关键词： 低轨卫星   跳波束   资源分配   遗传算法  

摘要： 低轨卫星通信是天地一体化信息网络的重要组成部分，在实时业务和应急通信等领域具有重要作用。针对地面用户业务需求时空分布差异大，导致低轨卫星波束资源利用率低的问题，提出一种基于时延加权和遗传算法的低轨卫星多波束调度策略。首先设计了低轨卫星多波束调度架构；其次通过构建的波束干扰模型分析同频复用距离对载干噪比的影响，从而确定全频率复用的干扰规避方案；然后采用真实人口密度分布和用户调度速率构建业务模型；接着将待发往不同波束小区的业务容量与业务容忍时延加权得到容量调度因子，以避免业务数据超时失效；最后以最大化卫星容量为目标，采用遗传算法求解出不同调度次序下的跳波束图案。仿真结果表明，与遗传算法、轮询算法和随机算法对比，所提算法容量利用率分别平均提升2.74%，45.5%，46.23%；业务超时失效率分别平均降低2.52%，20.66%，25.36%；与遗传算法相比，所提算法代价为存储容量。

关键词： 微循环公交   线路设计   遗传算法  

摘要： 【目的】覆盖城市交通网络的盲区、提升城市交通系统的整体效能，减少交通拥堵，解决居民“最后一公里”出行难题，为居民提供更便捷的出行选项。【方法】首先，从平衡公交企业和乘客两方利益的角度出发，建立了以满足区域内乘客出行需求最大化、产生的系统成本最小化的双目标函数、并考虑了微循环公交最大运营长度、单程最长运营时间、发车频率等因素，构建了微循环公交网络设计模型，然后，基于遗传算法对最优微循环公交网络求解；最后，进行算例分析。【结果】与常规公交线路相比，微循环公交线路满足的出行需求要比常规公交高出15.4%，且人均出行成本减少了8.02元，这表明微循环公交线路比常规公交线路的服务效率更高。【结论】在道路条件受限的居民小区路段，微循环公交线路比常规公交线路更能发挥其运营优势，大大提升了居民通勤便利性。对于推动城市的可持续发展以及未来公交都市发展具有重要意义。

关键词： 预冷设施   遗传算法   自适应大规模邻域搜索算法   选址-路径优化   不确定需求  

摘要： 针对传统固定式冷库成本高、灵活性差等问题，本文结合农产品周期性变化和不确定需求的特点，提出了综合应用预冷车和移动冷库的协调预冷机制，构建了以预冷模式、车场选址、相关车辆的车型与数量及路径等因素为变量，以系统成本最低为目标的多周期农产品预冷设施选址-路径优化模型。求解时，利用k-means聚类算法完成了车场选址及客户群划分，并设计混合自适应大规模邻域搜索遗传算法（HALNS-GA）完成了路径优化。最后，通过算例验证了模型和算法的有效性；通过不同预冷机制下的成本对比和重要参数的灵敏度分析，验证了本文预冷机制的经济性。本研究可为我国农村预冷服务的布局规划和路径提供参考。

关键词： 超临界二氧化碳   布雷顿循环   再热再压缩   遗传算法   热力学优化  

摘要： 研究了具体热源条件下的一种超临界CO2再热再压缩布雷顿循环系统。使用Aspen HYSYS软件建立系统的热力学性能计算模型，运用遗传算法以循环净功率、热效率和?效率为目标，优化工质总质量流量、工质分流比、废气分流比等系统运行参数；基于优化结果研究了工质总质量流量、工质分流比、废气分流比、高压涡轮出口压力对系统循环净功率及热效率的影响。结果表明，在该热源条件下，此构型最大可实现1 575 kW循环净功率、41.16%循环热效率、64.45%循环?效率；存在最佳工质总质量流量使循环净功率达到最大，存在最佳工质分流比使循环热效率达到最大；工质总质量流量是重要的运行参数，在大于12 kg/s和小于12 kg/s区间，废气分流比对循环净功率和热效率的影响不同；循环最低压力在略高于临界压力（7.8～7.9 MPa）时能够得到更好的热力学性能。

关键词： 布尔可满足性问题   消息传递神经网络   图神经网络   机器学习   人工智能  

摘要： 为优化端到端神经布尔可满足性问题(SAT)求解器的消息传递网络结构、减少求解过程中的迭代次数并提升求解器性能，提出一种新型的更多更深的消息传递网络（MDMPN）。该网络通过引入整体消息传递模块，在每次消息传递迭代中实现从文字节点到子句节点的额外的整体消息传递，以传递更多的消息。同时，通过引入消息跳跃模块，实现从文字节点到它的二阶邻居的消息传递，从而传递更深的消息。为了评估MDMPN的性能与泛化能力，将它应用于目前先进的神经SAT求解器QuerySAT和基础神经求解器NeuroSAT。实验结果表明，在困难随机3-SAT数据集上，应用MDMPN的QuerySAT求解性能优于标准的QuerySAT，在求解包含600个变量的困难3-SAT问题上准确率提高了46.12个百分点。应用MDMPN的NeuroSAT也优于标准的NeuroSAT，在求解包含600个变量的困难3-SAT问题上准确率提高了35.69个百分点。

关键词： 重载铁路   车轨耦合   动力学模型   遗传算法   模型校正  

摘要： 重载铁路在现代交通运输中承担着不可替代的作用。车辆-轨道耦合动力学模型是重载列车运行过程中轮轨相互作用机制刻画的重要工具，为重载钢轨病害的产生和演化机理的分析提供依据。然而，现有研究大多依赖人工手动调优的方式来实现车辆-轨道耦合动力学模型的校正，此方式工作量大、效率低且难以保证仿真模型与实际场景的一致性。针对该问题，我们提出了一种基于遗传算法的车辆-轨道耦合动力学模型校正方法，实现了模型的自适应校正，为轮轨相互作用机制和钢轨病害的分析奠定基础。具体地，首先基于Universal Mechanism(UM)软件建立车辆-轨道耦合动力学模型，并设计相应的Matlab接口，为优化算法在迭代过程中修正模型参数和运行模型仿真提供基础。其次，引入Morris筛选法对模型参数的敏感性进行分析，筛选出高敏感车辆参数，用于车辆-轨道耦合动力学模型校正。然后，考虑仿真模型与实际车轨相互作用的一致性，设计了基于遗传算法的模型校正方法，实现车辆-轨道耦合动力学模型的自适应校正。最后，利用真实线路小半径曲线的监测数据对提出的算法的敏感参数筛选和矫正效果进行验证。研究结果表明：提出的方法不仅可有效筛选出高敏感性车辆参数，还能实现车辆-轨道耦合动力学模型的准确校正。本文研究成果优化了车辆-轨道耦合动力学模型参数的自适应调整技术，有效提升车辆-轨道耦合动力学模型的分析精度，进而为重载线路智能运维提供技术支撑。

关键词： 边缘计算   智能垃圾投放系统   边缘测控节点   卡尔曼滤波   物联网  

摘要： 针对传统物联网架构下的智能垃圾投放系统出现云端数据处理压力大、系统响应慢以及称重数据不准确的问题，提出了一种适用于智能垃圾投放系统的边缘计算架构，将部分计算、储存任务量从云端下沉至边缘侧，充分利用边缘侧设备的计算和存储能力，缓解系统云端压力。同时在该架构中引入卡尔曼滤波算法对系统中的称重数据进行优化，减少环境噪声和垃圾投掷时产生的物理振动对称重传感器的干扰。实验结果表明，应用此边缘计算架构的智能垃圾投放系统实时性更好、投放效率更高、测量误差更小，具有广阔的应用前景。

关键词： 功能梯度石墨烯增强多孔材料   非线性温度场   改进的一阶剪切板   状态空间法   振动  

摘要： 针对功能梯度石墨烯增强(functionally graded graphene platelets-reinforced， FG-GPL)多孔薄板在热环境下的振动特性开展研究。基于材料微观力学模型和改进的一阶剪切板理论，在非线性温度场下，建立了FG-GPL多孔薄板的热振动控制方程；使用状态空间法解析求解了固有频率；验证了解的正确性与精度，研究了热环境和材料分布方式各自及其组合对频率的影响，并着重分析了最适用于高温环境的材料分布参数。并给出不同温度梯度时，使板频率最高的材料参数组合。研究发现，通过在高温面设置更多孔隙、在板的上下两侧对称添加石墨烯的方式，能使板保持较高且稳定固有频率。