关键词： 改进遗传算法   飞行器   光轴   自动校准   误差分析   优化求解  

摘要： 飞行器光轴质量监控过程中,主要通过标准遗传算法完成光轴参数优化求解,易出现过早收敛和停滞现象的问题,导致校准优化后光轴偏移量依旧较大。为了降低飞行器光轴偏移量,提出基于改进遗传算法的飞行器光轴自动校准优化方法。以牛顿环干涉条纹为依据,采用正交实验方法实现光轴平行性自动校准处理,获取合理的光轴校准参数取值区间。针对飞行器光轴系统定义一个坐标系,在其中分析照准轴误差、经轴误差、纬轴误差和光轴指向误差,以最小光轴平行度综合误差为目标构建光轴自动校准优化目标函数。采用自适应交叉、变异概率改进遗传算法,对优化目标函数进行迭代求解,获取最佳光轴校准参数,实现飞行器光轴自动校准优化。实验结果表明,该方法优化处理后,飞行器高温光轴和低温光轴的偏移量仅为0.34 mrad、0.296 mrad,证明该方法降低了飞行器光轴偏移量,满足了飞行器光轴性能提升要求。

关键词： 十二旋翼   无人机   PID控制   改进遗传算法   姿态控制   Simulink仿真  

摘要： 为了更好地解决多旋翼无人机的姿态控制问题,运用改进遗传算法对PID控制器进行优化,主要以通过多个适应度评价函数改进父代种群的挑选和算法终止条件为切入点进行改进,将优化后的控制器应用到多旋翼飞行器的姿态和位置控制,提高无人机性能。应用MATLAB/Simulink进行无人机模型的搭建和仿真,通过最后的仿真实验结果可以看出,与模拟PID控制器相比,改进遗传算法的PID控制器上升时间平均缩短了0.837 s,超调量平均减小了0.15,调整时间平均缩短了1.538 s。改进后的多旋翼飞行器响应更快,控制效果更好,能够有效提高救援效率。

关键词： 并行遗传算法   柔性作业车间   导引车   智能调度   路径规划  

摘要： 针对柔性作业车间调度由于调度方法约束条件设置不合理、过早收敛,导致调度效果不佳的问题,提出基于并行遗传算法的柔性作业车间导引车智能调度方法。根据导引车的负载、空载状态与任务优先等级,制定目标导引车的任务分配依据,结合有向图与带时间窗模型,描述、界定导引车智能调度问题,引入并行遗传算法,利用染色体表示路径,设计调度方法,实现智能调度。实验结果表明,该方法可以根据实际情况调整引导车路径,调度时长为71 s,并且在相同时间内调度引导车数量达到了47辆,完成1 475个任务,其具有优越的调度能力,适应性优势显著。

关键词： 寄生参数   差模EMI滤波器   插入损耗   人工神经网络  

摘要： 在电力电子设备中,高速开关经常会导致严重的电磁干扰EMI(electromagnetic interfere),严重影响电力电子系统的可靠性。为解决EMI问题,EMI滤波器是1种常用的解决方案。插入损耗作为噪声衰减能力的评价指标,其模型的准确性直接影响EMI滤波器的参数设计精度。为了提高EMI滤波器插入损耗模型的预测精度,首先准确描述系统行为并预测EMI滤波器滤波性能,提高EMI滤波器设计效率,然后利用反向传播神经网络对单级差模EMI滤波器的插入损耗进行建模。相较于理想模型和高频电路的行为模型,所提神经网络模型预测精度具有更好的实际应用价值,可以快速评估EMI滤波器的实际插入损耗,提高EMI滤波器设计效率,并为EMI滤波器的设计和优化提供指导。

关键词： 遗传算法   PID控制   塑料激光焊接  

摘要： 为了调节塑料激光焊接过程中的温度变化,本文将金鹰算法(Golden Eagle Optimizer, GEO)进行改进,并将改进的IGEO (金鹰优化算法)引入塑料激光焊接温度调控系统中,利用IGEO预测PID控制算法,从而进行参数优化,以提高传统PID控制器的控制性能。To regulate temperature variations during plastic laser welding, this study improves the Golden Eagle Optimizer (GEO) algorithm and introduces the enhanced IGEO (Improved Golden Eagle Optimizer) into the temperature control system. IGEO is utilized to predict PID control algorithms, optimizing parameters to enhance the control performance of traditional PID controllers.

关键词： 文脉主义   室内设计   地域性符号  

摘要： 城市的高速发展和人们对精神文化需求的逐渐提升,唤起了人们对具有文化底蕴和地域性特征的建筑空间环境的向往。文脉主义在建筑领域中强调地方特色和人文情怀,倡导建筑与周围环境相关联;地域性符号指的是地域文化在物质、形态、精神等层面以不同形式的符号元素为载体进行表现。对于蕴涵文化脉络的地域特征的忽视,会割裂现代室内设计体系,从而使设计表现形式单一。因此,传统文化精髓及地域性符号应在现代室内场所中延续、更新和体现。文章从设计符号语言入手,借助后现代主义建筑特征一一文脉主义,探析室内设计中地域性符号的延续及更新。

关键词： 城市交通   遗传算法   信号灯控制  

摘要： 主要研究智能信控优化策略,以提高城市干线平面交叉口的通行效率,同时,创新提出一种信号灯智能调控算法,相应算法融合了遗传算法优化的模糊控制和改进的蝠鲼觅食算法的优点。该方法通过对车流量与排队长度进行分级,利用遗传算法对偏差量化因子进行寻优,并根据模糊规则确定周期。在对蝠鲼位置进行多次寻优后,取得最优值,实现信号灯的动态调控。此外,运用VISSIM软件在真实运行的道路交叉口对算法有效性进行仿真验证,测试结果表明该算法满足交通管理要求,策略具备可行性。

关键词： 家庭能量管理系统   模型预测控制   遗传算法   预测不确定性   舒适度  

摘要： 在分布式可再生能源大规模接入和分时电价实施的背景下,为降低电费成本、提高用户舒适度并提高可再生能源消纳率,提出了一种基于模型预测控制的家庭能量管理策略。建立由分布式光伏和各类用电负载等组成的家庭能量系统,分析各类设备的工作特性,提出相应的舒适度评价指标,特别针对空调这一典型功率可变负荷,结合建筑的热动态特性,建立室内温度预测模型。在建立家庭能量系统的基础上,使用遗传算法进行优化管理,并在模型预测控制框架下不断执行和更新。最后,实验对比结果表明,文中提出的基于模型预测控制的家庭能量管理策略可以有效实现能量的优化调度,并在预测不确定场景下具有较强鲁棒性。

关键词： 路基路面   参数反演   群体智能算法   头脑风暴算法   遗传算法   粒子群算法  

摘要： 随着群体智能算法在路面参数反演中的成功应用,复杂多元非线性优化难题得以解决,但算法的选择仍然是路面参数反分析问题中亟待解决的难题。针对路面参数反分析中模型复杂、反演参数众多、绝大多数运算时间消耗在正算程序上等问题,选择8种常见的群体智能算法,开展限定正算调用次数下算法性能相关研究,并以考虑材料横观各向同性以及层间接触状态的路面结构参数反演问题为例,对群体智能算法进行实际测试。结果表明:不同算法各具特点,其中,粒子群算法、遗传算法、头脑风暴算法、人工蜂群算法以及烟花算法在多峰问题上具有较好的适用性;萤火虫算法在解决最优解附近存在平缓区域的问题时具有较快的收敛速度;对于遗传算法,实数编码方式后期收敛速度较二进制编码方式有所提高,但对于多峰问题的搜索能力有所下降;鱼群算法、混合蛙跳算法仅有在较大正算调用次数下才有较好的寻优能力。对于路面参数反演问题,从弯沉曲线匹配上看,粒子群算法、遗传算法、头脑风暴算法以及萤火虫算法均有较好的反演结果;而从相关系数上看,头脑风暴算法具有最佳反演结果。

关键词： 数字化学习空间   学习价值   技术具身   学习权利   主体性  

摘要： 从感知与权利的双重维度看,数字化学习空间为人们许诺了一个不断进化的、无比美妙的乌托邦式学习图景。但在这种理想的学习世界中,高度发达的数字技术与学习活动双向互构,深度改写了学习过程中的各种关系,其中就包括数字化学习的现实状况与其应有本质或真实内涵的分离和疏远,造成了数字化学习空间的异化现象,主要表现为:主体身份异化导致的无根基身份认同;具身界面透明产生的无深度声色陷阱;虚实真假难辨引发的学习“景观”的幻影式捆绑。这些价值异化现象,使学习空间成为被数字技术规训的“异托邦”,严重阻碍了其学习价值的实现。为了重新找回数字化学习空间的教育价值,需要从以下三方面联合发力:重思人的主体存在,实现主体身份再认;规避界面引诱之险,提升技术具身的自觉意识;超越景观的虚妄幻象,找回学习的本真价值,以此更好地实现数字化学习空间应有的价值。