关键词： 库切   耻   老年困境  

摘要： 南非作家库切的小说《耻》以主人公卢里的精神转变为核心线索，描绘其从回避衰老与羞耻的困境，到逐渐接受自身处境并自我成长的过程。小说呈现的老年困境超越了具体的族裔与文化语境，具有广泛的社会关怀。基于《耻》的小说文本展开细读，结合社会学视角，分析卢里在创伤与耻辱中逐步完成主体重建的心理路径，可以揭示库切如何通过个体经验书写，深刻映照出当代老年群体可能面临的精神压力与存在焦虑，并展现人类情感与文化认同之间的普遍关联与伦理关怀。

关键词： 机械复制   光晕   本雅明   大众艺术   电影  

摘要： 瓦尔特·本雅明在文艺理论研究及对艺术现代性的思考方面有着不可忽视的重要影响，其美学核心概念“光晕”(aura)贯穿哲学和美学研究。机械复制技术的出现和流行为传统的艺术生产模式带来了重大改变。机械复制技术消解了传统艺术的独一无二性，破坏了其中特有的“光晕”，重新定义了艺术的本质、内涵和价值。但是，机械复制的出现促进了艺术大众化和民主化的进程，使人人都有机会靠近艺术，为现代艺术的合理化提供了理论依据。文章以本雅明《机械复制时代的艺术作品》一文为主要切入点，从艺术生产、艺术作品、艺术接受三个方面阐述本雅明的美学思想及其对大众艺术的意义。

关键词： 多无人机系统   边缘计算   任务分割   遗传算法   深度强化学习  

摘要： 移动边缘计算技术作为一种可靠的计算范式被广泛应用于物联网中,通过在网络边缘部署计算资源,可以大幅减少用户的计算时延,有效降低系统服务压力。随着物联网技术的不断发展,终端应用所需的计算量呈现爆发式增长,导致边缘节点需要处理海量计算请求。在这种背景下,移动设备(如无人机)因其自身计算能力和电池容量的限制,难以单独应对日益复杂且计算密集的任务需求。此外,无人机还容易受到用户位置移动所导致的网络拓扑动态变化和无线环境波动等因素的影响,进一步加剧了服务质量的挑战。实际应用场景中,用户任务通常具有复杂的内部依赖关系,需要按特定顺序执行,这进一步增加了任务处理的难度。因此本文研究了多无人机辅助边缘计算网络中的任务分割与资源分配策略。 首先,本文针对多无人机多用户静态场景下具有复杂依赖关系的有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)卸载决策与资源分配问题,提出了一种两阶段任务卸载决策与计算资源分配算法,以最小化系统总体开销为目标,联合优化了任务卸载决策和计算资源分配。基于原始混合整数非线性规划问题的分解模型,在第一阶段提出了一种基于改进遗传算法的任务卸载决策算法解决任务卸载决策问题;在第二阶段提出了一种基于动态参数多项式变异遗传算法的计算资源分配算法优化计算资源分配,通过交替优化实现全局性能的提升。仿真结果表明,所提算法相比基准方法显著降低了系统总体开销,在高负载、资源受限情况下表现更为出色。 其次,本文针对能量受限动态场景下的多无人机DAG卸载决策与航迹规划问题,提出了基于强化学习的多无人机航迹规划与卸载决策算法,以最大化已完成任务的权重总和为目标,联合优化了通信资源分配、任务卸载决策和航迹规划。将原始高维混合整数非线性规划问题分解为两个子问题:提出了基于GACP(Genetic Algorithm and Convex Optimization)的用户计算卸载与通信资源分配算法联合优化用户的通信资源分配与DAG任务卸载决策,最小化能量消耗;提出了基于D3QN(Dueling Double Deep Q-Network)的航迹规划与计算决策算法为无人机群规划航迹以最大化完成任务权重总和。仿真结果表明,所提算法在任务权重总和上明显优于对比算法,尤其在较高能量条件下,其性能远超基于权重优先和时间优先的传统策略。

关键词： Markov跳变系统   协同设计   惩罚约束   遗传算法   衰减通道  

摘要： 探讨基于衰减网络的Markov跳变系统通信调度概率和控制器协同设计问题.具体而言,在每个传输时刻只能通过网络传输一个信道的衰减信号,该信号由传感器的测量信号经过衰减网络传输到控制器.引入随机通信协议对信道选择进行调度,随机通信协议的信道选择和衰减网络中的衰减系数均建模为Markov模型.通过Lyapunov方法,推导出同时满足闭环系统指数均方稳定和预设H∞性能的充分性条件.然而,得出的系统稳定性和控制器设计条件存在非线性和非凸约束.为了解决非线性约束并获得最佳的闭环系统H∞性能,提出一种带有惩罚约束的遗传算法与线性矩阵不等式方法相结合的迭代算法,并给出该迭代算法初始值的选择方案.最后,通过仿真算例验证了所提控制方法的有效性.

关键词： 智能算法   进场排序   遗传算法   点融合系统   模拟仿真  

摘要： 阐述为提高机场终端区的运行效率，提出一种基于点融合系统的进场航班排序模型。该模型以进场航班的总飞行时间最少和延误航班架次最少为目标函数，以尾流间隔、最晚转弯时间和位置变化为约束条件。通过实例模拟一段繁忙时段的进场航班流进行验证，采用含精英策略的非支配遗传算法（NSGA-II）进行进场航班优化排序。与先到先服务（FCFS）模型相比，该模型表现出更高的效率。

关键词： 清酒乳杆菌   培养基配方   人工神经网络   高密度发酵   动力学模型   冻干保护剂   抗冻干能力  

摘要： 发酵肉制品因其独特的风味、较长贮存期及益生菌优势,在全球市场占据重要地位。传统自然发酵受环境因素影响,导致发酵肉制品质量波动较大,难以满足现代工业生产需求。发酵剂是决定发酵肉制品品质与生产效率的关键。目前,国内工业生产普遍依赖进口发酵剂,国产菌剂仍存在活性不足、抗逆性弱等问题,亟需开发兼具高效增殖和优良发酵特性的直投式干粉发酵剂。菌种的高密度培养与冻干保护技术是直投式发酵剂开发的核心环节,但由于相关技术尚不成熟,成为制约国产发酵剂工业化生产的重要瓶颈。本实验室前期从传统云南腊肉中成功筛选获得一株清酒乳杆菌（Latilactobacillus sakei,***）,该菌株不产气、不产硫化氢和过氧化氢,具备耐盐、耐酸、耐亚硝酸盐等特性,符合肉类发酵剂筛选标准,并在发酵香肠中表现出良好的风味提升效果,具有广阔的工业应用潜力。然而,该菌株在传统培养条件下难以实现高密度生长,限制了其在工业发酵剂中的应用。为解决上述问题,本研究以该优质菌株为出发点,围绕高密度培养与冻干存活两大核心技术,通过培养基质优化、发酵工艺参数优化、发酵罐高密度培养策略构建及复配冻干保护剂筛选与作用机制探究,得到高活力的清酒乳杆菌直投式发酵剂,为发酵肉制品行业提供可靠的理论和技术支持。具体研究内容和研究结果如下: （1）清酒乳杆菌培养基质的筛选及优化。以MRS培养基为基础,对培养基营养物质成分（碳源、氮源、缓冲盐和生长因子）进行单因素优选试验,筛选出最优种类及最适浓度为海藻糖3%,酵母浸粉3.5%,缓冲盐（无水乙酸钠∶K2HPO4∶柠檬酸氢二铵=5∶2∶2）0.9%,L-半胱氨酸0.7%。在此基础上,对优选结果进行Box-Behnken响应面试验设计,并构建反向传播-人工神经网络（BP-ANN）模型。两者对比分析发现BP-ANN模型能更为精确的预测,基于此模型选定优化培养基质配方为海藻糖30.20g·L-1、酵母浸粉35.30g·L-1、无水乙酸钠5.72g·L-1、磷酸氢二钾2.29g·L-1、柠檬酸氢二铵2.29g·L-1、L-半胱氨酸8.00g·L-1,硫酸锰0.25g·L-1、硫酸镁0.50g·L-1、吐温-80 1.00g·L-1,在此条件下,清酒乳杆菌的最大活菌数达到9.11±0.0462（lg CFU/m L）。 （2）清酒乳杆菌的高密度发酵及动力学模型构建。以清酒乳杆菌为研究对象,通过锥形瓶试验初步筛选不同关键培养条件对清酒乳杆菌的活菌数和菌体密度的影响,确定最优基础培养条件为温度35℃、初始p H6.5、接种量3%、装液量60%。在锥形瓶小试的基础上,利用5L发酵罐对清酒乳杆菌进行扩大培养,对罐上培养关键工艺参数进行优化,确定清酒乳杆菌的最优发酵工艺参数为转速300rpm、通氧速率为0.2L·min-1、恒定p H5.2,中和剂为Na OH。通过对5L发酵罐高密度发酵过程中菌体活菌数、乳酸生成量和底物糖浓度的变化进行监测,并利用传统微生物动力学模型和NAR神经网络两种方法,构建清酒乳杆菌生长动力学、产物生成及底物消耗三种动力学模型,得到清酒乳杆菌发酵过程的动态变化规律以及菌体生长的主要抑制因素（因乳酸积累带来的酸抑制和底物不足造成的生长停滞）。为了解除发酵抑制,实现清酒乳杆菌的高密度培养,进行恒p H分批培养和恒p H恒流加补料两种发酵策略。结果表明,恒p H恒流加的反馈补料策略效果最佳,采用此策略培养后清酒乳杆菌活菌数可达10.38 lg CFU/m L,相比于恒p H分批培养（9.45 lg CFU/m L）,提高了8.7倍;相比于罐上高密度培养前（9.12 lg CFU/m L）,提高了18.3倍。 （3）清酒乳杆菌冻干保护剂的筛选及优化。以清酒乳杆菌为研究对象,探究真空冷冻干燥过程中不同冻干保护剂成分（蛋白类、糖类、氨基酸及其衍生物类、多元醇类、抗氧化类物质）对清酒乳杆菌的保护效果。以冻干存活率为指标,经过单因素试验筛选出最佳的保护剂种类和浓度为脱脂乳8%,海藻糖8%,谷氨酸钠0.6%,抗坏血酸0.2%。在此基础上,对优选结果进行Box-Behnken响应面试验设计并构建BP-ANN神经网络模型。两者对比分析发现BP-ANN模型能更为精确的预测,误差小且优化后清酒乳杆菌冻干存活率较高。因此,选定优化复配冻干保护剂最优配方为脱脂乳浓度7.83%,海藻糖浓度7.91%,谷氨酸钠浓度2.93%,抗坏血酸浓度4.32%,在此条件下,清酒乳杆菌的冻干存活率可达到93.58%±0.0125。对冻干菌粉的活菌数进行为期60天的检测,发现-20℃下储存能够维持较高的细胞活性,60天时活菌数为10.94±0.0037（lg CFU/g）,菌粉有较好的贮藏稳定性。 （4）清酒乳杆菌复配冻干保护剂的作用机制探究。本研究以添加复配保护剂得到的冻干粉

关键词： 层状双金属氢氧化物   Zr4+掺杂   神经性和糜烂性毒剂   环境条件   双功能催化剂  

摘要： 神经性毒剂和糜烂性毒剂是人类已知的毒性最大的两类化学物质,可能引发恐怖袭击和冲突,对社会和国防安全构成极大威胁。虽然目前已报道的一些消解材料在毒剂去污方面表现出色,但在实际应用中仍面临诸多挑战。大多数去污剂在使用时需要额外添加溶剂（如水、碱性缓冲液、有机溶剂等）,或需在高湿度条件下预处理催化剂等一些额外操作,这限制了其在实际场景中的便捷性应用。此外,许多去污剂由于本身活性位点不足或粉末颗粒聚集可及性活性位点不足,导致在环境条件下的解毒速率缓慢。同时,现有催化剂大多只能针对单一类型的毒剂进行有效消解,难以实现在相同条件下对解毒神经毒剂和糜烂性毒剂均可高效消解。因此,迫切需要开发具有丰富的活性位点且可在环境条件下快速去污神经毒剂和糜烂毒剂的新型广谱性实用性材料,以有效应对现实条件下多种化学毒剂的威胁。 层状双金属氢氧化物（LDHs）,是一类特殊的二维层状氢氧化物,针对神经毒剂和糜烂性毒剂解毒领域,LDHs有诸多先天优势。例如LDHs中丰富的金属-羟基-金属（M-OH-M）结构模拟了水解神经毒剂所需的活性位点,且特殊的层状结构暴露了更多的活性位点。此外,水滑石层板金属阳离子、层间客体阴离子以及尺寸大小的可调性,为调控催化活性位点提供了可能。 本论文基于LDHs结构的可调性,通过改变层板金属离子种类和含量、调控纳米片厚度、调节层间阴离子种类等方法对LDHs进行改性,使其在毒剂消解中表现出高性能和广谱性。借助原位漫反射傅立叶变换红外光谱和密度泛函理论（DFT）计算等手段,深入探究了LDHs催化解毒的机理。所取得的主要研究成果如下: （1）利用LDHs层板金属离子的种类和组成可调性,合成了一系列不同Zr4+掺杂量的层状双金属氢氧化物(ZnAlxZr1-x-LDH),系统考察了其在环境条件下对沙林（GB）和梭曼（GD）的消解性能。结果表明,随着Zr4+掺杂量的增加,材料对GB和GD的消解性能均有提升。其中,Zr4+掺杂量最高的ZnAl0.4Zr0.6-LDH比无Zr4+掺杂的ZnAl-LDH在相同条件下对GB、GD的消解反应半衰期分别缩短了10和9倍。机理研究表明ZnAl0.4Zr0.6-LDH利用Lewis酸位点（层板金属离子）和Lewis碱位点（层板羟基）的协同作用将GB、GD分解为相应的水解产物和表面键合水解产物。该研究还表明,在环境条件下,ZnAl0.4Zr0.6-LDH对糜烂性毒剂芥子气（HD）模拟物2-氯乙基乙基硫醚（CEES）的去污性能也优于ZnAl-LDH,且可有效催化CEES解毒为脱卤产物和1,2-二（乙硫基）乙烷。此外,ZnAl0.4Zr0.6-LDH对HD同样表现出令人满意的去污性能。本研究不仅提供了一种绿色高效且具有实际应用潜力的催化剂,还为构建广谱、高效的自解毒材料提供了新见解。 （2）基于ZnAl0.4Zr0.6-LDH优异的解毒性能,通过调控合成方法制备了三种不同厚度的ZnAl Zr-LDH纳米片,系统研究了这三种不同厚度的ZnAl Zr-LDH纳米片在环境条件下对神经性毒剂模拟剂氰基膦酸二乙酯（DECP）,真实神经毒剂（GB、GD）和HD模拟剂CEES的催化去污性能。实验结果表明,随着ZnAl Zr-LDH纳米片厚度的减小,ZnAl Zr-LDH对这四种毒剂的催化消解速率显著提高,三种ZnAl Zr-LDH均可将相应毒剂进行水解解毒。与厚度最大的ZnAl Zr-LDH相比,超薄u-ZnAl Zr-LDH纳米片由于厚度的降低,诱导了氧空位和锌空位表面缺陷的形成,使其对四种毒剂的解毒反应半衰期缩短了2至3倍。通过X射线吸收精细结构、电子顺磁共振和DFT计算等手段的综合分析,揭示了缺陷位点的引入使ZnAl Zr-LDH能够在解毒过程中更充分地利用其（003）晶面,从而为催化反应提供更多的活性位点。这一特性显著提升了ZnAl Zr-LDH对毒剂的吸附能力和解毒效率。本研究进一步地将u-ZnAl Zr-LDH与聚丙烯腈（PAN）结合,制备了具有良好的力学性能、亲水性、透气性的自解毒功能u-LDH@PAN复合纤维。综合来看,通过降低纳米片厚度引入缺陷位点这一策略在提升ZnAl Zr-LDH催化性能方面取得了显著成效,为开发新型高效解毒材料提供了重要的理论依据和实验支持。 （3）为进一步提升ZnAl0.4Zr0.6-LDH在糜烂性毒剂解毒方面的性能,利用LDHs层间客体阴离子的可调性,采用离子交换法将多金属氧酸盐阴离子Co W12O405-插入ZnAl Zr-LDH层间,成功制备了Co W12O40@ZnAl Zr-LDH复合材料。Co W12O40@ZnAl Zr-LDH利用Co W12O405-的氧化性可将液态CEES快速选择性氧化为无毒产物2-氯乙基乙基亚砜,t1/2仅为4.95 min。在气态CEES去污

关键词： 天瑞说符   我们生活在南京   日常叙事   形象重构   软硬消解  

摘要： 天瑞说符《我们生活在南京》是一部颇有特点的科幻小说，将经典的科幻概念与中国国情相结合，证明了网络科幻新生代作家的艺术创造力。“日常叙事”是《我们生活在南京》的核心要素之一，这部作品对现实生活的展现、对宏大主题背后的小人物刻画和场景营造以及对文学话语的描摹等，回答了如何以日常书写的方式获取宏大与个体间的平衡这一问题。天瑞说符旧题新写，不再拘泥于塑造具有距离感的神性英雄，转向描写充满青春气息和亲切感的小人物式英雄，打通了英雄和小人物间的形象界限。《我们生活在南京》将传统的硬核科技写法不动声色地融入故事情节中，使得这部作品的科学性非但没有压制文学性，反而两者达成了微妙的均衡，从而消解了硬科幻与软科幻之间的罅隙。

关键词： 曲轴连杆颈   形位误差   多目标优化   遗传算法   高斯滤波  

摘要： 曲轴作为发动机的核心动力传输部件,其加工质量直接影响发动机的动力性能、可靠性及使用寿命,因此在制造过程中必须严格控制其形位误差和关键尺寸精度。本课题以提高曲轴连杆颈形位误差评定精度为目的,对曲轴综合测量机在检测过程中因参数耦合影响形位误差的评定结果展开研究。设计了基于多目标优化的耦合误差评定算法,并在此基础上对连杆颈圆柱度、空间直线度及相位角误差评定进行优化设计,有效消除耦合误差对连杆颈形位误差评定结果的影响,最终实现曲轴综合测量机的高精度检测。主要研究内容如下: (1)根据曲轴综合测量机的测量原理建立动态坐标系并分析连杆颈半径、中心距与圆度误差间的耦合机理。构建基于最小区域法的多参数耦合误差综合评定模型,通过NSGA-II多目标遗传算法对连杆颈半径、中心距及圆度误差进行协同优化求解。针对算法全局收敛性问题,引入了自适应步长变异算子通过动态调整变异步长参数,有效平衡算法全局搜索能力与局部开发精度,确保误差评定模型稳定收敛至全局最优解。 (2)基于耦合误差评定结果对连杆颈圆柱度、相位角和空间直线度误差评定算法进行优化设计。对于圆柱度误差评定,构建了基于遗传算法的连杆颈圆柱度误差评定模型,通过交叉、变异、选择等算子的组合性能对比,确定最优参数组合以提升收敛速度与精度;对于空间直线度误差的评定,通过耦合模型确定各截面的最优圆心坐标,结合遗传算法对连杆颈中心轴线的空间直线度进行迭代优化;对于连杆颈相位角的误差评定,通过坐标变换明确各连杆颈的空间分布特征,采用轴线拟合法确定各连杆颈中心轴线,最后计算其在基准面上的投影点并结合几何关系计算相位差。 (3)曲轴综合测量机的测量数据预处理。为消除油孔结构、油渍残留及环境噪声对测量数据产生的干扰,提出基于多方法协同的数据处理方式。通过移动中位数法对油孔区域异常数据点进行剔除,消除局部数据畸变;采用三次样条插值对数据缺失区域进行轮廓重建,恢复测量数据的空间连续性;通过高斯滤波对数据进行降噪处理,有效抑制高频噪声。 (4)通过实验验证算法的正确性。将本文算法的评定结果与美国ADCOLE曲轴综合测量机的检测结果相对比:圆度误差偏差在1μm以内,中心距偏差在16μm以内;圆柱度误差评定的偏差在2.5μm以内,空间直线度最大偏差为0.8μm,相位角最大偏差为3′。实验结果表明各参数评定精度均达到工业检测标准,充分验证了算法的正确性和可行性。

关键词： AGV   柔性作业车间   优化算法   遗传算法  

摘要： 本研究以最小化能耗和最大完工时间为目标，制定一个具有AGV(自动导向车)的节能柔性作业车间调度的多目标优化模型。然后，使用一个增强的ANSGA-Ⅱ算法来解决这个问题。最后，通过综合实验对所构建的模型和算法的性能进行了评估。实验结果表明，所提出的模型和算法能够有效地解决该问题，为决策者考虑柔性制造系统的节能调度提供了依据。