关键词： 水路运输   泊位分配   遗传算法   滚装码头   汽车流  

摘要： 本文提出了考虑汽车流冲突的汽车滚装码头泊位分配问题。首先,定义汽车滚装码头前沿的汽车流冲突情况,引入冲突惩罚时间系数,量化汽车码头前沿汽车流冲突惩罚时间,建立允许发生汽车流冲突和不允许发生汽车流冲突的两种以最小化船舶总工作时间为目标函数的混合整数规划模型。其次,根据滚装船和汽车流的对应关系,设计滚装船-汽车流多层对应编码的遗传算法和基于规则策略的解码算法。然后,生成4组不同规模的测试算例进行数值实验,根据实验结果确定遗传算法的相关参数。在小规模算例下,遗传算法的最优解与CPLEX精确解之间的差距小于1%;在大规模算例下,遗传算法的最优解明显优于基于经验排班的策略解,进而验证本文提出的模型正确性和遗传算法的有效性。最后,在两种冲突策略的场景下对冲突惩罚系数进行敏感性分析,结果表明当冲突惩罚系数低于0.5时,两种策略的目标函数值有明显偏差,汽车滚装码头制定泊位分配计划时应该考虑汽车流之间冲突情况的影响。

关键词： ICP-MS   土壤   镉   不确定评定  

摘要： 本文基于电热板消解ICP-MS测定土壤中Cd的测定方法,根据JJF 1059.1-2012检定规程,以测试土壤成分分析标准物质为例,进行不确定度计算与评定。结果表明:该土壤试样Cd含量结果为(0.608±0.048)mg/kg(k=2);前处理样品、标准溶液及配制作为主要贡献分量,分别占32.1%、26.9%。因此,可通过规范的操作减少误差,提高测试结果的精密度和正确度。

关键词： 工程岩土勘察数据   数据处理与分析方法   人工神经网络   主成分分析土木工程设计  

摘要： 工程岩土勘察数据对土木工程设计、施工和运营至关重要,涉及地基条件审计、土壤岩石力学性质评估、地质灾害预测和施工策略制定。然而,人工处理大量数据既耗时又易出错。因此,高效、准确的岩土勘察数据处理与分析方法至关重要。本研究致力于探究更优的数据处理与分析方法,通过对比不同方法的优劣,提出创新方法,以推动相关理论与实践的发展。这种新的方法采用了一种混合型数据分析模式,该模式结合了机器学习方法,如人工神经网络(ANN)和主成分分析(PCA),并与传统统计方法相结合。通过实际工程案例验证,新方法在提高数据处理效率、提高结果准确性、降低误差等方面都表现出了优越性。这些结果对实际工程项目有一定的指导性作用,为工程岩土勘察数据处理与分析提供了新的理论支撑和方法参考。

关键词： 时域传递路径分析方法   增广卡尔曼滤波器   遗传算法   最小二乘算法  

摘要： 时域传递路径分析方法用于解决瞬态工况下复杂系统振动噪声问题不仅未能解决自然频率附近频响函数矩阵的病态问题,而且利用现有频域信息转换提取得到的所需时域信息精度较低,因此提出一种基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法。该方法采用增广卡尔曼滤波器辅以遗传算法估计时域工况载荷,通过最小二乘算法辨识单位脉冲响应函数,将时域工况载荷和对应的单位脉冲响应函数进行线性卷积以计算各传递路径的时域贡献量。算例表明,所提方法采用的增广卡尔曼滤波器载荷识别误差小于传统方法的去卷积滤波器所识别载荷的误差,最小二乘算法辨识的单位脉冲响应函数误差小于对频响函数直接进行快速逆傅里叶变换或者构造有限单位脉冲响应滤波器的误差,且所提方法在复杂结构上也同样具有较小的误差。

关键词： 机器人控制   遗传算法   变电站   检修模型  

摘要： 遗传算法是一种受自然选择和遗传学原理启发的搜索和优化算法,利用模拟自然界的进化过程来解决复杂问题。在电力系统领域,尤其是在变电站的运维环节中,检修机器人的有效控制对于保障电网的稳定运行和提高工作效率至关重要。本文的核心是设计一个高效的电力负荷控制系统,以及建立一个精确的检修机器人运行模型,包括设定检修模型、建立模型和定义约束条件。随后探讨如何借助改进遗传算法(包括种群初始化、适应度函数设计以及交叉、变异策略的设计)增强控制方法的性能,以便保证检修机器人的稳定运行。

关键词： 微波消解   原子荧光光度计   砷   鱼类   环境监测  

摘要： 本研究建立了一种利用微波消解-原子荧光光度法测定鱼类肝脏中砷含量的方法。通过优化微波消解条件和原子荧光参数,实现了对鱼类样品中痕量砷的高效检测。实验结果显示,当鱼类肝脏样品质量为0.25 g时,检测限低于0.02μg·L^(-1),回收率为84.2%~116.4%,相对标准偏差小于3.15%。该方法简便、快速且灵敏度高,适用于水生生物样品中砷的检测,为水体环境监测和食品安全评估提供了一种有效工具。

关键词： 数据驱动   传播动力学   参数更新   选址-分配问题   遗传算法   禁忌搜索  

摘要： 为解决重大疫情爆发初期应急医疗物资需求量预测及分配问题,结合传染病的特征以及政府隔离措施对传染病传播的影响,建立改进易感-潜伏-感染-康复(SEIR)模型,基于数据驱动的思想对模型中的部分参数进行周期性更新,从而刻画疫情的扩散演化规律,将需求量构建为感染规模的函数,实现应急医疗物资需求量的预测.在此基础上,建立以加权运输距离最小化为目标,公平分配等为约束的选址-分配模型,并设计自适应混合遗传禁忌算法进行求解.实例测算结果表明:数据驱动的参数更新方法保证了改进SEIR模型预测的精度,平均相对误差为3.8%;所提出选址-分配模型在对配送时效性进行优化的同时能够兼顾物资分配的公平性.不同规模算例求解结果表明:所提出算法的收敛性和解的质量优于标准遗传算法.

关键词： 耐撞性   薄壁圆管   有限元模型   模糊参数反求   支持向量机回归(SVR)   遗传算法  

摘要： 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。

关键词： 模糊PID   欠驱动门式起重机   防摆控制   隶属度函数   模糊集合  

摘要： 欠驱动门式起重机在吊重时,会由于超载、支腿不稳定、机械故障等原因引起吊重摇摆不定,为此提出一种基于模糊PID的欠驱动门式起重机吊重防摇控制技术。首先构建基于模糊PID的起重机动力学模型,然后从防摆数据处理与输入、隶属度函数计算、总模糊关系计算、输出量的模糊集合计算、模糊算法的输出控制量计算、最优防摇控制数值计算等方面,论述基于模糊PID的欠驱动门式起重机吊重防摇控制数据计算方法,通过实验和分析验证了该控制技术具有良好的控制效果,可在实际吊装施工中应用。

关键词： 遗传算法   校园快递   路径优化   配送模型   算法优化  

摘要： 校园快递配送需求的快速增长,导致配送效率和服务质量问题日益突出.本文分析了目前校园快递配送的特点和问题,再结合遗传算法设计了适用于校园环境的配送路径优化模型.模型对配送路径规划中的多种因素进行了优化,并在此基础上设置了关键参数,提升了配送过程的整体效率.结果表明,遗传算法在解决复杂配送问题中具有较高的应用价值,使优化后的配送方案能够有效降低配送成本,提高配送效率.