关键词： 轧钢加热炉   PID控制   遗传算法   燃烧效率   排放控制  

摘要： 为了解决轧钢加热炉煤气燃烧效率低、排放控制效果不佳的问题，文章研究了一种基于遗传算法优化的PID控制策略（GA-PID）。通过构建燃烧效率动态控制模型，结合炉膛温度、煤气流量和氧含量等关键参数，对控制系统的性能进行了分析与优化。实验结果表明，GA-PID控制策略在不同负荷条件下显著提升了燃烧效率，降低了单位煤气消耗量及CO排放浓度，展现出良好的动态响应性能与稳态控制能力，为加热炉燃烧系统的节能优化和排放控制提供了技术参考。此外，基于GA-PID策略的优化算法能够有效提升系统的鲁棒性和适应性，确保在不同工况下持续保持最佳控制效果，进一步推动了能源节约和环境保护的目标实现。

关键词： 新时代   高校   网络舆情   应对策略  

摘要： 依托互联网技术的急速发展，“互联网+”与传统媒体融合，催生了一大批新兴媒介。千禧一代的大学生是新时代网民的中流砥柱，他们善于从网络上获取各种信息，抒发言论，参与网络舆情事件。高校的特殊性决定了网络舆情事件一旦发生，就会迅速吸引全社会关注，进而演变为社会舆情。本文旨在从新时代高校网络舆情的依据、成因、应对策略三个维度出发，帮助高校避免因舆论倒逼而处于被动局面，为净化高校网络舆情环境提供机制保障。

关键词： 引射器   多目标遗传算法   反向传播神经网络   质子交换膜燃料电池  

摘要： 引射器是质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统中一种很有前景的氢气再循环装置。然而，引射器在宽工作条件下有限的引射性能阻碍了其在PEMFC系统中的发展和广泛应用。为了解决这一问题并设计出适用于PEMFC系统大功率范围的高性能引射器，本文开发了一种基于计算流体动力学（CFD）仿真数据的反向传播神经网络（BPNN）模型。基于CFD模型的几何参数敏感性分析表明，喷嘴喉部直径和等容混合室直径对引射性能的影响最为显著，平均影响率分别为24%和57%。在此基础上，采用两种先进的多目标遗传算法来提高引射器的性能。结果表明，线性加权遗传算法（LWGA）可以有效提高引射器的整体性能，将引射性能显著提高了7.9%。而带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）更利于拓宽引射器的工作功率范围，将其扩大了30%。这项工作为大功率PEMFC系统中高性能引射器的设计和优化提供了一个可靠的参考。

关键词： 电子衣橱   服装搭配   语义网络   感性工学   人工智能  

摘要： 女装市场呈现容量大、时尚化与个性化特征,消费者线上购物比例持续攀升,移动端“云逛街”模式催生“随看随买”习惯。年轻群体高度关注穿搭潮流并依赖试穿体验,社交媒体服装搭配内容的视觉呈现显著影响购买决策。线上冲动消费造成服装购入量激增与闲置率较高的矛盾,消费者因搭配能力不足、风格混杂或单品重复等问题,面临服装管理混乱、搭配效率低等难题,造成衣物穿着频次少、生命周期短等资源浪费的现象。消费者亟需个性化穿搭建议以优化服装使用,但传统推荐系统难以解析服装多元风格,无法满足复杂搭配需求。人工智能及训练模型的突破推动时尚产业智能化转型,本文基于消费者电子衣橱构建服装搭配推荐平台,通过建立服装风格语义模型、属性特征体系及智能推荐算法,将用户现有服饰与动态偏好进行精准匹配,从理论与技术双路径破解“衣多难搭”难题,提升单品使用率、延长服装价值周期,推动绿色可持续消费模式的实践。 在服装风格语义建模方面,引入感性工学概念,运用语义分析方法对服装搭配风格进行系统分类。以小红书平台为数据来源,采集2020到2024年热门话题词共10000条,清洗后得到有效数据7218条;通过jieba分词与词频分析,归纳整合为54种典型服装风格。通过15对感性意象形容词建立服装风格感性评价量表,结合专家打分与重要性赋权,形成感性意向评分向量。采用BERT模型提取风格的语义嵌入向量,并与感性意向评分向量拼接构建服装风格综合向量,通过余弦相似度构建服装风格语义相似度与距离矩阵,量化风格之间的语义关联。经UMAP降维和Louvain社区检测,识别出休闲中性、甜美活力、高级成熟三大风格集群,建立起兼具数据驱动与认知解释性的服装风格语义空间。经验证,Pearson为0.8564,Spearman为0.8632,AMI与ARI均超过0.94。 在服装图像数据的结构化建模与标签化数据集构建方面,完成风格、结构与色彩属性标签体系的设计、图像采集与属性标注、结构建模与语义认定的全过程。构建覆盖54种服装风格的风格属性标签;细化上装、下装与配饰的层级属性字段,统一衣长、袖长、图案等关键属性名称;在色彩处理上,基于HSV模型对服装色彩区域进行提取与均值分析。基于小红书平台,构建覆盖3个社区、共6种风格、包含13200张图像的服装搭配图像总集,基于风格等指标进行分层采样,构建包含3000张图像的服装搭配图像数据集;进行属性标签标注,并结合Pydantic与Mongo DB实现字段建模与验证存储。通过预训练Res Net-18模型进行分类实验,验证服装风格属性在图像语义中的可识别性。模型在中性风、多巴胺等特征明确的风格中表现优异,准确率分别达到94%与92%;在气质风、老钱风等边界模糊的类别间仍存在一定误判。 在系统实现方面,设计并开发集“图像输入—结构识别—推荐生成—虚拟试穿—AI交互”于一体的电子衣橱服装搭配推荐平台。衣橱管理功能通过Mongo DB完成服装信息存储与快速调取,支持服装图像与属性的可视化管理;运用OpenAI Vision API自动提取服装属性,实现结构识别功能;虚拟试衣模块集成Leffa Predictor模型,生成拟真试穿图像;推荐模块融合属性规则与标签相似度模型双重逻辑,支持语境与风格多因子调整;交互模块结合NLP实现用户自然语言输入与多轮推荐反馈。 综上所述,从理论构建、数据设计、算法集成到系统开发层面,构建一个融合风格感知、结构建模、图像识别与交互推荐的智能服装搭配平台,以数据驱动与美学理论的协同机制,攻克服饰资源过剩与搭配效率低下的难题。

关键词： 宏纤维复合压电材料   泵喷推进器   振动控制   LQG最优控制   遗传算法  

摘要： 泵喷推进器在工作过程中会产生结构噪声。常规材料加工的泵喷推进器往往结构重量大，难以进行尾部配重。而使用复合材料的泵喷推进器结构不仅可以大幅降低整体重量，还具备良好的耐腐蚀性与抗疲劳能力。本文围绕泵喷推进器复合材料导管结构振动控制问题，开展基于宏纤维复合材料（Macro Fiber Composite,MFC）的结构振动主动控制系统构建及验证的相关试验建模、算法优化设计、硬件平台搭建与试验等研究。将遗传算法应用于线性二次高斯（LQG）控制器优化设计中，通过试验对优化前后的算法控制效果进行对比。针对复合材料导管搭建模型辨识平台与主动控制试验平台，通过实验建模的方法获得控制模型并在空气环境中进行了谐波激励下的振动主动控制试验，尝试将基于MFC的振动主动控制推向应用场景。

关键词： 银   镉   快速消解   氨水分离   土壤   电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)  

摘要： 由于受到锆和钼的质谱干扰，电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）很难直接准确测定土壤中的银和镉含量。实验采用快速消解法处理土壤样品，氨水沉淀分离锆元素，以107Ag、111Cd作为分析同位素，采用碰撞模式降低95Mo16O+对111Cd的测定干扰，建立了快速消解-氨水分离-电感耦合等离子体质谱法测定土壤中银和镉的方法。对氨水加入量、氦气流量进行了优化，且对土壤标准物质和实际样品进行了分析。结果表明，本方法分析土壤中银和镉的检出限分别为0.003和0.005 mg/kg,土壤标准物质测定结果均在认定值及不确定度范围内，相对标准偏差（RSD）分别为1.3%～8.2%和2.1%～7.9%,土壤实际样品的ICP-MS测定结果与石墨炉原子吸收光谱法（GFAAS）测定值无显著性差异。实验方法可以满足土壤样品中痕量银和镉检测的要求。

关键词： 铁路施工   进度管理   线性计划方法   遗传算法   双线相互干涉  

摘要： 针对线状活动铁路工程施工场景,在双线相互干涉条件下,基于线性计划方法,对双线的空间表达以施工区段为单位进行重构,建立时间-施工区段模型,考虑时间、空间、施工资源等约束,构建线路内部约束条件,再以线路内部约束为基础,建立线路间约束条件。结合标准遗传算法,以各条线路各区段内施工资源配置情况为自变量,构建双线相互干涉条件下铁路工程施工进度计划工期优化算法,能够在算法中自动输出最优工期条件下的资源配置情况,根据算法输出的最优工期和资源配置情况制作对应的线性计划图。算例仿真结果表明,工期优化模型和算法能够高效获得最短工期下双线相互干涉的铁路项目施工进度计划,验证了本文模型的合理性和算法的有效性。

关键词： 多关节柔性机器人手臂   精准控制   优化路径规划   遗传算法  

摘要： 在工业自动化和智能科技快速发展的背景下，多自由度柔性机械臂凭借高灵活性和适应能力在许多领域得到广泛应用。文章研究多关节柔性机械臂的精确操控与路径优化规划问题，详细分析该机械臂的构造特点及动力学模型，并建立相应模型，通过参数辨识提高模型准确度。针对控制需求，文章提出基于模型与数据驱动两种控制策略，并通过仿真验证这些算法效果。文章探讨路径规划问题，利用遗传算法和蚁群算法进行路径优化并进行仿真实验。

关键词： 网络舆情   认知偏差   主题建模   主题挖掘   语义网络  

摘要： 信息的快速传播为网络舆情的发展和演变提供了沃土，也为多元主体的网络舆情认知带来挑战。根据张桂梅真实事迹改编的英模人物传记电影《我本是高山》自筹备到上映都具备高关注度。因片中设置的酗酒母亲等角色与公众认知存在较大差别，影片公映后公众围绕这一事件和编剧的发声展开激烈讨论，舆情议题多元化，出现了“破圈”现象。基于此，本文从认知偏差视角出发，以电影《我本是高山》的舆情讨论为案例，结合LDA主题挖掘法和语义网络分析法，分析不同舆情阶段的语义演化图谱和主题聚类，并探讨公众在不同舆情阶段产生对抗性表达的动机和原因。研究发现，不同主体在网络舆情中的认知偏差主要基于主流意识模糊化、自身经历和对待事件的态度。不同的态度和观点相互融合极易产生集体共鸣，进而出现情绪化表达。在特定的案例中，公众的对抗性话语并非是一概而论的群体极化行为。因此，对网络舆情的应对和引导应是多维度协同治理。