关键词： 改进自适应遗传算法   余热锅炉   自适应交叉   过热蒸汽   温度控制   变异概率  

摘要： 余热锅炉过热蒸汽温度常受到多种干扰和不确定因素的影响,导致温度波动较大,难以实现稳定控制。为此,提出改进自适应遗传算法下余热锅炉过热蒸汽温度控制方法。利用过热蒸汽温度、锅炉负荷参数定义余热锅炉过热蒸汽温度控制方程,引入改进自适应遗传算法,通过自适应调整交叉和变异概率提升遗传算法的收敛速度,获取最优适应度函数,代入余热锅炉过热蒸汽温度控制方程中,实现蒸汽温度最优控制。通过对比实验验证得出,该方法的收敛性能好,对余热锅炉过热蒸汽温度控制的超调量为2.6℃,响应速度为1.8 s,证明该方法对余热锅炉过热蒸汽温度控制的稳定性及精度较好。

关键词： 乡村教师   网络教研   教学研究   教师专业发展   公共性  

摘要： 网络教研是解决乡村教师教研困境和提升乡村教师教学能力的重要途径。网络教研增强了教研的普惠性与获得性,但也存在着一定的公共性困境:网络教研内容忽视乡村教育的差异性,网络教研中教师存在形式化参与,以及多头化网络教研管理导致失序与控制。这是由于工具性、城市性的价值取向遮蔽了教研内容的乡土性和人文性,乡村教师主体性被遮蔽,技术管理主义弱化了网络教研管理的公共性。因此,应构建有利于乡村教师公共知识分子品格养成的网络教研内容体系,加强网络教研过程的共享与对话,并增强网络教研组织管理的公共性,这才更能充分发挥网络教研对乡村教育质量提升的公共价值。

关键词： 劳动课程   劳动认识   育人价值   五育融合   劳动素养  

摘要： 劳动课程是当前落实劳动教育目标的重要载体,是实现学生德智体美劳全面发展的一项关键教育手段。由于人们对劳动课程教育功能的认识不清晰、对劳动课程相关资源的利用不充分、对劳动课程评价作用机制的理解不到位,所以,当前的劳动课程普遍面临课程内容设置偏颇而狭隘、课程实施空间割裂而孤立、课程评价方式单一而静态等现实困境。为消解劳动课程中的“劳动”困境,我们需要立足教育宗旨与学生经验,增强对劳动内容的价值体认;整合现有资源与运行时空,拓展劳动课程的实施空间;构建动态多元的综合评价机制,提升学生全面的劳动素养。

关键词： 自然语言处理   数学单词问题   几何知识库   检测模块  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展,深度学习方法在数学单词问题智能求解方面得到了广泛应用。基于图到树的编解码网络表现出良好的性能,但外部知识缺乏使得模型求解准确率提升受到限制,构建一种基于几何知识库的检测模块,将其融入编解码器网络模型,提高了模型的预测能力。通过在中文数学问题数据集GeometryQA上进行验证,模型表现出更高的准确率,具有一定的优越性。

关键词： 气体爆炸数值模拟   计算效率   模拟精度   简化反应模型   遗传算法  

摘要： 针对火焰加速和爆燃转爆轰数值模拟中由于总包反应机理的化学反应刚性导致的时间步长小、计算效率低等问题,提出了一种通用的气体燃料爆炸化学反应模型简化方法.建立了基于遗传算法的简化反应模型Arrhenius参数寻优设计方法,使简化反应能够得出与详细反应机理量值相近的火焰特征参数,最大误差不超过5%;在此基础上,将构建的简化反应模型与多组分反应流体Navier-Stokes方程进行耦合,采用大涡模拟方法实现气体燃料爆炸化学反应过程的高效精确模拟.以开敞空间的氢气爆炸过程模拟对提出方法进行验证,仿真及实验对比结果表明,提出的方法能够以较高的效率和精度对实际物理过程进行近似,弥补详细反应机理仿真效率过低的不足,对各类气体爆炸化学反应过程具有较好的适应性.

关键词： 红薯淀粉   紫外光谱   主成分分析   人工神经网络  

摘要： 为了识别不同品种红薯淀粉,建立紫外光谱的红薯淀粉品种识别模型。采用单因素试验优化提取条件,对不同品种红薯淀粉提取液进行紫外光谱扫描,将原始光谱数据预处理后进行主成分分析,比较不同数据处理方法区分品种的效果,并进行聚类分析,利用人工神经网络建立识别模型。结果表明:最佳提取溶剂为甲醇,最佳超声时间为20 min;紫外光谱图有相似的吸收峰,但吸光度存在差异;以小波降噪后一阶求导处理数据进行主成分分析的品种识别效果最好。建立的人工神经网络识别模型对13个品种预测的准确率为100%。因此,紫外光谱结合人工神经网络模型可作为红薯品种淀粉快速、准确识别的新方法。

关键词： 深度强化学习   人工神经网络   直接接入   智能体   围棋   神经系统   AI   实现目标  

摘要： 科学家已经能让人工智能(AI)直接接入线虫的神经系统,并引导这些几毫米长的生物找到美味的目标——这展示了大脑和AI之间有趣的协作。他们训练AI用到的技术名为深度强化学习,该技术同时也可用于训练AI精通围棋之类的游戏。这套软件基于人工神经网络,它大致模仿了生物的大脑,可以基于对一系列行为和结果的分析,为AI“智能体”选出可与环境互动并实现目标的策略。

关键词： 遗传算法   压铸机   钣金车间   生产调度   优化  

摘要： 针对压铸机钣金车间的生产节拍不同步及机加工设备空闲问题,基于改进遗传算法对压铸机钣金车间生产调度进行优化。构建一个旨在缩短最长完工时间的车间调度模型,采用改进遗传算法进行求解。通过优先级编码规则来优化加工任务的排列顺序,提高编码的直观性和解算效率。通过对压铸机生产企业机架生产情况进行仿真分析,比较生产调度优化前后的完工时间和机加工阶段设备空闲时间,验证所提出的生产调度优化方法的有效性。

关键词： 自动化集装箱码头   自动导引车   浅充浅放充电策略   强化学习   遗传算法  

摘要： 针对自动化集装箱码头自动导引车(AGV)调度中的充电问题,考虑浅充浅放充电策略构建了混合整数优化模型。该模型以最小化AGV最终完工时间为目标,在考虑AGV电池电量变化以及AGV不同状态耗电差异的约束下,利用AGV空闲时间和一个作业循环结束时间补电,减少AGV充电次数,进而减少总完成时间。模型采用Wolf-PHC强化学习进行求解,并分别与GAMS求解器、Q-learning算法及遗传算法(genetic algorithm,GA)求解结果进行比较,以验证模型的有效性和算法的优越性。算例分析表明在浅充浅放充电策略下AGV利用效率较高,且Wolf-PHC与GA的结合对模型求解效果更佳。

关键词： 绿色低碳社区   公共空间   仿真模拟   遗传算法   照明设计  

摘要： 绿色低碳社区的公共空间照明设计与绿色低碳理念的实践紧密相关。文章基于绿色低碳社区公共空间的照明需求,探索了其照明优化设计的方法,运用仿真模拟和遗传算法相结合的方式求取满足照明需求且能耗最低的照明优化方案,并与现状方案进行对比分析。结果表明,使用遗传算法进行照明设计后,优化节能的效果更加显著且效率更高。