关键词： 技术封建主义   数字资本   马克思主义   政治经济学   后资本主义时代  

摘要： 在科技突破性发展的后资本主义时代,技术封建主义是资本与技术联袂下所塑造出的悖反性社会形态。这一全新理论范式以市场退回封地,租金僭越利润,封建权力复归为存在特征铺展逻辑链路,以说明资本主义再封建化的事实状态。技术封建主义作为西方新起思潮具有很强烈的迷惑性,重新回到马克思主义政治经济学的理论框架中消解技术封建主义所带来的迷思就显得至关重要。以批判的武器揭开数字封地面纱下资本建构的全新支配逻辑,填补技术封建主义者平台租金理论之剩余价值范畴的缺漏,澄明封建权力的复归不过是资本主义亚形态的遮蔽。资本主义生产方式依旧在场,技术封建主义只是披着封建外衣更为嗜血的资本主义形态。

关键词： 人工智能   人工神经网络   随机森林   产品设计  

摘要： 人工智能技术已应用于体育、医学等方面,而传统的老年人电子产品智能化程度较低,满足不了老年人的日益需求,人工智能、产品设计相结合是大势所趋。因此本文结合人工智能和大数据技术,采用人工神经网络、决策树和随机森林等算法,进行老年人电子产品设计。将人工智能运用于辅助设备上,采集老年人的躯干与三维立体运动数据并得出结果进行分析,了解相关数据和生理指标。该产品设计可提高智能化水平和用户体验,对老年人身体健康进行全面监控,为老年人身体健康保驾护航。

关键词： 外排硅粉   ICP-OES   硅含量   消解  

摘要： 多晶硅冷氢化工艺中会排出未完全反应的硅粉即为外排硅粉,外排硅粉中含有部分未完全反应的硅,需要对其含量进行准确检测以方便下游生产厂家的回收利用。采用氢氟酸、硝酸对外排硅粉进行消解,使用ICP-OES检测消解液中硅含量。对不同批次外排硅粉试样中硅含量进行检测,检测结果显示RSD<0.5%,加标回收率95.1%~104.3%。相对于传统氟硅酸钾容量法,ICP-OES较为简便易于操作,为外排硅粉中有效硅含量检测提供参考。

关键词： 遗传算法   人工势场法   模拟退化算法   自动导引车   路径规划  

摘要： 针对传统遗传算法在规划自动导引小车路径时易陷入局部最优、收敛慢且路径长度非最短等问题,提出一种融合人工势场法和模拟退火思想的改进遗传算法。首先,结合人工势场法设计了一种引导式初始种群生成策略来提高算法的初始化速度;然后,将转角大小、非必要转向次数等约束条件加入适应度函数提升路径的平滑性,基于模拟退火算法改进选择算子来增强全局搜索能力,引入编辑距离筛选交叉前的个体以防止无效交叉,并添加删除算子解决冗余节点问题,获得了较短路径。最后通过实验仿真表明,改进算法规划的路径较短、收敛效果较好,有效防止了算法陷入局部最优。后经ROS机器人操作平台验证,搜索到的路径更具优势,在一定程度上证明了改进算法的有效性和可行性。

关键词： 光伏光热一体化(PV/T)   一阶惯性环节   温度预测   遗传算法   模式搜索法  

摘要： 太阳能光伏光热一体化(PV/T)是一种高效利用太阳能的新技术,因其热电联产的优势近年来受到广泛关注。PV/T组件温度直接影响组件光电转换效率,在系统控制中也是一个关键参数,本论文提出了一种基于一阶惯性环节的光伏光热(PV/T)组件温度计算方法。针对典型结构的PV/T组件,对组件的传热特性开展分析,基于一维非稳态导热原理,推导了在控制系统中使用的简化迭代计算公式,建立了一阶惯性环节计算模型。为快速确定模型中惯性环节系数,通过包含遗传算法和模式搜索法的串行混合策略,加快了模型有关惯性环节系数的确定速度,对比分析了不同数量惯性环节对模型计算精度的影响,并通过实验数据验证了模型的准确性。结果表明:本论文提出的一阶惯性环节法计算PV/T组件中太阳能电池板温度表现出良好的预测精度,且模型计算规模小,适用于于控制系统,可作为一种实时计算PV/T组件中太阳能电池板温度的有效方法,可为后续发电功率预测提供有效的数据支撑。

关键词： 集成订货   多模式   重复性项目调度   遗传算法  

摘要： 装配式建筑项目所需物料如预制构件等因体积大、数量多、运输难、现场存储场地受限等因素的影响,使得物料订货计划与项目施工计划的配合极为重要.为此,在原项目调度与物料订货优化问题模型基础上,针对多模式重复性项目特点,将单一活动扩展到多个重复单元,构建了包含物料订货费用在内的项目总费用最小化模型.在遗传算法框架下,结合重复性项目调度方法和最大零件周期收益法,求解了最优模式组合下的项目调度计划和物料订货计划.通过算例分析和大规模仿真实验对比分析,结果表明,提出的优化方法能够得到总成本更小的项目调度计划,并能够减少10%到30%的物料订货费用.

关键词： 多电平逆变器   遗传算法   总谐波失真(THD)   THD最小化   电流倒灌   低频调制  

摘要： 多电平逆变器具有低谐波含量,电磁干扰小,高压大容量,输出波形质量好等特点,被广泛用于中高压大功率系统当中。特定谐波消除技术SHEPWM是在多电平逆变器中的一种常用开关策略,相比于高频调制,SHEPWM技术能够消除某特定次谐波,而且具有更低的开关频率和开关损耗等优点。针对传统SHEPWM技术中THD不能达到最优的问题,推导出了输出电压谐波总含量的解析表达式,并采用多种群遗传算法对解析表达式进行求解,在得到最优开关角度的同时求出全调制度下输出电压的最小THD值。文中以三单元7电平级联H桥为例,给出了THD解析式模型及其开关角度轨迹图,和传统多波段SHE进行了对比,发现谐波总含量THD得到很大程度上的降低,同时也解决了其存在电流倒灌的问题。仿真分析和实验结果验证了方法的可行性和优势。

关键词： 滚齿   工艺参数   BP神经网络   遗传算法   多目标优化  

摘要： 研究了高速条件下的滚齿工艺参数设置与优化方面的工作,采用新的非支配遗传算法NSGA-Ⅱ设计了相应的优化数学模型,优化达到最低能耗以及最长的刀具使用期限,再以遗传反向传播算法(GABP)神经网络为目标设置预测模型并建立适应度函数,完成迭代优化后获得匹配滚齿工艺的Pareto最优条件。研究结果表明:这里预测模型经过5次循环计算后,均方差为10-5,得到0.000425的最优值,推断上述网络满足良好的稳定性。刀具寿命误差相对后者降低16%,降低了36%的能量损耗,发现GABP算法具备更优收敛能力。Pareto解集获得了比相近加工样本集更优的性能,因此采用多目标优化模型可以确保加工能耗和刀具使用寿命同时达到最佳状态。该研究对提高的滚齿加工工艺参数以及提高机加工效率具有很好的实际应用价值。

关键词： 城市交通   泊位分配   遗传算法   累积前景理论(CPT)   共享停车   停车行为选择  

摘要： 为缓解停车资源紧缺问题,合理利用现有泊位资源,在充分考虑商业区停车用户的出行目的和个体异质性的基础上构建基于累积前景理论(cumulative prospect theory,CPT)的共享停车泊位匹配模型。通过累积前景理论分析商业区用户的停车选择行为,在考虑停车资源利用情况和用户对泊位满意程度的基础上,以泊位利用率和综合前景价值综合最大为目标函数,采用遗传算法对模型进行求解。通过算例分析模型泊位分配方案差异,发现相较于泊位利用率最大(maximum parking utilization rate,MPUR)模型的分配方案,CPT方案的泊位利用率与MPUR方案相同,但用户平均满意度提升了4.6%。为进一步验证模型的有效性和适用性,分别在不同供需情况和不同停车规模下对模型进行仿真实验,结果表明:在供大于求、供需平衡和供不应求3种情况下,CPT模型能在保证泊位利用率的基础上,使用户平均满意度分别提升了10.72%、8.64%和24.62%。模型可根据不同用户个体特性和泊位选择心理,为用户分配该停车场景下更符合用户心理预期的泊位,提升用户对停车分配方案的满意度,为泊位管理者提供了更加人性化的泊位分配方案参考。

关键词： 经典名方   芪芍桂酒汤   高效液相色谱法   提取工艺   正交设计   遗传算法   反向传播神经网络  

摘要： 目的通过正交试验和遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络优化芪芍桂酒汤的提取工艺。方法采用HPLC法同时测定毛蕊异黄酮苷、芍药苷、桂皮醛的含量;以转移率和浸膏得率为评价指标,以溶剂倍量、煎煮时间、酒水比为正交试验的考察因素,建立GA-BP神经网络模型,预测最佳提取工艺。结果正交设计优选的提取工艺综合评分为87.11;GA-BP神经网络预测的最优工艺参数更佳,综合得分为90.62。结论GA-BP神经网络优化后的提取工艺所需溶剂较低,综合得分更高,说明所得工艺更理想。