.5°;在初始插入阶段,设计了力控单元与轴孔插入SAC(Soft Actor-Critic)联合控制模块,构建了以接触力、目标孔坐标及机器人位姿为状态量的六维输入空间,输出X-Y平面动作偏置,结合最大熵强化学习策略提升探索效率;在调整插入阶段使用参数优化SAC算法,通过分层奖励函数动态优化变阻抗控制器阻尼参数,实现非刚体轴柔顺插入的力-位姿解耦控制。 (3)提出了基于视觉与力信息融合的大变形非刚体轴孔装配方法,该方法利用YOLO-World开放词汇检测模型与SAM-Track分割跟踪技术,实现非刚体轴末端姿态实时检测与孔中心三维定位;结合分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning,HRL)将插入任务分解为浅插入与深插入两阶段,通过独立SAC网络优化阻抗参数,实现非刚体轴孔柔顺装配。首先,利用YOLO-World模型实现目标孔的开放词汇检测与三维定位,无需进行手动数据集标注,显著提升了孔中心识别的泛化能力与抗干扰性;其次,通过SAM-Track框架对非刚体轴进行像素级分割与连续跟踪,通过数据处理实时拟合中心线并计算末端姿态偏差与曲率,为控制策略提供高精度形变反馈。在此基础上,本文提出了分层强化学习架构,将非刚体轴孔装配过程分解为浅插入与深插入两阶段,并分别设计独立的强化学习代理用于优化阻抗参数,在浅插入阶段侧重于快速对准与初始推进,在深插入阶段则抑制侧弯与摩擦扰动,并通过多模态状态空间融合视觉、力觉与位姿信息,实现动态力-位姿协同控制,完成非刚体轴孔柔顺装配。 本文通过动态罚函数遗传算法优化非刚体轴接触力模型、分阶段柔顺控制以及视觉-力觉融合的分层强化学习,构建了非刚体轴孔智能装配理论框架,为复杂非刚体轴孔装配任务提供了高精度、高鲁棒性的解决方案,对推动工业机器人智能制造的发展具有重要意义。

关键词： 多目标遗传算法   一体化   优化配置   微电网   源网荷储  

摘要： 源网荷储一体化微电网运行时,需要达到多个目标,单目标求解难以满足微电网的多元化需求,使得微电网存在潮流分布不均衡的问题。为此,本文提出了基于多目标遗传算法的源网荷储一体化微电网配置优化。首先建立包含分布式电源、负荷、储能等要素的目标模型,并设定经济性、可靠性和环保性目标。然后,采用多目标遗传算法求解模型,通过遗传操作迭代优化,得到最优解集,确保求解结果在所有目标之间达到良好的平衡。最后,根据求解结果调整微电网配置,确保有功功率平衡,实现源网荷储的协同优化运行。实验结果表明,该方法可实现潮流均衡分布,提升微电网运行稳定性。