关键词： 铣削加工   响应曲面法   遗传算法   多目标优化  

摘要： 为满足5B70铝合金结构件的铣削加工质量要求并提高生产效率,采用单因素试验筛选出三个铣削工艺参数(转速S、每齿进给量f z和切削深度a p)的取值范围,通过响应曲面法研究并建立关于切削力、残余应力和表面粗糙度的二次多项式预测模型,再通过遗传算法对预测模型进行多目标优化和最佳工艺参数设计。结果表明:铣削工艺参数优化后,转速S的范围为9012.47~9840.39 r/min,每齿进给量为0.10~0.15 mm/z,切削深度为0.51~1.20 mm;响应曲面法结合多目标遗传算法的设计优化方法可以建立准确的回归拟合模型,依靠模型能够快速获得不同目标需求对应的最优工艺参数方案。

关键词： 带束层纠偏   成型鼓   Canny算法   模型预测控制   遗传算法  

摘要： 根据一次法成型机带束鼓自动纠偏控制要求,设计一款基于计算机视觉的模型预测自动纠偏控制系统。分析带束层成型传递中的横向偏差原因,提出了一种纠偏预测控制方法。纠偏系统采用工业相机提取带束层在纠偏机构处的边缘特征,将基准位置与实际位置进行比较,并实时反馈给控制系统,采用模型预测控制进行实时自适应调节,遗传算法优化系统参数,纠偏算法实现闭环负反馈预控制。模型在MATLAB中仿真,分别将PID控制、模型预测控制与遗传算法模型预测控制相比较。结果显示模型预测控制在线反应速度快,滚动优化效果显著,遗传模型鲁棒性好,二者在5 mm的偏差范围内,实现0.7 s内纠偏。所设计的自动纠偏控制系统具有实时响应速度快、误差小、纠偏成本低等优势,符合成型机带束鼓要求。

关键词： 推进轴系   传递效率   响应面法   遗传算法  

摘要： 为降低船舶在航行过程中传动设备的功率损失,提高推进轴系的传递效率,并改善轴系振动性能,基于响应面模型与遗传算法(GA)对某船舶轴系实验台进行了多目标优化设计.采用星点设计(CCD)方法,在优化设计空间中选取合理实验点,拟合构建最小总功耗和振动响应幅值的响应面模型.基于GA,利用MATLAB软件求解响应面模型回归函数的Pareto最优解.对比分析各组优化结果,获得最佳优化设计方案,研究结果表明采用这种联合方法后,轴系功耗损失降低了约7.10%,轴系振动幅值降低了2.30%,能有效提高轴系传递效率和抑制推进轴系振动问题,从而验证了船舶推进轴系多目标优化方法的正确性和可行性.

关键词： 岩溶地层   粤港澳大湾区   深圳市   标准贯入试验   人工神经网络   模型评价  

摘要： 潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一,为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员技能水平影响较大的问题,本研究提出了一种快速且准确获取岩溶区土层标贯击数的新方法。以深圳市岩溶区为例,收集了1 006组土层标贯数据,建立了一个11-5-1结构的单隐藏层神经网络模型,该模型仅拥有5个神经元,具有解析解,易于计算。研究结果显示,该神经网络模型的决定系数达到了0.93,表明模型拥有高度的准确性;模型因子平均值为1.04,变异系数介于9%~23%。总体上,模型精度高,预测偏差离散性低。讨论了影响模型稳定性和预测性能的多种因素,如隐藏层神经元数量、数据标准化方法、激活函数选择、数据分割比例和随机抽样效应等。通过在深圳市龙岗区2个独立工程案例的应用,验证了该神经网络模型在工程实践中的实用价值。本研究为未来岩溶区工程勘察方法的发展提供了重要参考。

关键词： 历史   体系   总体   辩证法  

摘要： 阿瑟主张通过“体系的辩证法”来解读黑格尔与马克思,称其作为一种“重建过程”同历史辩证法彼此对立。国内学界尽管对此大体上持否定态度,并致力于直接恢复历史辩证法的理论地位,却未能指出阿瑟使两种辩证法对立的思想根据,即某种与“体系规定”不相容的线性的历史观。然而,对黑格尔和马克思来说,“历史”在哲学层面上也同样是一种重建过程,这种历史所具有的规定并不对立于阿瑟所谈论的体系规定,而是与其内在同一。基于这种“同一”重新理解阿瑟“新辩证法”中的总体概念将会消解对于辩证法的“体系—历史”之分,进而使立足于这一区分的否定之否定研究得到重审。

关键词： 农业机械   计算机技术   CAD   CAM   智能化  

摘要： 随着农业现代化进程的推进,农业机械设计制造正朝着智能化、精细化和高效化方向发展,计算机技术在农业机械设计制造过程中发挥着重要作用。基于此,文章系统分析了农业机械设计制造的现状与面临的技术挑战,介绍了CAD、CAE、CAM技术在农业机械设计中的应用,探讨了设备健康监测与故障诊断技术、机器学习技术、智能控制系统与自适应制造技术在农业机械制造中的应用,研究了自动驾驶和精确作业技术、智能感知和环境监测系统、农业机器人和无人机技术等计算机技术在农机智能化方面的应用。并通过具体的应用案例分析,展示了计算机技术在农场的实施效果。研究结果表明,计算机技术在农业机械的全生命周期管理中具有重要作用,未来随着大数据分析、云计算、物联网和人工智能等先进技术的不断融合与发展,将进一步推动农业生产的智能化、高效化和可持续发展。

关键词： 微波消解   电感耦合等离子体质谱法   铁精粉   痕量元素  

摘要： 建立了微波消解-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定铁精粉中17种痕量元素的分析方法。优化了ICP-MS的工作参数,考察了^(45)Sc、^(103)Rh、^(115)In、^(159)Tb、^(187)Re 5种内标元素的校正作用,利用基体匹配法绘制校准曲线以校正基体效应,采用电子稀释技术以满足高低含量组分同时测定的需求,确立了推荐最佳试验条件。在优化实验条件下,各待测元素的校准曲线线性相关系数在0.9991~1.0000之间,检出限在0.001~0.97μg/g之间,回收率在95~112%之间,精密度在0.1~5.7%之间。该方法简单快速,可满足目前市场对铁精粉中痕量杂质元素含量的检测需求。

关键词： 核工业   人工智能   科学计算   数据驱动   智能计算方法  

摘要： 科学计算在核工业整个技术体系中发挥着至关重要的作用,从核基础数据库的建立,到核能工程的设计、分析、验证、运行,乃至燃料后处理与反应堆退役,科学计算扮演着关键角色。传统上,工业领域的科学计算范式主要是基于实验测量数据建模的统计学方法,以及求解微/积分方程为代表的数值计算方法。随着新一代人工智能技术的发展,利用人工智能方法进行科学计算,正在逐渐发展成为一种新的科学计算范式。本文介绍了这一新兴技术领域的基本原理与主要特征,重点围绕核工业的特点,总结了当前已有研究工作的情况,并对照传统方法,分析了人工智能科学计算方法的优缺点。最后,展望了这种智能计算方法未来在核工业领域的技术发展趋势与潜在应用模式,给出了推动核工业人工智能科学计算新范式发展的建议。

关键词： 阻塞性睡眠呼吸暂停   阻塞性睡眠呼吸暂停通气综合征   人工神经网络   静脉血栓栓塞症  

摘要： 目的探讨人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)在预测阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)患者发生静脉血栓栓塞症(Venous Thromboembolism,VTE)中的价值,并与传统的Logistic回归模型进行比较,以评估其预测效能,为OSA患者VTE风险的预测提供理论依据。方法回顾性分析了2018年1月—2023年8月在昆明医科大学第二附属医院呼吸与危重症医学科住院治疗诊断为OSA的患者,将患者分为OSA合并VTE组(128例)和单纯OSA对照组(680例)。随机将数据集分为训练集(n=646)和独立验证集(n=162)。采用合成少数过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)来处理数据不平衡的影响。然后在有和没有SMOTE的训练集上建立人工神经网络和Logistic回归模型。最后,使用准确性、敏感性、特异性、约登指数和受试者工作特征曲线下面积(Area under the curve,AUC)来评估每个模型的性能。结果当使用SMOTE对训练集进行过采样时,人工神经网络和Logistic回归模型的AUC都有所改善。采用SMOTE的人工神经网络模型预测效果最好,AUC值为0.935(95%CI:0.898–0.961),最佳切点处所对应的准确性为90.15%,特异性为87.32%,敏感性为93.44%,约登指数为0.808;采用SMOTE的Logistic回归预测模型,AUC值为0.817(95%CI:0.765–0.861),准确性为77.27%,特异性为83.80%,敏感性为69.67%,约登指数为0.535。在采用了SMOTE技术后,人工神经网络模型和Logistic回归模型之间的AUC差异有统计学意义(P<0.05)。结论人工神经网络模型在预测OSA患者VTE形成方面表现出较高的有效性。特别是在使用SMOTE过采样技术后,该模型的预测性能进一步提高,相较于传统的Logistic回归模型,更为精准和稳定。

关键词： 负荷预测   DesignBuilder   鱼鹰算法   人工神经网络  

摘要： 建筑空调冷负荷预测对于提前调整制冷站设备参数,降低卷烟厂中央空调系统能耗具有十分重要的意义。通过DesignBuilder负荷模拟软件建立了卷烟厂联合工房的建筑模型,完成了相关参数的设置,得到了全年逐时冷负荷数据。采用灰色关联度分析法筛选出对空调冷负荷影响较大的因素作为预测模型输入,在Matlab里建立BP、OOA-BP两种空调冷负荷预测模型,采用了RMSE、MAE、MAPE、MSE四项误差评价指标。仿真结果表明,OOA-BP相较于BP负荷预测模型RMSE降低了33.1%,MAE降低了42.22%,MAPE降低了40.6%,MSE降低了55.24%。基于OOA-BP负荷预测模型精度较传统的BP神经网络模型精度有了较大的提高,具有一定的实际应用价值。