关键词： 低温铣削   工艺参数   叶片变形仿真   叶片变形预测模型   遗传算法  

摘要： 针对航发叶片铣削过程中因残余应力诱导变形问题,基于Deform与Abaqus完成叶片铣削模拟仿真,分析在残余应力作用下叶片整体变形量。将每齿进给量fz、主轴转速n、切深ap与射流温度T作为工艺参数,设计单因素控制方案和中心复合设计试验,研究射流温度单变量和工艺参数多变量对叶片变形量的影响。应用多元二次回归方法建立叶片变形预测模型,运用方差分析检验预测模型与试验数据的拟合值。以相对低的叶片变形量为优化目标,利用遗传算法获取最优工艺参数组。结果表明:单因素试验中,-180℃与20℃相比叶片变形量降低了35.66%,但叶片型面轮廓的余量超过允许范围(±0.05 mm)。故采用遗传算法对工艺参数进行优化,冷却温度区间为-196~-180℃,最大变形量为0.038 9 mm,满足叶片轮廓变形量误差要求。

关键词： 表面肌电信号   特征提取   遗传算法   反向传播神经网络   模式识别  

摘要： 为了满足下肢康复机器人运动过程中对人体下肢不同动作模式的识别的需求,首先,通过8通道无线肌电传感器采集8种下肢常见动作的表面肌电(sEMG)信号,并对原始信号进行滤波、运动段提取、特征提取处理;然后,将处理后数据分别输入本文设计的BP、PCA-BP、GA-BP、PCA-GA-BP分类器进行训练与测试。4种分类器对下肢8种动作平均识别率分别为88.6%,90.5%,92.3%,95.1%,对每个动作平均识别率为85%以上。结果表明:基于GA-BP神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度,并且降维处理可以提高动作分类的准确率。

关键词： 边缘计算   人工智能   物联网   融合技术   应用  

摘要： 随着物联网和人工智能的快速发展,边缘计算成为一种提高物联网效率和性能的关键技术。本文探讨了边缘计算与人工智能融合技术在物联网中的应用,重点关注边缘计算如何与人工智能技术相结合,以实现物联网的优化和创新。文章首先介绍了边缘计算和人工智能的基本概念,然后分析了将两者融合应用于物联网的优势和挑战。接着,本文提出了几种边缘计算与人工智能融合的关键技术,包括边缘智能、联邦学习和认知计算等。最后,文章展望了边缘计算与人工智能融合技术在物联网中的未来发展方向。

关键词： 小学英语   单元整体教学   为谁教   学什么   怎么学   学到怎样  

摘要： 单元整体教学既是新课标所倡导的教学方式,也是广大一线教师正在尝试使用的教学方式。开展单元整体教学须回答好“为谁教”“学什么”“怎么学”“学到怎样”这几个相互联系的关键问题,从而让教学实践方向更明确,路径更清晰。

关键词： 人工智能技术   计算机   辅助教学  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展和计算机的普及应用,计算机辅助教学已经成为现代教育领域的重要组成部分,而在计算机辅助教学的进程中,人工智能技术的应用日益受到关注,人工智能技术以其强大的计算能力和智能化的特点,为教育领域带来了许多创新和变革的机会。将着重探讨人工智能技术在计算机辅助教学中的应用,并探讨其对教学效果和学习体验的影响。

关键词： 人工智能算法   图像处理   图像识别   图像增强   图像生成  

摘要： 本研究旨在探讨人工智能算法在图像处理领域的运用,并对其在图像识别、图像增强和图像生成等方面的研究进行综述和分析。通过对相关文献和实践案例的调查研究,总结出人工智能算法在图像处理中的优势和应用前景,同时也探讨了其中面临的挑战和未来发展方向。本研究旨在为相关领域的研究人员和开发者提供有关人工智能算法在图像处理中的最新进展和应用指南,促进人工智能与图像处理的深度融合。

关键词： 人工智能技术   计算机应用   软件开发  

摘要： 在计算机应用软件领域,人工智能技术与计算机技术的融合,能够显著提升计算机应用软件的开发水平。本文剖析了人工智能技术是如何在其中发挥作用的,探讨了不同的人工智能技术,并明确它们在软件开发过程中的具体应用和体现,旨在为广大开发者揭示人工智能技术与计算机应用软件开发的紧密联系,为行业的进一步发展提供有力的理论支撑和实践指导。

关键词： 六价铬   原子吸收分光光度法   不确定度   固体废物  

摘要： 通过对碱消解火焰原子吸收分光光度法测定固体废物中六价铬检测过程进行研究,依据《测量不确定度评定和表示》(JJF 1059.1—2012),全面分析了检测过程中不确定度的来源并进行量化,建立了碱消解火焰原子吸收分光光度法测定固体废物中六价铬测定不确定度的评定方法,为评价固体废弃物样品中六价铬分析结果不确定度计算提供了参考,为监测机构评价检测结果有效性、检测结果与规范限值的符合性和使用监测数据提供了技术支持。

关键词： 论文投稿   科技竞赛   科研成果   人工智能研究   东南大学   电子信息工程专业   时空变换   香港大学  

摘要： 对科学的热爱、对世界的好奇,驱动胡宇韬去寻找答案、探索未知、发现新事物。从北京航空航天大学、香港大学到东南大学,在时空变换中突破知识的藩篱,在不同科研体验中发现兴趣,他的科研方向也逐渐明晰。早在本科求学时,胡宇韬就在尝试做科研,虽学的是偏通信的电子信息工程专业,但出于兴趣爱好他学了编程知识,这为他后来从事人工智能研究打下了基础。而参加科技竞赛,让他对如何做科研有了一些认识。兴趣使然,博士阶段胡宇韬转向了人工智能研究。这一时期的求学,让他得到了全方位锻炼,论文投稿、带领师弟师妹完成项目、出差实地验证科研成果,虽忙碌但充实。

关键词： 数字孪生技术   智慧水利系统   液压控制系统   智能灯光控制   物联网  

摘要： 介绍了一种基于遗传算法的数字孪生智慧水利控制系统设计方法。该方法应用数字孪生技术构建智慧水利系统,以应对全球水资源紧缺和水灾频发的问题。通过建立数字孪生模型和结合物联网、云计算、人工智能等技术,实时监测和智能化控制水利系统。研究内容包括液压控制系统在大坝中的应用、智能灯光控制系统的设计、数字孪生模型的建立、实时监测和智能化控制的实现以及优化分析等。同时,深入探讨了数字孪生智慧水利项目所面临的难题和具体意义。最后,提出了一套完整的技术路线,以解决水资源管理效率低下、自然灾害防范不足、水质污染治理困难和水利工程运行维护成本高等问题。