关键词： 热拌沥青   人工神经网络   温度裂缝   表面自由能   低温开裂  

摘要： 表面自由能（SFE）理论关乎材料本身特性，在评估沥青混合料各类损坏方面具有很大潜力。然而，既有关于沥青混合料抗低温开裂性能的模型大多侧重环境因素和结构因素，对材料属性考虑不足。文章采用人工神经网络（ANN）模型，研究SFE参数、混合料配合比参数及沥青低温流变性质对沥青混合料低温抗裂性能的影响，以半圆弯曲（SCB）试验测得的断裂能和断裂韧度作为混合料抗低温开裂性能指标。结果表明：混合料抗低温开裂性能与骨料比表面积SSA、沥青膜厚度AFT、沥青m值、沥青-集料附着功Was以及沥青内聚功Waa等独立变量呈正相关，而与沥青蠕变劲度（S）呈负相关。基于归一化数据的敏感性分析进一步表明，SSA和AFT值是影响沥青混合料抗低温开裂性能最显著的参数。

关键词： 有机磷   锆基金属有机框架   乙酰胆碱酯酶   纳米酶   检测   降解  

摘要： 有机磷化合物会抑制人体内乙酰胆碱酯酶（AChE）的活性,导致神经系统紊乱,严重时甚至导致死亡。有机磷的准确检测和及时消解,对保护人类健康和公共安全具有重要意义。然而,传统的有机磷检测方法依赖专业仪器和操作人员,限制了其在日常生活或野外作战环境中的应用;比色法和荧光法虽然能实现便捷检测,却存在单一光学信号稳定性和抗干扰能力较差的问题,且这些检测方法难以实现毒物消解,极易产生二次污染。基于金属有机框架材料（MOFs）的降解有机磷特性、金纳米簇（AuNCs）聚集诱导发光效应以及二氧化锰（MnO2）催化和宽吸光效应等特点,本论文以锆基金属有机框架UiO-67为基础,设计制备了一种UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶材料;并以AChE为有机磷分子识别单元、UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶为响应单元,构建了UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶和AChE级联的有机磷比色/荧光双信号检测体系。该检测体系不仅稳定性高、准确性好,而且检测灵敏度高,并能在检测完成后对所测样品进行降解,最终实现检测和消解的一体化实施。此外,还可以通过智能手机提取双信号检测样品的红、绿、蓝三种颜色通道的强度（RGB值）,实现对有机磷的无仪器检测。论文的主要工作如下: （1）具有高荧光强度的UiO-67@AuNCs复合粒子的制备。通过物理共混法在UiO-67表面负载AuNCs获得具有高荧光强度的UiO-67@AuNCs复合粒子。通过研究金属有机框架种类、共混配比、共混时间及溶剂对UiO-67@AuNCs复合粒子荧光强度的影响,确定了UiO-67@AuNCs的最佳制备条件为VAuNCs/VUiO-67=6.0,混合时所用溶剂按照VH2O/VMe OH=1.6混合且共混时间达到80 min。 （2）具有可调控荧光强度和催化性能的UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶的制备。在UiO-67@AuNCs复合粒子上将高锰酸钾（KMnO4）原位还原为MnO2制备了UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶,并以3,3’,5,5’-四甲基联苯胺（TMB）为显色底物研究了其催化性能,UiO-67@AuNCs/MnO2能将无色的TMB催化氧化为蓝色。随后,研究了制备过程中KMnO4浓度对UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶催化性能和荧光性能的影响,在KMnO4浓度为0–0.6 mmol/L之间时,随着KMnO4浓度增加,UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶表面生成的MnO2增多,其催化TMB的性能增强,荧光强度减弱。 （3）UiO-67@AuNCs/MnO2-AChE检测平台对有机磷的检测。AChE催化硫代乙酰胆碱水解的产物硫代胆碱能将MnO2还原为Mn2+,从而控制UiO-67@AuNCs/MnO2-AChE检测体系的荧光和比色信号。当有机磷抑制AChE活性时,这一过程被终止从而产生相反信号。经过优化,本检测体系20 min可完成检测,且具有低检测限。使用荧光分光光度计和紫外分光光度计测定的比色检测限为(乐果:5.06 ng/m L,沙林:1.75×10–3ng/m L,梭曼:8.39×10–4 ng/m L),荧光检测限为(乐果:2.06 ng/m L,沙林:1.14×10–3 ng/m L,梭曼:6.54×10–4 ng/m L),且荧光信号和比色信号相互验证,提高了检测准确性。 （4）无仪器条件下UiO-67@AuNCs/MnO2-AChE检测平台对有机磷的检测。对具有双信号的检测样品分别在365 nm紫外光下和日光灯下拍照并提取RGB值,有机磷浓度越高,紫外光下荧光越暗且G/B降低,日光下蓝色更明显且R/B降低,从而实现在无仪器条件下对有机磷半定量及定量检测。 （5）UiO-67@AuNCs/MnO2-AChE体系对有机磷农药和化学战剂的降解。检测体系中的UiO-67@AuNCs/MnO2纳米酶在室温下对乐果、沙林和梭曼均可实现吸附降解,通过气相色谱质谱联用仪测定纳米酶对三种有机磷的降解效率均可达90%以上,能有效防止检测过程中的二次污染。

关键词： 稻谷   混流干燥   遗传算法   BP预测模型  

摘要： 作为全球近半数人口的主要能量来源,稻谷在农业生产体系中占据特殊地位。特别是在中国农业格局中,持续保持核心粮作物的地位。统计数据显示,我国超过六成居民的日常膳食结构以稻谷制品为主体。保障稻谷供给是维护国家粮食安全战略的关键环节。稻谷干燥为农业生产活动中较为重要的一环,刚收获的水稻水分较大,需要及时进行烘干以避免稻谷腐烂变质。 稻谷干燥过程中含水率变化为多个动力学参数共同影响,其特征表现为非线性变化。BP神经网络模型（Back Propagation,BP）通过误差反向传播机制实现梯度下降,实现对复杂非线性函数的拟合以及模式识别任务,故神经网络处理分类回归问题可以最大限度发挥其优点。但是,传统神经网络受限于梯度消失问题,致使模型的损失函数易陷入局部最小值、次优收敛率,训练持续时间过长等问题,致使其难以对稻谷干燥进程中的含水率变化做出精准预测。此类问题的存在会间接影响稻谷后续环节,其中包括采购、仓储、物流及精深加工等关键节点,最终导致经济损失。针对以上问题,本文以稻谷混流干燥理论作为理论指导以及进行台架试验,采用正交旋转组合试验与响应面法相结合,分析影响稻谷出机含水率的主要因素,使用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对BP神经网络模型进行优化,随即构建结构为3-10-1的GA-BP稻谷含水率预测模型,利用MATLAB软件对预测模型进行仿真结果分析,结果满足要求。主要研究内容如下: （1）稻谷干燥过程基础理论与建立数学模型 本研究基于传热传质耦合机制与水分迁移动力学理论,构建稻谷干燥过程多场耦合数学模型。以深床混流干燥排粮区段为研究对象,采用Page方程对干燥过程进行数值拟合。通过数据回归分析,建立热风温度、风速与初始含水率多元回归方程,经过显著性检验与方差分析,确认三者作为主导性影响因素对稻谷含水率变化具有显著相关性。 （2）搭建稻谷混流试验台及试验研究 本研究对稻谷双向通风混流干燥机结构及工艺特性进行分析,完成稻谷混流干燥过程中数据采集控制系统的整体设计与搭建。以西门子SIMATIC系列可编程控制器为核心控制模块,搭配TIA Portal V17软件完成程序编写,使用MCGS组态软件实现人机交互界面,以稻谷混流干燥过程中温、湿度、风速等关键参数作为数据采集对象。通过系统调试及性能评估,保障控制系统可以高效稳定运行。开展稻谷干燥试验,采用正交旋转试验,对热风温度、风速及稻谷初始含水率等关键因素开展响应面分析,根据结果显示,热风温度、风速、初始含水率均为显著因素。 （3）设计建立GA-BP预测模型与结果分析 由上述研究采集的试验数据对神经网络预测模型进行训练与分析,根据训练结果使用遗传算法对其进行优化,以增加预测模型的精准度、泛化能力、收敛速度。进而构建出稻谷干燥过程中稻谷含水率变化预测模型。最终确定神经网络结构为3-10-1。在进行模型训练时,经优化后的预测模型在第15次迭代时达到最优性能,最小均方根误差为0.62184×10-3,得到最优的Matlab仿真试验设置参数。根据结果显示,迭代至200代时,模型的各项参数不再出现显著波动,整体状态趋向于稳定,适应度值达到0.195×10-1。经过遗传算法优化后的预测模型决定系数为0.98,较传统模型提高5%;均方根误差为0.9×10-2,降低17%。算法优化效果显著,模型预测精度符合实际生产要求。

关键词： 数字劳动   马克思劳动价值论   数字劳动异化  

摘要： 伴随着当今经济和科技的蓬勃发展与互联网产业的日新月异，数字劳动这一新兴概念逐渐成为学术研究与社会讨论的核心议题，数字劳动过程中伴随而生的异化现象亦广受社会各界瞩目。本文将基于马克思劳动价值论的坚实理论基础，从数字劳动这一概念的界定出发，厘清数字劳动异化的具体表现形式，并进一步阐释应对数字劳动异化的现实路径，从而正确认识数字劳动中的异化现象，更好地在未来生活中运用和发展数字劳动。

关键词： 精益物流   半导体   路径优化   时间窗约束   遗传算法  

摘要： 在全球半导体产业竞争加剧与“双碳”战略深化的双重背景下,物流效率优化已成为半导体供应链升级的关键突破口。近年来,随着5G、人工智能等技术的快速发展,半导体产品呈现出高迭代速度、高精度要求等特征,对物流系统的时效性与可靠性提出严峻挑战。与此同时,国际地缘政治博弈加剧,美国《芯片法案》等贸易壁垒的实施进一步压缩我国半导体产业的全球供应链布局空间。在此背景下,半导体企业如何通过精益化管理实现物流降本增效,既是突破产业封锁的技术命题,更是践行绿色发展的时代要求。 本文以存储芯片龙头企业X半导体公司为研究对象,针对其物流配送环节中存在的运输冗余、等待浪费及碳排放超标等典型问题,将精益管理理论与路径优化技术相结合。基于七大浪费理论框架,以总成本最小为优化目标,构建包含运输成本、时间窗惩罚成本与碳排放成本的多目标优化模型,设计改进遗传算法,通过引入动态变异机制与精英保留策略提升求解效率。 实证研究表明,该模型可以有效降低X半导体公司物流配送成本:优化后的X半导体公司物流配送路线相比优化前的路线在总成本上减少了14502.89元,其中车辆使用成本上减少了4020.00元,油耗成本减少了10719.86元,改进遗传算法优化后比原始方案在行驶距离上减少了9528.76 km,总路程降低了约57.20%,减少了3辆物流配送车的使用,平均装载率从40%提升到70%,且优化后的配送方案中考虑了碳排放因素,长此以往使用优化后的路径方案能提高X半导体公司物流的配送效率,帮助X半导体公司达到降本增效的目标。本文提出的“精益诊断-模型构建-算法优化”框架,对光伏、精密仪器等同样面临高时效、高环保要求的行业具有一定参考价值。

关键词： 热冲压成形   人工神经网络本构   代理模型   多目标优化  

摘要： 热冲压成形技术在高强度汽车零部件制造中具有不可替代性,其工艺参数优化面临多物理场耦合计算成本高、多目标冲突难以协调等挑战。本研究以热冲压成形中典型的22Mn B5硼钢材料,B柱加强板模型为研究对象,对其热冲压成形工艺进行设计及有限元模拟分析。论文的主要研究工作与进展如下: 1)本文对已有的热冲压成形材料、工艺、数值模拟相关文献进行回顾,系统分析了热冲压成形数值模拟的理论,其包含三个相互关联的核心支柱体系:一是金属高温变形涉及的屈服准则、流动规律和硬化模型;二是工艺过程中的对流、辐射和接触传热模型;三是材料的相变动力学模型,其中包括扩散相变JMAK模型和非扩散相变M-K模型。三种理论整合成为热-固-相耦合模型。 2)通过高温拉伸试验量化硼钢板高温流变力学行为,基于Autoform平台构建热冲压成形全流程多物理场仿真模型,采用"有限元仿真-BBD实验设计-COA/BP代理模型-NSGA-II智能优化算法"四阶递进方法体系,对成形质量核心指标(减薄率、回弹角)实施多目标协同优化。通过集成Box-Behnken实验设计5因子2水平41组样本,量化分析了冲压速度(75-300mm/s)、板料出炉温度(850-1000°C)、保压时长(3-10s)、保压压力(1000-3000k N)及摩擦系数(0.3-0.45)的交互作用机制。在此基础上,使用COA浣熊优化算法优化BP神经网络建立的代理模型,最后使用NSGA-II算法优化COA/BP代理模型,并建立三维Pareto非支配解集,通过理想点综合最优解获得平均速度110.25 mm/s、出炉温度895°C、保压7.75 s、保压压力2950k N、摩擦系数0.4485的参数组合带入有限元中计算,结果表明该工艺参数组合可提升最大减薄率至危险值(20%)以内,回弹角压缩至0.793°。该数据较传统经验参数方案具有显著改进,验证了该递进优化框架在成形缺陷抑制与尺寸精度控制中的工程适用性。 3)为进一步深入研究冲压速度结合材料率-温敏感性对于热冲压成形工艺的综合影响,构建基于人工神经网络(ANN)的流变本构模型,并基于ABAQUS子程序VUHARD开发实现热冲压成形阶段材料率-温效应的动态响应。基于动态材料模型理论,通过Prasad失稳准则从高温流变曲线中提取材料热冲压速度安全窗口,据此建立五次多项式工艺曲线参数化设计方法。采用NSGA-II多目标优化算法对五次多项式曲线初始条件和约束条件进行寻优,获得Pareto前沿并根据理想点法将前沿最优解数值条件导入有限元模型开展对比分析。结果表明:相较于传统阶梯减速曲线,五次多项式曲线在位移、速度、加速度三阶导数上具有连续光滑特性,使冲压过程有效规避刚性冲击与柔性振动,支撑反力波动幅度下降,同时工艺曲线在接触点最大速限区间后实施渐进式降速,能够有效避开热加工图中的应变速率-温度敏感失稳区。 本文结合神经网络本构建模、数值模拟技术、实验设计方法、代理模型以及优化算法,有效的实现了热冲压成形工艺中全流程范围内的工艺参数优化和冲压阶段的速度精细优化模型,其研究对指导热冲压成形零件的生产及参数优化具有重要的理论意义与实际应用价值。 图[65]表[18]参[103]

关键词： 偏滤器   雅可比旋量模型   装配精度   遗传算法   公差优化  

摘要： 偏滤器单元作为托卡马克装置中的关键组件,其装配精度对托卡马克装置的整体性能至关重要。然而,由于偏滤器单元的结构复杂且装配难度大,在实际开发过程中,常常面临装配精度无法满足设计需求的问题。在此背景下,研究有效的装配偏差分析与公差优化设计方法,对于保障偏滤器单元装配精度和降低制造成本具有重要的意义。 本文以偏滤器单元为研究对象,结合实际工程需求,从公差建模、公差分析和公差优化设计三个方面开展研究,旨在保障偏滤器单元的装配精度、提升设计效率并降低生产制造成本。论文的主要内容如下: (1)偏滤器单元装配偏差分析方法研究。针对偏滤器单元中包含的第二类局部并联结构,提出了一种能够考虑几何杠杆效应的旋量模型构建方法。通过旋量模型的代数运算,将带有局部并联结构的连接结构转换为纯串联连接结构,并结合雅可比矩阵建立了偏滤器单元的装配偏差分析模型。通过仿真实验,验证了局部并联装配和杠杆效应对偏滤器单元装配偏差存在不可忽略的影响。 (2)基于遗传算法的公差优化设计方法研究。在装配偏差分析模型的基础上,结合遗传算法建立了以最低加工成本为优化目标,装配精度和零部件加工能力为约束条件的公差优化模型,实现在保证装配精度的前提下降低生产加工成本的目的。将该方法应用于偏滤器单元公差优化设计的工程实例中,在保证装配精度的前提下有效的降低了生产加工成本。此外,结合公差贡献度和公差敏感度对遗传算法中的种群初始化和个体变异操作进行了优化,有效的提升了算法的收敛速度和解的质量。 (3)偏滤器单元装配偏差分析与公差优化设计软件原型系统开发。开发一套偏滤器单元装配偏差分析与公差优化设计的软件原型系统,用户可以通过软件界面输入偏滤器单元各零部件的公差设计参数以及需要进行偏差分析的坐标点,快速获得分析点的偏差值。同时,用户还可以利用软件进一步优化公差设计方案,生成既满足装配功能要求又降低加工成本的公差设计方案,为偏滤器单元的公差设计提供技术支持和理论指导。

关键词： 心理阻抗   校医社协同   大学生  

摘要： 在高校学生心理健康服务中，心理阻抗现象普遍存在，这影响了服务的工作效能。本文从消解阻抗的视角出发，分析阻抗行为产生的深层次原因，以学生可持续发展的角度，提出优化校医社在心理健康服务领域协同机制的建议，通过优化心理健康的环境氛围、优化心理学生可持续发展的支持保障体系、提升心理健康服务效能等措施，消解阻抗行为，提高心理健康服务工作的整体效能。

关键词： 空间叙事学   祝福   鲁镇   祥林嫂  

摘要： 从空间叙事学的视角出发,深入解读鲁迅经典小说《祝福》,聚焦祥林嫂个人空间在鲁镇这一社会空间中被挤压与消解的过程,揭示封建社会“吃人”的本质及启蒙知识分子的精神彷徨。同时,探讨叙事学理论在小说阅读教学中的应用潜力,帮助学生深化对文本的理解,提升其文学鉴赏能力。