关键词： 极地地区   船舶航行   冰阻力   遗传计算法   径向基神经网络   船舶模型实验  

摘要： 为保障极地冰区航行船舶的安全,冰阻力精准预估作用重大.近年来,人工神经网络(artifical neural network, ANN)机器学习在船舶领域得到了广泛应用.利用机器学习法设计一个预估极地船舶航行冰阻力模型,参照已有的经验公式,选取高质量特征参数进行输入,经过充分船舶模型实验数据演练此模型神经网络,以建立径向基(radial basis function, RBF)神经网络模型为基础,运用遗传计算法(genetic algorithm, GA)对模型优化处理.研究结果表明,以输入的7个高质量特征参数进行的遗传计算法,对径向基的神经网络(RBF-GA)模型进行优化的效果具有较强的泛化作用,与实船实验数据比对模型实验数据,证明其平均误差不大于8%,其精度较高的特点,可应用于冰阻力预估实操工作.

关键词： 扩束磁铁组   束流动力学   遗传算法   带电粒子束  

摘要： 带电粒子束流的高效稳定传输在空间前沿科技领域中的应用至关重要。例如在空间高能物理、带电粒子束辐照效应研究等方面,精准控制带电粒子束流特性是实现高质量应用的关键前提。然而在带电粒子束流传输过程中,存在着带电粒子横向位移增加、束斑通量密度急剧降低等难题,严重阻碍了其应用效果与发展潜力。传统设计方法难以应对带电粒子扩束磁铁组设计参数繁多的复杂情况,致使难以获取全局最优解,无法满足日益增长的高精度束流传输需求。本文提出了一种带电粒子扩束磁铁组的智能优化设计方法。本文采用基于遗传算法的设计流程,首先深入分析扩束磁铁组前端加速器出束带电粒子的相空间坐标,依据带电粒子束光学理论、四极磁铁磁场空间分布理论,结合束流元器件空间分布精确计算束流传输矩阵,依据初始带电粒子相空间矢量算出装置末端带电粒子相空间矢量;其次根据加工能力与实际工况,基于神经网络修正的四极磁铁磁场分布理论确定磁铁几何参数、相对位置范围;最后通过遗传算法确定最优扩束模式和对应的最优参数。据此成功实现了对扩束磁铁组的高效优化设计,有效增加束斑横向尺寸、减小束斑内带电粒子间库伦斥力,压缩发散角。这一研究成果对于推动带电粒子束流传输技术的发展具有极其重要的意义,不仅能助力相关领域突破现有技术瓶颈,提升设备性能与应用效果,还将为后续更深层次的带电粒子束流操控研究提供坚实的理论与实践基础,拓展带电粒子束流在更多领域的创新应用前景。

关键词： 膨润土   微波消解   电感耦合等离子体质谱法  

摘要： 目的:建立测定食品添加剂膨润土中重金属砷和铅的方法。方法:利用硝酸-过氧化氢对膨润土进行消解,通过电感耦合等离子体质谱仪测定和建立标准曲线,实现对食品添加剂膨润土中砷和铅元素的准确定量。结果:砷和铅元素在各自线性范围内关系良好,相关系数分别为0.9999和0.9998,检出限分别为0.002 mg·kg^(-1)和0.003 mg·kg^(-1),回收率为97.4%~99.1%,相对标准偏差为0.32%~1.93%(n=7)。结论:本方法能够简化实验流程,具有干扰小、数据准确度高等优点,适用于食品添加剂膨润土中砷和铅的测定。

关键词： 压电俘能器   力放大框架   多模态分析   低频扩展应用   遗传算法  

摘要： 为提升压电俘能器的能量转换效率,将压电堆栈耦合到力放大框架结构中,构建了具有力放大功能的压电俘能器。对该力放大框架进行了力学分析及其力放大系数的理论建模,并对框架结构参数进行了Sobol’s敏感性分析及遗传算法优化。基于最优结构的力放大框架,建立了压电俘能器的集总参数理论模型,对该压电俘能器在非谐振激励下及多模态谐振激励下的俘能性能进行了对比分析。结果表明,该压电俘能器在第三阶和第四阶固有频率激励下的开路输出电压峰值和最大输出功率分别为55.07 V、124.19 V和1.63 W、14.97 W,分别是10 Hz非谐振低频激励下的开路输出电压峰值和最大输出功率的12.9倍、29.1倍和2999.77倍、27550倍。相较于非谐振激励模式,该压电俘能器在谐振激励频率下工作时的输出电压与输出功率有显著提升。对压电俘能器附加质量块可有效降低其谐振频率并提高输出电压,实现压电俘能器的低频扩展应用。

关键词： 后真相”时代   大学生   信任危机  

摘要： 信任是社会存在与发展的基础,而“后真相”时代的到来颠覆了传统的社会信任模式。大学生是推动社会发展的后备军,在社会信任体系的有机建构中起着至关重要的作用。“后真相”时代,网络社交中的信息茧房现象,信息过剩、无序反转现象,公共媒体在舆论场中的滞后现象以及社群化、圈层化社交结构的影响,致使大学生群体出现情感依赖型、网络脱域型、媒体狂欢型的信任危机现象。消解信任危机需要强化主流意识形态的价值引领作用,教育者应积极融入大学生的圈层,提高大学生群体的媒介素养,加强高校网络空间治理以弥合信任裂痕。

关键词： 马克思主义符号学   形式文化论   马克思主义政治经济学   文化批判  

摘要： “马克思主义符号学”并非马克思主义与符号学的肆意拼贴,更不是符号学对马克思主义的简单嫁接。事实上,马克思主义内含着符号学思想,符号学在研究对象上与马克思主义至为契合。历史唯物主义与形式文化理论在政治经济学研究、文化批判上虽然范式不同,却能相互补充与彼此支撑。厘定“马克思主义符号学”的概念争议与内部构成,廓清其批评范式与理论诉求,可以不断激活马克思主义理论的当代价值。

关键词： 板翅式散热器   多工况   遗传算法   粒子群优化   冷侧压降   混电飞机  

摘要： 针对机载板翅式散热器在结构设计时传热和压降的极端工况点不一致的问题,提出了考虑多工况约束条件的散热器结构优化算法。建立了散热器计算模型并验证了模型的准确性,并基于遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)建立了改进的GAPSO算法模型,在该模型基础上考虑了散热器工作包线作为入口参数,通过不断改进散热器结构参数,确保散热器在不同入口参数下计算得到的传热和压降都能够满足约束条件。结果表明:与GA算法和PSO算法相比,GA-PSO算法在解决多工况优化问题时具有更强的全局寻优能力和收敛性,得到的优化结果在限定体积内质量最小,最小质量达3.91kg,与优化前相比降低了14%,同时也保证了散热器在工作包线内任意工况下压降和传热均满足约束要求,验证了基于GA-PSO算法的散热器多工况优化方法的可行性。

关键词： 冬小麦   地上生物量   遗传算法   CBA-Wheat   多源数据   EVI2   Sentinel-2   遥感  

摘要： 生物量是反映作物生长状况的重要指标,及时准确估计冬小麦地上生物量对于产量预测和田间管理决策具有重要意义。综合考虑遥感植被指数VI(Vegetation Index)与数字化生育期ZS(Zadoks Stage)创建的作物生物量模型CBA-Wheat(Crop Biomass Algorithm for Wheat),虽然适用于全生育时期的冬小麦生物量估算,但是由于模型参数基于地面高光谱数据构建,而卫星遥感数据在应用过程中,需要使用更多的地面实测数据进行模型参数的调试,因而限制了该模型的推广使用。因此,本研究采用遗传优化算法GA(Genetic Algorithm)对CBA-Wheat模型进行全局优化确定模型最优参数,利用高分辨率遥感影像提取VI与试验记录的ZS数据,分别构建以不同VI为输入变量的冬小麦生物量反演模型,并进行验证。结果表明:增强型植被指数EVI2(Enhanced Vegetation Index2)为输入变量建立的模型精度最高,冬小麦生物量估算验证的决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别达到0.92 t/hm 2和1.37 t/hm 2;基于CBA-Wheat模型的生物量估算精度效果优于基于偏最小二乘回归方法的生物量估算精度(R^(2)=0.85,RMSE=1.87 t/hm 2)。综上,本研究基于遗传算法优化的CBA-Wheat模型不仅具有较高的反演精度,而且适用于冬小麦多个生育期反演,在使用遥感卫星数据进行大面积生物量预测方面具有较好的应用潜力。

关键词： 数字生活   异化   表征   消解进路  

摘要： 随着数字技术的不断发展,数据作为人类行为的附属产物转入数字空间,由此形成人类通过在数字空间中投射数字分身以满足人类生活需要的数字化生活。数字化生活内部的数字用户、数字算法、数字平台等要素逐渐朝着主体地位的弱化、走向分化的中心化以及技术支配主体的方向发展。在数字异化的理论框架下,数字化生活的范式以数据占有、主体数据聚集为前提,由利益逻辑经由算法控制的数据场域分发为过程,最终导致数字用户不得不在规定好的数据场域进行发展而呈现人身依附的状态。异化数字化生活的现实表征是数据占有不均导致数字空间内部的声量失衡、人类现实生活的日益极化以及人类的思考观察能力的日益削弱。面对这种情况,依托数字生活异化的分析框架,借鉴数字空间治理的经验与教训,提出规制算法逻辑、推动数实空间联动以及重建数字空间数据所有制,以消解数字化生活的异化样态。

关键词： 异库多机智能机巢   多无人机   任务分配   遗传算法  

摘要： 在异库多机智能机巢系统中,大规模无人机的协同作业能有效避免单机巢系统中因无人机故障导致的作业中断,具有广泛的应用前景。然而,现有研究多聚焦于小规模调度问题,且对大规模充电任务的调度考虑不足。针对异库多机智能机巢的调度优化问题,需综合考虑无人机路径规划、冲突避免及任务分配等多重因素。本文提出一种基于多机巢的无人机航线分配模型,考虑任务优先级,设计了一种改进的遗传算法进行任务分配。通过在多种环境约束条件下对该算法进行测试,进一步探讨遗传算法在大规模无人机航线分配中的应用效果。结果表明,该方法能够适应任务、环境及资源的变化,并在大规模异库多机智能机巢环境下展现出良好的任务分配效果。