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。

关键词： 卷积神经网络   深度学习   电价预测   遗传算法   节点边际电价  

摘要： 将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与进化算法相结合提出一种日前电价估计方法。基于基因定位结果,选择、变异和交叉生成竞争个体;根据基因二进制位与CNN参数/超参数之间的映射关系,设计最优的CNN结构。以某电力市场为例,验证所提方法有效性。实验结果表明,与其他预测方法相比,所提算法具有较高的预测精度和较低的误差率。

关键词： TA1钛合金   薄壁钉套   鼓包   遗传算法   抽芯铆钉  

摘要： 为了提升TA1钛合金薄壁钉套鼓包成形质量,采用响应面法与遗传算法对抽芯铆钉安装工艺参数进行优化。利用Box-Behnken设计法,分析了夹层厚度H、芯杆行程S、夹层孔径D以及芯杆速度V对鼓包直径L和芯杆拉力F的影响,并建立了预测鼓包直径L和芯杆拉力F的回归模型。在保证鼓包直径不小于6 mm的情况下,以芯杆拉力最小为优化目标,利用遗传算法优化了TA1钛合金薄壁钉套的压缩参数。结果表明:夹层厚度H对鼓包直径L的影响最为显著,芯杆行程S和夹层孔径D较为显著,芯杆速度V不显著;4个因素对芯杆拉力F的影响均显著,最终得到了TA1钛合金薄壁钉套成形质量最优的工艺参数为:H=4 mm,S=2.9 mm,D=Φ4.22 mm以及V=5 mm·s^(-1)。DEFORM-3D数值模拟结果也证实了优化的工艺参数组合能够保证鼓包成形质量。

关键词： 容器资源调度   LSTM   遗传算法   Kubernetes   自动伸缩  

摘要： 本研究旨在优化Kubernetes集群中容器化服务的资源调度,提高资源利用效率和系统性能。针对现有Kubernetes自动伸缩机制在应对复杂负载时的不足,提出一种基于LSTM和遗传算法的智能资源调度策略。首先利用LSTM模型预测未来的资源需求,以应对不同的负载波动;然后利用遗传算法优化资源配额,确保在高效利用资源的同时满足系统性能要求。实验在实际Kubernetes集群环境中进行,设置高负载、突发请求和低负载等负载场景,对比LSTM+遗传算法与Kubernetes默认HPA/VPA方案在响应时间、吞吐量和资源利用率方面的性能。结果表明,LSTM+遗传算法在大多数负载场景下均优于HPA/VPA策略,提高了平均资源利用率,降低了系统响应时间。This study aims to optimize the resource scheduling of containerized services in Kubernetes clusters and improve resource utilization efficiency and system performance. In view of the shortcomings of the existing Kubernetes auto-scaling mechanism in dealing with complex loads, an intelligent resource scheduling strategy based on LSTM and genetic algorithm is proposed. First, the LSTM model is used to predict future resource requirements to cope with different load fluctuations;then the genetic algorithm is used to optimize resource quotas to ensure that system performance requirements are met while efficiently utilizing resources. The experiment is carried out in an actual Kubernetes cluster environment, setting load scenarios such as high load, burst requests, and low load, and comparing the performance of LSTM+ genetic algorithm and Kubernetes default HPA/VPA solution in terms of response time, throughput, and resource utilization. The results show that LSTM+ genetic algorithm outperforms HPA/VPA strategy in most load scenarios, improves average resource utilization, and reduces system response time.

关键词： 燃料电池汽车   能量管理   遗传算法   支持向量机   系统优化  

摘要： 对于燃料电池汽车(FCV),有效的能量管理策略(EMS)对提高其能效和延长电池寿命至关重要。据此,采用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)等方法,对燃料电池混合动力汽车的能量管理策略进行优化。通过实车仿真数据,验证了优化后策略在降低氢气消耗及提升电池维护效果上的优势,相较于传统方法,所提策略显著提高了能量利用效率和系统运行的稳定性。

关键词： 钢渣   游离氧化钙   粒径   搅拌  

摘要： 随着冶金行业技术高速发展,钢铁产量逐年递增,钢渣作为其副产物,产量快速增长,钢渣中游离氧化钙(f-CaO)对环境的影响较大。为探究影响钢渣水浸过程中f-CaO消解的因素,设计了不同液固比、钢渣粒径、换水次数、搅拌时间等因素对钢渣中游离氧化钙消解影响的实验。实验结果表明,钢渣粒径加上适当的搅拌时间,对游离氧化钙消解效果影响最大,实验原渣中游离氧化钙的含量为7.17%,当钢渣粒径从1 mm减小至0.15 mm时,游离氧化钙含量从5.21%减少至4.92%,同时增加搅拌时间5 min,粒径为0.15 mm时,游离氧化钙的含量进一步降低至2.45%,此条件下从节能角度考虑较为合理。

关键词： 深基坑工程   支护结构优化   变形控制技术   遗传算法   智能化监测  

摘要： 针对城市化进程中高层建筑及地铁建设深基坑工程所面临的安全性挑战,对深基坑支护结构的优化设计及变形控制技术进行论述。通过对支护结构选型、参数优化、动态变形监测应用及土体加固和逆作法施工技术等方面进行分析,辨识出设计中存在的不确定因素、变形控制技术在实际应用中存在困难,智能化监测与控制系统存在瓶颈等。提出以遗传算法为核心的全局优化策略和以变形控制为核心的土钉头支护优化设计方法及深厚软土地区深基坑支护优化设计的创新解决方案。实证分析结果表明,上述技术与策略能够有效地控制基坑变形并提高工程的安全性与经济性。研究成果对保障工程安全、降低成本、保护周边环境等方面都有重要学术价值与实践意义。

关键词： 动物行为学   深度学习   人工神经网络  

摘要： 动物行为是大脑底层神经计算最重要的外在体现形式。动物行为学作为研究动物行为和其背后机制意义的科学,在神经科学、医学等领域中具有重要意义。随着计算机科学的发展和动物行为采集手段的多样化,深度学习已被应用于对动物行为数据的系统性处理和其背后规律的分析之中。有监督或无监督的深度学习能够极大提升对动物行为范式的识别和分类的效率及准确性,并有助于对动物行为背后规律和生物学机制的探索。现对深度学习在动物行为学分析中的研究进展和应用进行综述,旨在为相关领域的研究和应用工作提供参考。

关键词： 城市轨道交通信号   智能运维系统   故障处置   专家经验库   知识表示   应用研究  

摘要： 城市轨道交通信号系统作为保障运营安全和效率的关键系统,其故障处置效率直接影响着乘客出行体验和运营效益。传统的人工故障处置方式存在效率低下、经验积累不足等问题。为了解决这些问题,本文提出构建城市轨道交通信号智能运维系统故障处置专家经验库,并研究其应用。本文首先分析了构建故障处置专家经验库的必要性和意义,并对国内外研究现状进行了概述。随后,研究了专家经验获取方法、知识表示方法、经验库结构设计以及经验库质量评估方法。在此基础上,探讨了专家经验库在故障诊断、故障预警和故障处理中的具体应用,并开发了智能运维系统原型,以验证专家经验库的有效性。研究结果表明,构建故障处置专家经验库并将其应用于智能运维系统可以有效提高故障处置效率,降低运营风险,提升运营效益。

关键词： 涡旋压缩机   遗传算法   流场分析   结构优化  

摘要： 为了降低电动汽车空调系统的耗能,提高电动汽车续航能力,文章使用遗传算法对电动压缩机涡旋盘的主要结构参数进行优化设计,并运用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法对电动涡旋压缩机内部工质的流动进行计算和分析。仿真计算和压缩机性能试验结果表明,在相同的压缩机吸气容积和运行工况条件下,通过优化涡旋盘的相关结构参数,压缩机的外压缩指示功降低60.71%,压缩中心腔排气温度降低1~2 K;分析电动涡旋压缩机工作时的内部流场可知,结构参数优化后的涡旋盘在一定程度上减少了因气体涡流而导致的流动功耗,降低了电动涡旋压缩机的压缩总功耗,在压缩机制冷量不变的情况下,优化后输入电功率降幅为2.68%。