关键词： 磁保持继电器   虚拟样机技术   正交试验   神经网络   遗传算法   优化设计  

摘要： 建立了三相磁保持继电器的虚拟样机模型,基于正交试验结果,使用BP神经网络与NSGA2遗传算法对继电器进行了优化设计。使用ANSYS和Adams/View分别建立三相磁保持继电器的静态和动态模型,进行了试验验证。以电磁系统部分结构的尺寸为变量,以分断电流值和吸合后的磁保持力矩为目标,进行五因素五水平正交试验,建立数据集;使用BP神经网络对数据集进行训练,分别得到两个优化目标的网络函数;使用NSGA2遗传算法对目标函数进行寻优并更新数据集,如此循环,直至最优解满足要求。动态特性仿真表明,优化后样机的分断时间减少了23.89%,吸合时间和弹跳时间分别减少了29.2%和47.05%,为样机的制造提供了参考。

关键词： 遗传算法   神经网络   煤矿井下传感器   非线性校正方法  

摘要： 煤矿井下的工作环境十分恶劣,包括高湿度、高温、持续振动和大量粉尘等因素,这些因素都可能对传感器造成非线性干扰,使其输出结果与实际值产生显著偏差。这种偏差如果不加以校正,会严重影响煤矿的生产安全和效率。为此,该研究提出一种基于遗传算法优化的神经网络方法,旨在校正煤矿井下传感器非线性误差。根据已获取的传感器非线性误差数据,确定校正模型的输入与输出。以神经网络为核心构建校正模型,并利用遗传算法对校正模型的权值和阈值参数进行优化,以提高模型的校正性能。在模型训练完成后,将其应用于实际煤矿井下传感器非线性校正中。实验结果表明,经过该研究方法校正后,瓦斯浓度值更接近标准瓦斯浓度值,误差显著降低,这充分证明了该研究方法在实际应用中的有效性和可靠性。

关键词： 轮轨蠕滑曲线   轮轨黏着-蠕滑特性   遗传算法   轮轨接触   蠕滑率  

摘要： 轮轨黏着-蠕滑特性直接影响着轮轨系统的工作性能和列车的运行安全。为在轮轨接触数值模型中合理地表征实测黏着-蠕滑曲线的影响,在KP模型和改进FASTSIM模型的基础上,提出了黏着-蠕滑特征参数初值计算方法,结合遗传算法设计参数拟合过程并选取合适的适应度函数,形成了一种获取描述轮轨黏着-蠕滑特性特征参数的通用方法,随后以160 km/h速度的实测蠕滑数据为例,分析对比了本文算法拟合蠕滑曲线的计算效率及与理想工况下局部接触结果的差异。研究表明:(1)本文提出的算法在拟合不同速度工况对应的实测黏着-蠕滑曲线时均具有较高的精度,提出的拟合特征参数取值范围提高了遗传算法收敛速度,与遍历法相比计算速度提高18.5倍;(2)考虑潮湿环境实测轮轨黏着-蠕滑曲线时,轮轨黏滑分布、切向接触应力较干态理想工况有显著差异,主要体现在接触斑最大切向接触应力减小、滑动区面积随蠕滑率增大的速度减缓等。本文算法满足车辆-轨道耦合动力学数值仿真要求,可更真实地模拟实际环境条件下的轮轨相互作用。

关键词： 进给系统   定位误差   实时预测   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 为了提高数控机床进给系统对测试误差补偿效果,设计一种通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的进给系统定位误差方法。在进给速度为1.0~8.0 mm/s,行程为0~150 mm,采样间隔为5 mm下开展试验方案测试分析。研究结果表明:统计不同进给速度作用下误差,确定进给速度5.0 mm/s时误差最小,总体呈现较为复杂的变化特征,预测系统对定位残差分布为-0.5~0.5μm,满足精度要求,表明误差控制方法具有很好的精度。该研究有助于保障数控机床控制精度,满足精加工要求,具有很好的应用价值。

关键词： 循证教研   实践性知识   集体沉默  

摘要： 循证教研活动中的集体沉默会阻碍教师个体专业发展及教研组织绩效的提升,以循证教研组织集体沉默的现象为研究切入点,通过深度访谈并使用扎根理论进行资料分析。结果表明,循证教研活动中存在着四种集体沉默的教师样态,分别为盲目跟从型、“应声虫”型、消极应付型和正面对抗型。四种集体沉默样态往往是由教师的认知所引领,即受实践性知识和集体效能感知的影响。应通过文化重塑、群体感知和突破惯习三大层面实施干预,以消解循证教研活动中的集体沉默现象。

关键词： 计算机通信技术   电子信息技术   人工智能  

摘要： 在数字化时代,人工智能(Artificial Intelligence,AI)正迅速改变人们的日常生活和工作模式。从自动驾驶车辆到智能语音助理,从定制化医疗服务到个性化推荐系统,AI的应用已经广泛渗透社会的各个层面。AI技术的快速进步和广泛应用,依赖于计算机通信技术和电子信息技术的支撑。本文着重分析了计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域的实践意义,并且针对计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域的实践进行了探讨。希望通过本文的分析与研究,可以让更多人了解到计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域应用的必要性,及其对社会科技未来的影响。

关键词： 计算思维   问题界定   小学人工智能   项目式学习  

摘要： “问题界定”是基于计算思维进行问题解决的重要过程之一。本文提出在小学人工智能项目式学习中,指向计算思维的问题界定可以通过建构情境场、问题域、知识桥三个步骤去实践。在问题界定的过程中,学生可以进行思维的发散、抽象、分解、迁移等,从而有效训练和提升计算思维。

关键词： 动态过程   质量异常模式   粗糙集   支持向量机   遗传算法  

摘要： 为了有效降低特征维数并提高动态过程异常模式的识别精度,提出基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法。本文首先提取能反映质量异常模式的16个统计特征与7个形状特征,再使用粗糙集(RS)约简特征集合以剔除冗余特征与干扰特征。同时,使用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数,并采用GA-SVM模型识别质量异常模式。仿真实验表明:粗糙集筛选后得到的12个特征具有较强区分动态过程是否出现异常状况的能力,遗传算法参数寻优后的支持向量机识别质量异常模式的精度明显高于其他同类型的模型,因此,本文提出的RS-GA-SVM模型具有良好的识别精度与稳健性,能够对动态过程进行有效监控。

关键词： 遗传算法   阈值分割   最大类间方差算法   改进  

摘要： 为提高图像分割的全局搜索能力与最优化阈值选取的准确性,基于最大类间方差法(Otsu)与遗传算法(GA)提出了一种数字图像阈值分割优化算法GA-Otsu.将遗传算法和Otsu结合起来,利用遗传算法较强的全局搜索能力,通过一系列遗传操作可以快速地靠近图像分割的最优阈值.以Lena、Cameraman、Pep-pers、Airplane、Scene和Tree为对象,比较分析Otsu算法与GA-Otsu算法的图像分割效果、抗噪性与时效性.结果表明,GA-Otsu图像分割方法在保证图像分割质量的同时,能有效缩短对数字图像的分割时间,分割时间小于0.07 s,改善了Otsu算法的分割局限性.

关键词： 畸形网红文化   青少年   文化样态   认知误区   消解策略  

摘要： 本文通过探究畸形网红文化的样态与特征,厘清其诱导青少年产生的职业观、消费观、社会观、道德观以及情感观认知误区。提出传承弘扬中华优秀传统文化、全面开展青少年素质教育、唱响互联网主旋律、提升主流媒体公信力以及完善互联网治理监管机制等五项对策,对畸形网红文化进行矫正,以期实现消解畸形网红文化对青少年价值观的负面影响。