关键词： 声速   离子液体   人工神经网络   多元线性回归   定量结构-性质关系  

摘要： 离子液体的声速可采用实验测定、半经验模型和理论研究方法获得,其中,定量结构-性质关系(QSPR)模型已受到广泛关注,但构造一个有效的QSPR模型取决于选择合适的分子描述符。本文采用片段活度系数类导体屏蔽模型(COSMO-SAC)获得离子液体电荷密度分布片段面积(Sσ)和空穴体积(VCOSMO)两个描述符,并分别采用多元线性回归(MLR)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)构建了用于描述离子液体声速的线性QSPR模型u-MLR和非线性QSPR模型u-ANN,模型中包含了温度和离子液体相对分子量,所涉及的数据集包括171种离子液体的5 114个数据点。在总的离子液体声速数据集中,u-MLR和u-ANN的决定系数(R2)分别为0.970 6和0.999 5,平均绝对相对偏差(AARD)分别为1.59%和0.10%,均方根误差(RMSE)分别为30.68 m/s和4.12 m/s。结果表明,基于人工神经网络建立的u-ANN模型的预测效果明显优于基于线性回归方法建立的u-MLR模型的预测效果。

关键词： 涡流检测   碳纤维复合材料   电导率反演   三维曲面拟合   遗传算法  

摘要： 提出了一种基于电磁涡流和激励-接收型线圈探头的电导率迭代优化反演方法,以探索实现碳纤维复合材料各向异性电导率的非接触测量。基于毕奥-萨伐尔定律,建立了电导率与探头电压的关系,并利用有限元仿真计算了探头电压随不同方向电导率的变化,通过与两电极法电导率测量值以及探头电压实验值对比验证了仿真结果与实验数据的可靠性。通过三维曲面拟合,得出了电压与各向异性电导率的函数关系,并通过遗传算法迭代优化,实现了碳纤维复合材料电导率的反演。研究结果显示,该方法为CFRP材料电学特性分析和无损检测提供了新途径。

关键词： 无人机   三维路径规划   进化多任务   应急物流   进化计算  

摘要： 当城市发生突发性事件时,高效的应急物资配送能力是降低生命和财产损失的有效途径之一.为了提高城市应急物资配送效率和效果,提出一种基于进化多任务的多无人机协同路径规划算法(MCPP-EMTO).首先,将原多无人机应急配送问题作为主任务,并将不考虑无人机续航能力和容量约束的多无人机应急配送问题当作辅助任务;然后,所提出算法将辅助任务得到的有用演化信息迁移至主任务来提高求解效率;最后,为了验证所提出算法的性能,设置3个不同的城市应急配送场景,并选用4种高性能多目标进化算法作为比较算法.仿真实验表明,相比于4种比较算法,所提出算法能够得到多样性和逼近性较好的帕累托前沿.

关键词： 微波消解   石墨炉原子吸收   百合   镉  

摘要： 本研究利用微波消解和石墨炉原子吸收技术建立了一种用于准确测定百合中镉含量的方法,并将其应用于实际样品检测。实验结果显示,在最佳仪器条件下,镉元素在0~2.0μg·L~(-1)线性关系良好,相关系数为0.999 3,方法检出限为0.000 4 mg·kg^(-1)。在3个加标水平下,样品的平均回收率在99.97%~101.67%,相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)在1.07%~7.07%。实际样品检测结果显示,该方法简便、高效、准确且精密度高,适用于百合中镉含量的测定。

关键词： 开放式创新社区   价值共毁   可供性   形成机制   消解策略  

摘要： 开放式创新社区中,价值共毁较价值共创更为普遍,但对此“非乐观”结果的主体性和系统性研究尚少。文章从技术建构性视角,采用强过程的研究方式,结合系统理论,构建了价值共毁的综合分析框架,从技术可供性的互动、内容、实现三层追溯。结合创新形成过程的三个阶段阐述价值共毁的关键影响因素,进而提出基于关键主体的价值共毁消解策略,帮助企业决策者规避或减轻数字技术应用与商业模式转变带来的不良后果。

关键词： 遗传算法   高校排课   多约束优化   自动排课系统  

摘要： 文章针对高校排课问题,提出了一种基于遗传算法的解决方案。排课问题是教育管理中的关键任务,它不仅影响学校的资源利用效率,还直接关联到教学质量的提升。传统的手工排课方式因无法全面考虑各种复杂的约束条件而显得力不从心,导致资源浪费和冲突频发。近年来,随着计算技术的进步,遗传算法因其强大的鲁棒性和并行性,在解决此类问题上展现出了显著的优势。文章通过合理设计染色体编码、适应度函数及遗传操作,实现了高效、灵活的课程安排。实验结果表明,所提出的算法能快速收敛于优质解,同时具备良好的鲁棒性和灵活性。

关键词： 反应堆堆芯   两相流型   机器学习   人工神经网络(ANN)  

摘要： 为了充分利用不断增加的流型实验数据来扩大模型适用范围、提高模型预测精度,本研究收集实验数据建立了训练数据库并对数据进行了预处理,基于人工神经网络(ANN)算法开发了两相流型预测模型,分析了模型对不同方向上流型的预测精度并与传统流型预测模型进行对比。结果表明,建立的新模型对训练集的平均准确率为88.56%,对测试集的平均准确率为87.86%,新模型能直接用于各种不同工况,不会发生不同方向流型混淆的情况,相比于Ishii模型、Mandhane模型、Taitel模型,新模型具有更好的预测精度。本研究为流型预测提供了一种新方法,随着训练数据的更新,模型的适用范围和精度可以不断提高。

关键词： 煤矿   人工神经网络   齿轮   故障检测  

摘要： 煤矿机械作为煤矿开采的核心装备,其性能的稳定性和可靠性直接关系到煤矿生产的连续性和安全性。为了更高效地进行系统故障检测,研究设计了一种基于人工神经网络的方法。过程中建立了齿轮系统啮合模型,设计了啮合频率的计算过程,针对实时收集到的数据进行计算。实验结果表明,在48 t齿轮组中进行平均精度均值测试时,研究方法在可追溯性故障链条数为17~18时保持在0.8047。说明研究方法具有更准确的齿轮故障检测效果,能够为煤矿开采提供技术支持。

关键词： 5G网络   数据传输   边缘计算   网络安全  

摘要： 深入探讨5G网络在智能计算中心的应用及其面临的挑战。5G网络凭借高数据传输速率、低时延等特性,在提升智能计算中心的数据传输速率、支撑边缘与云计算融合、优化物联网接入等多方面发挥关键作用。通过分析网络安全、覆盖稳定性、带宽负载、兼容性及成本维护等挑战,并提出相应对策,为智能计算中心借助5G网络实现高效发展提供理论依据。

关键词： 湿法消解   微波消解   压力罐消解   干灰化消解   电感耦合等离子体质谱仪  

摘要： 为了研究不同消解方法对电感耦合等离子体质谱法测定食品中金属元素残留量的影响,并找出适合的前处理方法,分别采用湿法消解、微波消解、压力罐消解及干灰化消解4种消解方法对同一种样品进行消解,再用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测试镍、铜、锡、铅、钡、锑6种金属元素的含量。结果显示,测试使用6种金属元素标准溶液曲线的相关系数都在0.999 5以上,方法检出限为0.005 mg/kg~0.1 mg/kg,仪器灵敏度和精确度较高。4种消解方法中,微波消解法和压力罐消解法试剂用量少,所受环境干扰少,6种元素的检测结果均在参考范围内,精密度为0.29%~6.82%。微波消解法处理的消解液更为澄清,消解过程更便于操作,更适用于电感耦合等离子体质谱法同时测定6种金属元素。综合比较显示,微波消解更适合电感耦合等离子体质谱法测定食品中金属元素含量。