关键词： 110 kV智能变电站   电气计算   一次系统设计  

摘要： 110 kV智能变电站一次系统设计的内容包括电气设备选型、防雷接地方式及阻值、无功补偿、短路电流等。为了保证变电站性能、降低工程造价,研究过程运用电气计算方法,从理论层面分析了各种设计参数,包含无功补偿容量、电容器谐振、变压器容量、各回路最大工作电流、接地截面积、接地电阻,为一次系统的设备、电缆、母线、配电装置、接地线选型提供了量化依据。

关键词： 模块化车辆   远程接驳   调度   Gurobi求解   遗传算法  

摘要： 为改善机场远程停车旅客接驳服务水平,本文提出利用模块化车辆技术构建无人驾驶远程接驳系统,以乘客和运营方总经济成本最小为目标,同时考虑系统的安全性、人数守恒和运营质量等约束,构建不等发车时距的调度模型,并使用商业求解器Gurobi求解。为提升模型求解速度,同时设计了遗传算法,并对2种方式的求解速度以及精度进行比较分析。结果表明:Gurobi求解器所求的发车方案为最优,遗传算法求得近似解,二者仅相差3.4%,但遗传算法所需的计算时间是Gurobi的1%;而从解的质量来看,有微小差别的总成本基本也能满足实际运营需要。此外,通过与穿梭巴士发车方案相比,发现基于模块化车辆技术的发车接驳方案总成本降低64.50%,乘客平均等待时间降低76.35%,证明该方案比传统方案具有更好的经济性,并能大幅提高系统的服务水平。

关键词： 结构优化设计   轻量化设计   碳纤维复合材料   有限元分析   星载二维转台   遗传算法  

摘要： 星载二维转台是空间相机等光电设备的主要承载机构,U型架是转台的关键支撑部件。为了对星载二维转台U型架进行结构优化与轻量化设计,研制高承载比和轻量化的星载二维转台,本文设计了一种用于星载二维转台的碳纤维复合材料U型架。首先,利用碳纤维复合材料代替钛合金材料,结合考虑工艺性,设计了一种变截面管状结构U型架。接着,按照基于铺层工艺的有限元建模方法对碳纤维U型架进行有限元建模与仿真分析。然后,试制U型架样机并通过模态试验验证有限元模型的准确性。最后,提出一种理论分析法、遗传算法、有限元法相结合的三级优化方法对碳纤维U型架铺层角度、铺层厚度与铺层顺序进行优化设计。结果表明:模态试验与仿真得到的U型架振型完全一致,频率相差在5%以内。初始设计的碳纤维U型架比钛合金U型架质量减少了45.7%,通过对复合材料铺层的优化设计,使U型架质量进一步减少了13.8%,固有频率提升了10.14%。本文所采用的复合材料建模与优化方法正确,设计的碳纤维U型架满足星载二维转台轻量化设计需求。

关键词： 路径优化   生鲜农产品   遗传算法   碳排放  

摘要： 针对生鲜农产品配送路径优化中存在配送成本不合理的问题,以乌鲁木齐市北园春生鲜农产品冷链物流配送为例,综合考虑其碳排放、货损以及客户时间窗等因素,构建以综合配送成本最小化为目标的生鲜冷链物流配送路径优化模型,并运用遗传算法进行求解,对比分析不考虑碳排放和考虑碳排放的路径规划方案,分析结果表明考虑碳排放成本,有助于减少碳排放量,节约配送车辆行驶时间,降低生鲜农产品的货损率,减少综合配送成本。文章可为城市生鲜冷链物流配送路径优化提供理论基础。

关键词： “大厂”员工   工作压力   数字技术   组织文化  

摘要： “大厂”数字劳动模式下所催生的员工工作压力,是全社会劳动管理数字化转型的一个集中缩影。研究认为,互联网大厂通过技术嵌入、组织机制、文化情境三个方面提升了员工的工作压力值,打破了员工工作生活的边界,形成了全员的“业务锦标赛”“绩效锦标赛”和固定淘汰制。上述现象叠加市场竞争的催化和有关劳动者权益保护制度不完善,引发了大厂员工的高流动性。通过对大厂员工工作压力的质性研究,研究建议,应当正视大厂劳动管理模式下劳动者权益受损的现象,从减少对员工的全景式监控、降低员工劳动过程对数字技术的过度依赖、改革不合理的绩效锦标赛、建设员工友好型企业文化等几个方面降低员工的工作压力值,努力促进员工工作和生活的平衡,有效保护数字时代“大厂”员工的各项劳动权益,实现数字经济的可持续发展。

关键词： 汽车工程   天然气掺氢   粒子群优化   人工神经网络   性能预测   标定方法  

摘要： 为进一步提高传统粒子群算法优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)模型的性能,基于惯性权重和加速因子对粒子群优化的影响机制,提出一种采用非线性递减惯性权重和非线性加速因子调整策略的改进粒子群算法优化反向传播神经网络(IMPSO-BPNN)方法;将IMPSO-BPNN方法应用于天然气掺氢(HCNG)发动机扭矩、等效燃料比消耗和NO_(x)比排放等性能参数的回归分析与预测,并从预测精度、泛化能力和收敛速度3个方面与其他神经网络方法进行了比较,包括PSO-BPNN、遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BPNN)和反向传播神经网络(BPNN)方法。研究结果表明:燃空比和点火提前角均可显著影响HCNG发动机的扭矩、等效燃料比消耗和NO_(x)比排放;以扭矩为预测变量,最优IMPSO-BPNN模型的平均绝对百分比误差分别比PSO-BPNN、GA-BPNN和BPNN方法所建立的最优模型小5.85%、12.62%和17.96%,且最优IMPSO-BPNN模型的相关系数也最大,达到了0.99986,说明IMPSO-BPNN方法所建立模型的预测性能和泛化能力总体上优于其他方法;以NO_(x)比排放为预测变量,最优PSO-BPNN和最优IMPSO-BPNN模型的CPU运行时间比最优GA-BPNN模型均减少约95%,说明与GA-BPNN方法相比,PSO-BPNN和IMPSO-BPNN方法在时间维度上优越性明显。可见,本文提出的IMPSO-BPNN方法相比PSO-BPNN和GA-BPNN方法在预测性能和泛化能力方面均有显著的优势,同时能够保证较高的计算效率。

关键词： 火焰原子吸收光度法   微波消解   矿石中的银   样品制备   测定流程  

摘要： 银作为贵金属,在自然界中以多种矿物形式存在,其经济价值不言而喻。本文旨在研究并优化矿石中银的测定方法,特别关注了微波消解与火焰原子吸收光度法的结合。通过对样品制备、消解和测量条件的深入研究与优化,成功建立了一套高效、准确的银含量测定流程,并获得了可靠的实验结果。该方法不仅提高了测定效率,还减少了环境污染,为银矿石的分析提供了有力的技术支持。

关键词： 无人机巡检   任务分配   聚类算法   遗传算法  

摘要： “无人机+巡检车”作为一种新的电力系统巡检方式,受到广泛关注。驻车点的坐标、多无人机巡检所管辖区域内塔杆的分配是决定巡检效率的关键。首先,基于K-means聚类算法找到了所有塔杆坐标的聚类中心,即驻车点坐标;然后,以平均分配无人机巡检时间为目标函数搭建了无人机分配任务数学模型;最后,采用遗传算法优化目标函数,得到了最优无人机巡检任务分配。仿真算例表明,通过该方法分配的无人机的巡检时间十分接近,提高了巡检效率。

关键词： 云计算技术   人工智能   数据处理能力   数据安全   数字化时代   变革性   有效整合   新的挑战  

摘要： 在当今数字化时代,人工智能与云计算技术的快速发展已成为推动全球技术进步的两大引擎。这两种技术的融合不仅对提升数据处理能力和计算效率具有重要意义,而且在商业和社会的多个层面展现出变革性的潜力。技术的发展往往伴随着新的挑战,如何在确保数据安全和隐私的前提下,有效整合人工智能与云计算技术,是目前科技发展急需解决的问题。

关键词： 路径规划   即时配送   时间窗约束   聚类分析   遗传算法   客户分级  

摘要： 为了使即时配送企业能以较低的成本提高配送准时性,从而维护并发展高价值客户,首先,针对即时配送客户的特点改进RFM模型,基于已有数据使用DBSCAN算法进行客户聚类,根据聚类结果使用GBDT算法构建客户分级预测模型对即时配送客户进行分级预测。在此基础上,以即时配送的固定成本、变动成本及客户超时点种类、数量为优化目标,构建基于客户分级优先的即时配送路径优化模型,再设计遗传算法对该模型进行求解。最后,以沈阳市某一站式冷链即时配送企业为对象进行实例分析。结果显示,相比该企业原配送方案,应用客户分级优先的即时配送路径规划方法规划后的方案在配送总成本仅提高4.8%的情况下,高价值、潜在高价值客户超时点数量由6减少为2,且超时点均为边缘客户,同时配送总时间减少了7.3%,验证了该方法的有效性。采用该配送路径规划方法,企业的配送成本虽然会小幅增加,但因配送准时性提升,可以更好地维护高价值客户,同时发展潜在高价值客户向高价值客户转变,进而保持或提高长期收益。