关键词： 智能控制系统   电子电器   神经网络算法   遗传算法  

摘要： 阐述一种基于人工智能的电子电器智能控制系统的设计与优化方法。该方法结合深度学习和机器学习技术，利用传感器数据实时监测电子电器的工作状态、能耗及环境因素，通过自动调节设备运行参数实现节能与高效运行。系统通过深度学习算法的持续训练与优化，逐步提升控制的准确性和灵活性。

关键词： 产能评估   离散型生产线   层次分析法   模糊评判   遗传算法  

摘要： 本文提出一种基于遗传算法的生产线产能评估方法，对于离散型生产线产能评估具有较好的精度。首先基于产能对生产线开展详细分析，构建产能评估指标体系，再基于模糊层次分析原理构建产能评估模型，以实现离散型生产线产能的预测。不同于传统产能评估指标体系主要依靠专家经验，本文构建的遗传算法模型基于历史实测数据，计算得到各指标权重最优值，因此产能评估模型更符合实际生产线。通过实例验证，基于遗传算法的生产线产能评估方法可将预测误差控制在15%以内;且与传统建模方法相比，模型预测偏差率得到明显下降，最大可降低38.35%。

关键词： 城市交通管理   交通安全自动预警   GIS技术   MapInfo   遗传算法   神经网络  

摘要： 设计基于GIS技术的城市道路交通安全自动预警方法。利用MapInfo遍历目标道路网络筛选并标注出事故频发点，设为自动预警点位;采集其交通流量、道路状况、天气条件、交通管控、社会经济、时间因素等数据，进行缺失值处理与规划处理;结合遗传算法优化的神经网络，实施道路交通事故预警。实验测试结果表明，此方法能有效地预警潜在的交通事故，减少误报率，提高了预警系统的效率和准确性，为城市交通安全管理提供了新的思路。

关键词： Markov状态空间法   牵引供电系统   可靠性分析   Markov随机过程  

摘要： 为提高对牵引供电系统可靠性的分析效果，研究基于Markov状态空间法设计一种新的分析方法。在分析可靠性原理和Markov随机过程的基础上，考虑牵引供电系统运行特点，构建Markov状态空间法的牵引供电系统可靠性分析模型，将牵引供电系统运行状态分别为正常状态、事故状态、风险状态。用状态空间转移图表示牵引供电系统的三种运行状态转移情况，并将第一次故障前平均时间、牵引供电系统状态的概率变化、牵引供电系统平稳状态概率作为分析牵引供电系统可靠性指标完成分析。实验结果表明:该方法能够快速计算出牵引供电系统三种运行状态概率分布值，求解三种运行状态概率解析值与原始统计值误差分别为0.15、0.18、0.23，求解效率高，说明该方法提高了对牵引供电系统可靠性的分析效果。

关键词： 超声波技术   GA   水电站   OBL   800 MPa高强钢接头   焊缝检测  

摘要： 焊接质量在工业制造中起着举足轻重的作用，焊缝优良程度则是焊接质量的直接表现。针对目前水电站常用的800 MPa高强钢接头焊缝检测方法，往往存在检测质量差和效率低等问题。研究提出了一种将超声检测技术应用于机械手臂进行焊缝扫描检测的系统，并针对机械手臂关节运动时产生的误差，将遗传算法与反向学习相结合构建改进遗传算法应用于机械手臂末端，对机械手臂关节运动产生的误差进行修正。将该算法与其他算法进行性能对比实验，该算法的准确率为98.8%和召回率为97.2%，显著优于对比算法。在应用效果分析实验中，从A扫描和C扫描维度来看，结果表明该检测系统具有有效性和实用性。上述结果表明，研究提出的焊缝检测系统能有效提高焊缝检测的质量。

关键词： 多能源互联网   电力系统   动态优化   设备调度   遗传算法  

摘要： 随着能源和技术的发展，多能源电力系统逐渐进入我们的生活当中。为实现多能源电力系统中各能源的高效利用，实现低成本的互联网电力系统的智能调度，研究构建了一个基于双层优化的多能源电力系统决策动态优化模型。从能量的生产与转换、存储方面建立设备的数学模型，然后以经济成本和能源效率为对象建立多目标优化函数。同时给出函数相应的约束条件。最后利用混合算法对系统运行优化问题进行解决。通过仿真实验分析可知，研究所设计的动态优化模型的电中断惩罚为0元，年综合成本为7 830万元，一次性能源利用率为78.2%，电能缺额为0 kW·h，热能缺额为0 MJ，冷能缺额为0 MJ。结果表明研究所设计模型能够提高能源的利用率和自给率，同时降低能量缺额。

关键词： 改进非线性人工神经网络   UPS生命周期   帝国优化算法   预测与评估方法  

摘要： 为准确预测UPS的生命周期对于减少设备故障，确保关键设施稳定运行具有重要意义。研究一种基于改进非线性人工神经网络的UPS生命周期预测与评估方法。采集UPS健康状态数据与生命周期数据。利用DEMATEL法进行UPS生命周期影响特征筛选并根据筛选结果提取2个充电特征和2个放电特征，组成特征空间。帝国优化算法改进非线性人工神经网络参数，利用训练样本训练后，让模型学习到UPS设备的性能退化规律和生命周期变化模式，以用于UPS生命周期预测与评估。结果表明:改进非线性人工神经网络的超调量小于其他两种方法，由此得出在准确性上所研究方法具有优势。

关键词： 医院管理   调度   遗传算法   硬约束  

摘要： 为了实现更高质量的医院资源和人才调度，研究设计了一种结合优化遗传算法的调度方案生成技术。过程中构建医院资源人才调度系统结构以标准化调度流程，并由位置信息为主导，利用遗传算法实现高效率和准确的调度方案求解。实验结果表明，全科医院人员数量8人时求解耗时仅为61 ms，专科医院70分钟运行的内存占用在2.9 Gb。说明研究方法能够高质量高效率地完成医院调度策略生成，提高医院管理的效果。

关键词： 免疫遗传算法   电力公司   人力资源   调度方法   目标函数   约束条件  

摘要： 针对常规人力资源调度方法导致作业人员空闲或作业时间过长的问题,基于免疫遗传算法设计了新的电力公司人力资源调度方法.以任务完成时间最短、延期损失与超期损失最低、空闲时间最少为目标函数,构建人力资源调度模型,并设置作业任务开始时间约束、最多仅可分配一个作业任务等约束.引入免疫遗传算法求解人力资源调度模型,输出最优的调度结果.实验结果表明,应用该方法后,未出现班组空间以及作业任务重复派发的情况,可将维修任务的完成时间控制在 25min以下,任务平均用时 46min,平均每人每日加班时间仅为 15min,说明该方法有效实现了设计预期.

关键词： 主轴   疲劳   子模型   优化设计   代理模型   遗传算法  

摘要： 主轴作为风力发电机组中的重要传动部件,合理的结构设计对于保证风机具有足够的运行寿命、可靠的载荷传递以及制造成本经济性有着至关重要的作用.在主轴设计中经常面临静强度满足要求,但局部区域疲劳寿命不足的难题.本文运用子模型技术,以主轴疲劳寿命为目标,以结构外形尺寸为约束条件,建立二阶响应面代理模型,并运用遗传算法对模型寻优求解.结果表明:经过局部优化后主轴疲劳寿命提高了将近30倍,节段重量下降了21.38％.本文提出的方法可以极大地提高主轴的疲劳性能优化效率,对同类结构疲劳优化及轻量化有一定的指导意义.