关键词： 改编   文艺创作   经典作品  

摘要： 历史经验告诉我们,改编类文艺创作虽然有助于艺术家借助经典作品所积淀的历史内涵和美学价值进行创新,让大众于似曾相识中获得独特的审美体验,但作为一把双刃剑,这种艺术生产方式对于创作者的艺术智慧和政治智慧都提出了相当高的要求。在梳理了不同历史背景和文化语境中的理论家、实践家对于相关问题所给出的理论阐释和实践路径后,本文进一步通过对中外文化生活中改编类文艺创作的典型案例的分析,提出新时代的创作者需要在尊重原作、追求创新、合法合规以及考虑受众等多重因素中找到平衡,既要彰显艺术家个性化的创造力,又要维护原作的艺术价值和文化意义,进而为新时代创造出新的经典。

关键词： 遗传算法   控制系统   任务分配   输电线路   GAISA  

摘要： 输电线路无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)巡检质量对于线路安全和工作效率等都具有重要的影响,巡检质量的提升和保障尤为重要。基于此,研究结合模拟退火算法(Simulated Annealin, SA)和遗传算法(Genetic Algorithm)构建了GAISA算法,并基于GAISA设计了一个输电线路无人机巡检任务智能分配协同控制系统。实验结果表明,通过求解任务分配算例时,在迭代次数接近20后,相比遗传和模拟退火分别低于400和250左右。从实验结果中可以看出,GAISA从不同算法优化结果和求解不同规模的MTSP问题的结果均体现出一定的优越性,体现出其一定的有效性与优势性。研究提出的算法引入了协同控制机制,并针对输电线路特点进行优化,由此该方法有望解决结合人工智能和数据分析技术,实现线路巡检的高效、准确和安全。

关键词： 改进遗传算法   血液净化机械   ELM  

摘要： 本文基于改进遗传算法,研究了血液净化机械的优化设计问题。该方案建立了改进型交互式遗传算法模型,融入极限学习机(ELM)算法,构建了包括数据输入层、隐藏层和输出层的数据架构。借助前馈神经网络结构,在血液净化机械设计库中不断进行了迭代计算。试验结果表明,该方案在血液净化机械数据库数据分类方面取得了显著进展。该方案引入了极限学习机算法和改进型交互式遗传算法模型,能够更有效地处理血液净化机械数据,提高分类的准确性和效率,提供了更符合人体工程学和人体生理学特点的设计方案,能更好地满足人们对医疗机械设计的需求。

关键词： 支持向量机   粒子群优化算法   遗传算法   变形预测   精度分析  

摘要： 使用支持向量机模型进行变形预测时,模型参数的选取直接影响变形预测结果。为获取最优参数,本文将粒子群优化算法、遗传算法引入SVM模型中,构建组合预测模型。新的组合预测模型能够有效提高全局搜索能力,提升预测精度的同时提高模型的数据适应性。以实测建筑物变形数据为例进行实验,结果表明,相较于其他预测模型,本文提出组合预测模型预测结果的精度更高,稳定性更强,适用于实际工程项目变形数据预测。

关键词： 数据采集   高层体系结构   大规模分布式仿真   非支配排序遗传算法Ⅱ   采集效率  

摘要： 数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数据,会影响仿真正常推进,而分布式数据采集会造成大量冗余数据,且采集模块的开发不具备通适性。针对上述问题,基于弱分布式数据采集结构,利用多个采集成员实现并行数据采集,并基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)制定采集任务在多个成员间的分配策略,实现数据采集负载的均衡分布。仿真结果和真实系统上的实验结果表明,所提方法能显著提升数据采集效率,同时减少数据采集成员执行过程中的中央处理器(central processing unit, CPU)和内存消耗。

关键词： 城市轨道交通   通信系统   智能运维   多维协同采集计算技术  

摘要： [目的]目前,城市轨道交通通信系统各子系统间普遍存在开放性差、互联互通困难等问题,通信系统的数字化、智能化程度也较低。为进一步提升通信系统的运维水平,应研发通信智能运维平台。[方法]分析了通信智能运维平台的建设需求,阐述了城市轨道交通通信智能运维平台技术架构5个层次的功能。进一步搭建了基于多维协同采集计算的通信智能运维平台技术架构,重点介绍了该平台系统的智能诊断模型。以南宁城市轨道交通4号线为案例,分析了该平台系统在案例线路上的实际应用效果。[结果及结论]该平台系统可以实现设备监测、设备预警、设备诊断、移动监测等功能,提高通信系统运维的效率与质量,可为通信设备从计划修向状态修转变提供技术支撑。

关键词： 混流装配   后桥总成   最小循环周期   混合遗传算法   Flexsim仿真  

摘要： 多品种、小批量混流生产模式可以使企业适应个性化、定制化的需求,满足消费者个性化需求。合理的投产顺序能够提高人和机器的利用率,进而提高企业的生产效率。以某公司后桥装配线中的后桥总成线为例,建立最小循环周期最短模型,运用混合遗传算法求解出最优投产顺序。在此基础上,借助Flexsim仿真软件,建立后桥总成混流装配模型,对后桥总成过程进行仿真。仿真结果验证了合理的投产顺序能够降低工作站的空闲率和提高产线的产量,进而提高企业生产效率。

关键词： Stokes流   矩形腔   人工神经网络   机器学习   数值模拟  

摘要： 熔体输送过程发生在单螺杆挤出机均化段,涉及压力建立和混合机理。流体流动可简化为矩形腔内高黏度流体上盖拖动的流动问题,因此,速度场的精确求解非常重要。目前,流场求解多采用传统的数值模拟方法和可视化实验测试方法完成,所需的时间成本高。基于涡量-速度方法,通过数值模拟方法获得矩形腔内高黏度牛顿流体流场,抽取局部速度场作为数据集,尝试一种全新的从局部推测全局的流场预测方法。训练集、验证集和测试集的比例为1∶1∶8,使用机器学习方法,基于Tensor Flow建立多输入、多输出的6层人工神经网络模型,对腔体内全局速度场进行拓展预测研究。结果表明,在仅用10%训练数据的情况下,人工神经网络模型也能得到较精准的全局速度场预测结果。对比数值模拟全局数据,水平方向速度及垂直方向速度的MSE、L_(2)相对误差均达到了较小的范围,并且R_(2)均达到了0.99,证实了该方法的可行性与可靠性。所做工作为今后采集局部流场数据开展全局流场预测提供依据,也为采用神经网络模型实现挤出机内全局速度场插值进而开展流体运动数值模拟追踪提供了新思路。

关键词： “双碳”目标   绿色建筑   建筑能耗   可再生能源   余热回收   碳排放   储能   多目标优化   遗传算法   综合能源  

摘要： 目前,中国建筑用能结构中的化石能源消费占比较高,不利于“双碳”目标的实现。论述了绿色建筑能源系统的现状,展示了可再生能源整合、余热回收利用以及储能等技术在提升建筑能效和减少碳排放方面的潜力。研究人员多以建筑能耗、室内舒适度及建筑成本为优化目标,通过建模软件搭建物理模型,选择适合多目标优化的算法对模型进行优化。探讨了现有技术以及算法在建筑用能多目标优化中的优缺点,指出遗传算法能够在建筑能耗、室内舒适度以及建筑成本等多方面取得良好的优化效果,为建筑设计和改造决策提供了强有力的支持。未来需要发展新的多目标优化算法,建立全面的智慧能源管理大数据平台,从而扩大全场景应用,实现建筑能源使用和智慧化管理的完美融合。

关键词： 香蕉(Musa nana Lour.)   微量元素   火焰原子吸收光谱法   微波消解法   湿法消解法   铜   锌   锰  

摘要： 采用原子吸收光谱法对香蕉(Musa nana Lour.)中铜、锌、锰3种微量元素的含量进行连续测定,同时考察不同消解方法对分析结果的影响,分别采用微波消解法和湿法消解法处理香蕉样品。结果表明,铜在香蕉中平均含量为419.0μg/mL,锌的平均含量为44.14μg/mL,锰的平均含量为12.78μg/mL,然而在2种方法中用微波消解法测出锰的含量最高达17.43μg/mL,但湿法消解法中锰的含量只有8.12μg/mL,表明微波消解法比湿法消解法灵敏度高、快速简单、对环境污染小,植物样品微量元素测定前的预处理用微波消解法更合适。