关键词： 微波消解   有机磷阻燃剂   电感耦合等离子发射光谱仪  

摘要： 建立了微波消解-电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定有机磷阻燃剂中磷含量的方法。采用硝酸和过氧化氢体系溶解有机磷阻燃剂试样时,试样消解完全状态良好,同时优化了仪器工作条件。实验结果表明:方法的线性范围为0~10μg/mL,线性相关系数大于0.999,该方法的检出限为10 mg/kg,加标测得的回收率在93.9%~104.4%之间,相对标准偏差不大于2.8%(n=6)。该法操作简单,具有较高的准确度、较好的稳定性。

关键词： 高分辨率处理   品质因子   非稳态地震数据   混合相位子波   遗传算法  

摘要： 地震高分辨率处理或反演的目的是获得精确的反射系数或弹性参数模型。然而地层滤波效应模糊了地震记录中的地层反射信息,因此有必要消除这种滤波效应。现有的大部分提高分辨率方法并不能完全摒弃关于地震子波和Q模型的一些假设。为了获得更为切合实际的地震子波,同时自适应获取Q模型,文中将地震子波相位估计与Q模型估计相结合,提出了基于遗传算法的非稳态地震数据混合相位子波及Q值估计方法。首先通过井旁道记录拟合得到初始地震子波的振幅信息,然后依据子波Z变换的根关于单位圆移动与否构建用于遗传算法的编码链条。另一方面,十进制Q模型对应的二进制表示形式同样能够利用编码链条表征,因此利用全局优化算法能够同时估计地震混合相位子波以及Q模型。结合根变换和遗传算法不断改变子波相位的同时自适应生成Q模型,利用子波和Q模型构造的时变子波矩阵与测井反射系数得到合成地震记录,并与井旁道记录进行匹配,最终得到合理的混合相位子波和地层Q模型,进而构造时变子波矩阵进行时变反褶积。通过井旁道记录与测井数据拟合得到的混合相位子波,与实际地震子波相位更为接近,理论数据和实际数据处理结果证实了该方法的有效性。

关键词： 选址-路径问题   资源利用均衡   公交充电站   多目标优化   遗传算法  

摘要： 在新基建助推区域平衡发展和低碳双重背景下,研究电动公交充电站选址及充电路径问题,以经济效益最大化和区域资源利用均衡为目标,考虑公交司机可能充电时机以及充电需求、运营时间、利用率等约束条件建立两阶段多目标决策模型,设计多重嵌套式遗传算法求解模型,并应用于算例检验模型可行性。结果表明:仅考虑经济效益目标会产生充电“拥挤”、路途过长等弊端,而本文模型能有效缩小区域间公交充电效率差异,提高全局资源利用均衡性;通过降低充电站容量可提高充电站利用率与经济效益,但区域资源利用均衡性会减弱,且充电站容量对公交充电路途所耗费时间的作用较为敏感;适当增加区域资源利用均衡目标的权重更有利于提高总体优化效果。研究结果可为公交充电站选址和路径规划提供决策支持。

关键词： 合成生物学   毕赤酵母   分泌表达   复制子   信号肽   筛选标记  

摘要： 为了解决毕赤酵母遗传操作效率低且流程繁琐的问题,提高其应用价值,构建并优化了分泌型遗传操作工具。首先,以α-淀粉酶为报告蛋白,通过融合自主复制序列构建非整合型表达质粒;其次,借助通用引物和POE-PCR,快速筛选评估与目的蛋白最匹配的内源信号肽;最后,构建以亚磷酸盐为唯一磷源的营养依赖型筛选标记。结果表明:2种非整合型质粒表达α-淀粉酶的酶活分别是整合型质粒的2倍和1.6倍;以FLO10、EXG1和MSB 2为信号肽引导的α-淀粉酶酶活分别是常规信号肽α-MF的2.5倍、1.94倍和1.75倍;亚磷酸脱氢酶基因(ptxD)成功筛选出异源表达α-淀粉酶的重组菌株。研究简化了基因操作流程,改进了遗传操作工具,开发的绿色安全且低成本的营养依赖型筛选标记,有助于毕赤酵母分泌表达系统的应用和推广。

关键词： 遗传算法   传动误差   模态柔度   能量   减振降噪  

摘要： 针对某减速器内部激励引起的振动噪声问题,通过Romax Designer软件建立了刚柔耦合动力学模型;对双联齿轮减速器运用遗传算法进行齿轮修形最优值求解,把求解最优值修形参数代入模型中进行接触分析,以降低传动误差。对比优化前后仿真结果发现,传动误差值、最大接触应力、单位长度载荷分布与峰值、轮齿齿根冯氏应力、模态柔度、能量、表面加速度以及声压值均发生了不同程度的降低,有效地降低了传动系统内部激励引起的振动噪声,提高了系统的寿命和传动的平稳性。

关键词： 电学计量   电池容量预测   无迹粒子滤波   遗传算法   支持向量回归   寻优能力  

摘要： 为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对其进行求解,形成一种经遗传算法和支持向量回归改进的模型。对这种融合模型进行性能评估,并与UPF-SVR和UPF-RVR进行对比,实验结果显示,融合模型预测结果的平均绝对误差E_(MA)和均方根误差S_(RMSE)分别低于2.0%和2.5%,相比其它模型预测精度更高,同时预测水平和收敛性均显著优于其它模型,更具有效性和可行性。

关键词： 遗传算法   质子交换膜燃料电池单池   CFD仿真优化  

摘要： 质子交换膜燃料电池双极板的结构是决定燃料电池性能的重要因素。通过对目前双极板优化设计的方法进行分析,相比较传统的设计、加工、实验验证的方式,CFD仿真优化设计具有成本低的优势,但是耗时长。该研究中采用的MATLAB结合CFD仿真软件的分析方法可以大幅提升分析效率,在短时间内对大量不同几何结构的模型进行分析计算,以最快的速度得到最优化的结果。结果显示,长宽为50 mm的标准燃料电池单池,当双极板的流道宽度为2 mm时,燃料电池的性能最优。性能具体表现为当标准标定电压为0.6 V时,电流为15.2 A。

关键词： 遗传算法   BP神经网络   负荷预测   优化算法  

摘要： 针对某地中期电力负荷预测,BP神经网络因其强大的非线性映射能力被广泛应用于负荷预测。但BP算法本身存在一些缺陷,如易陷入局部最小值和较慢的收敛速度。而遗传算法以其优秀的全局搜索能力可以很好地解决这一问题,利用GA的全局优化能力,对BP网络的初始连接权重和偏置值进行系统的调整,从而显著减少了网络在学习过程中落入次优解的可能性,提升了收敛速度。研究结果表明,相较于单一的BP神经网络和其他对比模型,该集成模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。

关键词： 水轮机   多岛遗传算法   多目标优化   翼型   类形函数变换参数化方法  

摘要： [目的]针对大型水平轴水轮机叶片运行工况复杂的问题,提出一种多目标优化算法。[方法]基于多岛遗传算法建立翼型优化模型,采用类形函数变换(CST)法对翼型进行参数化拟合,整个优化过程集成于Isight平台,实现自动优化。[结果]采用上述方法,选用NACA 63813/63815/63816翼型作为初始翼型进行多目标优化,利用Fluent转捩模型对得到的翼型进行CFD数值验证,选择翼型攻角5°时的升阻比、升力等为优化目标参数,得到优化后的翼型升力系数分别增大了14%,15%,20%,升阻比分别增大了14%,16%,28%。[结论]数值验证结果表明,优化后的翼型在多个工况点下的升阻比均高于同厚度原始翼型,在具有良好的水动力动性能的同时还提高了叶片的结构强度,相比于传统的翼型更适用于大型潮流能水平轴水轮机。

关键词： 永磁同步电机   三环控制   参数整定   遗传算法  

摘要： 为了进一步提高永磁同步电机三环(位置环、速度环和电流环)遗传控制精度,选择遗传算法来整定主轴参数。建立永磁同步电机三环遗传控制流程,并根据模糊PID对参数实施整定。在辨识参数对变增益PI控制的基础上,通过设置惯性权重系数来实现收敛速度。从直线信号方面开展进给测试,促进了跟随性能的显著提升。研究结果表明:相对人工经验方法,三环遗传控制方法的绝对误差极值和绝对误差积分降低了30%左右,对跟随误差达到了更优跟随性能,提升了跟随性能。该研究有助于提高永磁同步电机控制精度,也可拓宽到其他类型的电机控制领域。