关键词： 泵站   侧向进水   BP神经网络   遗传算法   整流斜板  

摘要： [目的]改善侧向进水泵站前池内的水流流态和水泵进水条件。[方法]采用计算流体动力学(CFD)和BPNN-GA(Back Propagation Neural Network-Genetic Algorithm)算法,对泵站前池的整流斜板结构设计参数进行优化。通过引入基于轴向流速分布均匀度和速度加权平均角的综合评价指标F,使用遗传算法优化BPNN模型,以获取最优整流斜板结构设计参数。[结果]通过BPNN-GA算法优化的整流斜板可有效改善进水流道内的水流流态,轴向流速分布均匀度以及速度加权平均角得到较大提高,前池内部漩涡范围明显缩小,综合评价指标F下降了6.31。[结论]因此,BPNN-GA算法可以高效地选择出整流斜板最优结构设计参数,可改善侧向进水泵站前池内不良流态。

关键词： 危险品网络设计   风险公平   不确定需求   双层规划   遗传算法  

摘要： 危险品运输事故具有低概率、高后果的特征,降低事故风险是危险品运输研究的重点。危险品运输产生风险的同时伴随着风险在空间上的分布不均衡,此前研究关注总风险最小和风险公平的权衡,但较少考虑不确定需求下的运输网络。运输需求波动可能引起风险增加,为了解决不确定需求下考虑风险公平的危险品网络设计问题,构建了危险品多起点-终点(OD)对运输网络设计的双层混合整数规划模型,上层和下层问题分别为监管者选择关闭路段以及承运人选择最优路径,并通过自适应遗传算法和局部搜索算法进行求解。通过实例分析发现,不同需求情景特别是部分OD对中断时产生不同的最优网络设计方案,采用的遗传算法相比局部搜索算法运行时间稍长情况下获得的解更优。

关键词： 航空复合材料   柔性作业车间调度   双种群   混合遗传算法   运输约束   机器负载平衡   变邻域  

摘要： 考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合初始化提高种群质量,进化过程中采用交叉算子执行全局搜索,为双种群设计基于机器负载平衡和变邻域的局部搜索,提高全局和局部搜索能力。与对比算法相比10个测试算例中BPRD指标取得9个最优,APRD指标全部取得最优,t检验显著性有明显差异,验证算法的优越性。将算法应用于航空复合材料车间中,实现实际生产的调度,验证算法的可行性。

关键词： 门式起重机   遗传算法   结构优化   多工况约束   有限元分析  

摘要： 门式起重机是一种广泛应用于露天货场的装卸机械,其承载部分主要包括主梁和支腿,对起重机的承载结构进行优化设计可以保证在安全的条件下减轻起重机重量,节约制造成本。本文以现有50 t、35 m跨的起重机主梁为研究对象,分析了门式起重机的计算工况及载荷,建立了门式起重机主梁的优化设计数学模型。并采用遗传算法(GA)对其进行优化,得到了主梁结构尺寸的最优值。同时主梁的强度、刚度、稳定性以及局部稳定性等约束条件均符合要求。优化后主梁自重减轻约22.65%,有效地降低了材料成本,且用有限元验证了其正确性。

关键词： 思想政治理论课教师   政治权威   知识权威   教学权威   人格权威  

摘要： 思想政治理论课是高校落实立德树人根本任务的关键课程,思政课教师是建设思政课的主力军。文章分析了思政课教师的政治权威、知识权威、教学权威以及人格权威正面临着被价值多元化、后喻文化、观念素养“供给不足”、人格失范和情感疏离消解的困境,进而为思政课教师政治权威、知识权威、教学权威以及人格权威的重构提出了一些可行性建议。

关键词： 改进遗传算法   电力系统   继电保护   定值优化设计   优化策略  

摘要： 【目的】传统电力系统继电保护定值优化方法直接对参数进行优化,而未对继电保护装置的运行特性进行分析,导致优化效果较差。因此,提出基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化设计。【方法】首先,根据总保护动作时间、继电保护装置电流等对继电保护装置运行特性进行分析;其次,根据灵敏性、选择性和稳定性等参数设计适应度函数,并利用基于改进遗传算法进行随机参数优化;最后,在此基础上构建电力系统继电保护定值优化模型,实现定值优化。【结果】实验结果表明,该方法对于两相间短路故障只需要80次迭代就可以达到最优值,电力系统继电保护定值优化效果更好,电力系统性能更优。【结论】基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化方法能够适应复杂多变的电力系统运行场景,可以在实际工程应用中得到进一步的推广和应用,以提升电力系统的安全性和稳定性。

关键词： 主体间性   话语表达   高校网络思想政治教育   网络空间  

摘要： 主体间性理论的提出超越了“主客二分”的哲学思维范式,更强调主体间基于共识基础上的理解与互动,为信息时代大学生网络表达困境及应对提供了启示借鉴。基于主体间性视域,大学生网络表达面临“快乐依赖”炮制的社交孤岛、“娱乐包装”伪装的价值窠臼和消费社会营造的个性幻象困境;究其原因,大学生网民零度化的个体心理与同质化的语言表达加剧网络表达失范风险、自由开放的虚拟空间与技术宰制下主体迷失催生网络表达失范行为、“把关人”困境与高校思想政治教育“工具化”倾向影响网络表达失范治理效能。为消解大学生网络表达困境,一要强化网络监管,完善利益保障机制以拉好“安全网”,二要加强基础教育,形塑价值观认同以筑牢“压舱石”,三要履践把关职责,坚守高校育人主阵地以把稳“方向盘”。

关键词： 遗传算法   旅行商问题   自适应调节   组合优化问题   局部搜索算法  

摘要： 传统遗传算法因其强大的全局搜索能力成为了解决旅行商问题的优选之一,但它较差的局部搜索能力限制了该算法在寻求最优解时的效能。为解决此问题,笔者通过改良圈算法优化初始解,在进化过程中自适应调整进行各遗传操作的概率,结合模拟退火算法的关键步骤metropolis准则和加入逆转操作,基于随机模拟的策略对遗传算法进行改进并将其应用于求解旅行商问题。仿真结果表明,改进的遗传算法在算法收敛速度、收敛效果和解质量方面均优于传统遗传算法。

关键词： 湘江流域   水质预测   机器学习   人工神经网络   模型性能  

摘要： 利用现有水质数据对未来水质变化进行预测是实现区域规划与流域管理的有效工具.基于2022年4月至2022年5月湘江流域衡阳段水质监测数据,构建了反向传播神经网络(BPNN)与卷积神经网络(CNN)水质指标预测模型,并对高锰酸盐指数的预测结果进行了比较分析.数据显示,BPNN模型的预测值与真实水质情况基本吻合,但在拟合过程中出现了过拟合现象,利用粒子群算法(PSO)改进BPNN模型的参数选择方式,能够避免这一现象.而CNN模型拥有更复杂的结构、更科学的拟合方法,从而避免了模型在拟合过程中陷入局部极值,同时提高了模型预测结果的准确性.以不同模型的均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)与平均绝对误差(MAE)作为评价参数,与传统的BPNN模型相比,PSO-BPNN模型中测试集的RMSE从0.2782 mg·L^(-1)降低到0.2109 mg·L^(-1),MAE从0.2223 mg·L^(-1)降低到0.1537 mg·L^(-1),R^(2)从0.8640提高到0.9218,PSO-BPNN模型拥有更加稳定的拟合效果.CNN模型测试集的RMSE、MAE和R^(2)分别为0.1220 mg·L^(-1)、0.0927 mg·L^(-1)和0.9705,显示CNN模型预测效果更好.

关键词： AGV调度   路径规划   路径冲突   遗传算法   充电策略  

摘要： 自动化集装箱码头设备的合理调度是提升码头运作效率的关键。为实现合理调度,针对自动化集装箱码头自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的任务调度和路径规划问题,考虑其在行驶过程中的冲突、拥堵以及充电问题,设定冲突解决策略和充电策略,建立双层模型并设计混合遗传算法与Dijkstra算法结合的算法进行求解。结果表明,混合遗传算法相较于一般遗传算法求解质量更高,建立的双层模型能合理决策自动导引车任务安排和路径规划问题,所设计的算法能有效解决和避免自动导引车之间的冲突与拥堵,充电策略能合理安排充电序列、降低排队等待时间、提升码头运作效率。