关键词： 晚清   国家告祭   信仰行为   神圣意义  

摘要： 告祭在经学文献中以类、造、禬、禜、攻、说、宜、柴、造等形态呈现,它与世俗、时事、皇权的联系十分紧密,不仅呈现出超世间的神意,又展示出统治者对经验世界的政治关怀,是一种近日常的信仰行为。其神圣意义由以下三方面共同构造:一为告祭主体身份的神圣性;二为告祭主体权力的神圣性;三为告祭主体行为及祭义的神圣性。当“告祭”融入国家礼制体系之后,分化为告祭仪和告祭礼。晚清告祭仪的变化多现于同、光时期,往往因政权更迭而产生;告祭礼则在时局动荡中改变仪制,在权力博弈中丧失祭义,在家国祸乱中转变性质。其神圣意义消解的本质在于经验世界与国家礼制的失衡。

关键词： 计算思维   机器人教育   校本课程  

摘要： 本文结合“4C教学法”,通过“联系情境,提出问题”“自主建构,约简模型”“反思迭代,设计算法”“展示交流,评价反馈”“延续拓展,迁移应用”五大教学环节引导学生在机器人校本课程的学习中进行分解、抽象、模式识别、设计算法、调试优化、泛化迁移,进而培养学生的计算思维。

关键词： 电液伺服系统   挖掘机器人   摩擦辨识   遗传算法  

摘要： 针对非线性摩擦造成挖掘机器人电液伺服系统稳态误差和低速爬行的问题,需要精准辨识摩擦以进行摩擦补偿。首先,将Karnopp速度阈值理论引入经典Stribeck模型,建立挖掘机器人电液伺服系统非线性摩擦模型,并根据非对称液压缸力平衡方程建立目标函数,测量不同恒定速度下有杆腔和无杆腔的压力计算实际摩擦力;其次,优化遗传算法的适应度、交叉概率和变异概率,分别采用改进遗传算法和基本遗传算法对摩擦模型中4个未知参数进行辨识;最后,结合前馈补偿控制器进行正弦轨迹跟踪实验。结果表明:所提出的改进遗传算法辨识精度最高,相较于基本遗传算法,模型误差减少了34%;2种摩擦模型下的正弦轨迹跟踪误差分别为26 mm和59 mm,验证了所提出的摩擦模型在提升挖掘机器人性能上的优越性。

关键词： 微波消解   原子吸收分光光度法   大米   镉元素  

摘要： 本文建立微波消解-原子吸收分光光度法检测大米中镉元素(Cd)含量的方法。选用王水为消解液于微波消解仪中进行处理,并采用原子吸收分光光度计于228.80 nm波长处对样品中Cd元素的含量进行检测。结果表明,Cd元素含量在0~0.5 mg·L^(-1)呈现良好的线性关系,相关系数为0.9996,方法检出限为0.0060 mg·L^(-1),相对标准偏差为1.42%(n=6),加标回收率为97.36%~102.15%。该方法操作简单、分析速度快、准确度高,适用于大米中Cd元素含量的检测。

关键词： 全硫   水浴消解   电感耦合等离子体光谱仪   地球化学  

摘要： 建立水浴消解-电感耦合等离子体光谱仪测定地球化学样品中全硫含量的方法。将土壤样品直接称量在比色管内,用硝酸-盐酸溴水酸溶,通过水浴消解,消解完全的溶液静置至室温,定容,取上清液,采用电感耦合等离子体光谱仪进行测定。硫的质量浓度在0~20μg/mL范围内与光谱强度的相关线性关系良好,线性方程为y=327.505x-23.494,检出限50 mg/kg,使用该方法对国家标准物质进行测定,测定结果相对标准偏差为2.09%~3.77%。样品加标回收率为99.4%~100.6%。

关键词： 自主换道   换道决策   线性二次调节器   遗传算法   驾驶员不满度  

摘要： 针对高速公路自主换道场景,开展考虑驾驶员不满度换道决策和轨迹跟踪控制的辅助驾驶功能研究.首先,在换道决策中考虑驾驶员心理因素,建立基于驾驶员不满度和最小安全距离的换道决策模型.然后,基于跟踪误差模型建立横向线性二次调节器(Linear Qua-dratic Regulator,LQR)控制器,得到最优反馈前轮转角.由于存在权重矩阵Q和R需要反复调试的问题,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的横向LQR控制器,获得最优的权重矩阵Q和R,提升算法的鲁棒性.同时建立纵向LQR控制器保持期望车速.利用PreScan、MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台对自主换道策略进行验证,在不同固定车速换道工况下验证横向LQR控制器的鲁棒性和可靠性.在换道安全性不满足工况下,期望车速能够被纵向LQR控制器稳定跟随,最大车速误差绝对值为0.69 km/h.比较了LQR控制器和GA+LQR控制器的横向控制性能,采用GA+LQR控制器使横向和航向跟踪精度分别提升了66.7%和27%.结果证实纵向LQR控制器和优化后的横向LQR控制器在不同换道工况下均具有良好的跟踪精度.

关键词： 动态需求   生鲜农产品   遗传算法   冷链物流  

摘要： 为了解决冷链产品配送中动态需求处理不合理导致配送总成本高和碳排放量高的问题,提出一种动态处理策略,包括动态分批优化和紧急订单即时重优化。该策略考虑静态客户订单取消、需求量增减和新增客户三种动态事件,并建立以物流总费用最小为目标的生鲜冷链物流配送路径优化模型。同时,引入2-opt优化算子的改进遗传算法作为优化方法,该方法能提高算法的搜索精度。试验结果表明,相较于不考虑动态处理策略的优化方法,考虑动态处理策略可以使配送总成本减少21.59%,碳排放成本减少13.61%。这一结果验证了策略和算法的有效性,为生鲜冷链物流企业配送方案的制定提供了良好的借鉴。

关键词： 采摘机器人   网络算法   双目系统   引导线拟合  

摘要： 为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘,拾取道路两边缘中线离散点,进行引导线拟合;最后,采用双目视觉系统实现障碍物定位,进而建立路径规划函数,当路径规划函数取最小值时,道路规划最优。对引导线精度进行测试,结果表明:误差分布范围为-1.2%~5.3%。对障碍物测距进行测试,结果表明:机器人和行人之间的相对偏差分布区间为[-2.2%,2.8%],和车辆之间的相对误差分布区间为[-2.9%,3.4%]。

关键词： 网络安全监测   人工智能   深度学习   异常检测  

摘要： 文章针对传统网络监测技术难以满足当前安全需求的问题,设计了融合人工智能技术的计算机网络监测系统。采用深度学习和强化学习算法,系统能够高效识别异常行为并智能响应安全事件。实验结果表明,基于Transformer的模型在检测准确率和响应效率上显著优于传统方法,且系统具备较强的扩展性和适应性,可在复杂网络环境中改善监测效果。

关键词： 分布式边缘计算智能配电网规划   配电网经济性  

摘要： 配电网规划、调度能有效提升能源的经济效益,但传统ADMM算法在求解规划问题时易陷入局部最优,造成目标收益差、系统成本高的不良后果。为解决上述问题,基于边缘节点并行更迭决策量的优化,提出一种EN-ADMM改进交替方向乘子法最优求解算法。首先需保证调度的稳定性与安全性,将柔性负荷、分布式源与电网总和作为配电网的稳定约束条件;然后构建配电网最低运行成本目标函数,并对目标函数进行优化,构建出32节点分布式电网模型;最后分别采用传统ADMM算法与EN-ADMM算法对配电网模型进行性能参数与经济参数的最优求解。实验结果显示出,较传统ADMM算法相比,EN-ADMM算法的计算耗时降低了41.9%,且目标成本降低了4.21%,即EN-ADMM算法通过边缘节点优化提升了收敛时效性与聚拢性,同时提高了配电网目标经济效益。综上,EN-ADMM算法在智能配电网规划中具有较为重要的仿真价值。