关键词： 无人机   穿墙雷达   合成孔径雷达   航迹规划   遗传算法  

摘要： 传统手持或车载穿墙雷达由于架设高度受限,无法对城市高层建筑内部目标进行透视成像,无人机载穿墙雷达具有灵活机动、高效便捷、无高度限制等优势,可对城市高层楼宇进行大范围三维穿透探测。三维层析合成孔径雷达(SAR)成像广泛采用多基线扫描模式,以获得高度向高分辨能力,但存在高度向空域欠采样导致的栅瓣问题。对此,该文提出一种基于遗传算法的无人机载穿墙三维SAR航迹规划方法,通过非均匀化飞行航迹,削弱周期性的雷达回波能量叠加,从而抑制栅瓣、实现更优的成像质量。该算法结合飞行距离与无人机载穿墙雷达成像质量的内在关系,建立了无人机航迹规划代价函数;利用遗传算法对3种典型的无人机飞行轨迹关键控制点进行基因编码,并进行基因杂交、变异等以优化种群与个体;最终通过最小化代价函数,分别筛选出3种典型飞行模式下的最优飞行航迹。仿真和实测数据的三维成像结果表明:相较于传统等间距多基线飞行模式,所提方法显著抑制了成像目标的栅瓣效应;此外,无人机斜线飞行的航迹长度明显缩短,提高了无人机载穿墙SAR成像效率。

关键词： 分布式发电系统   人工智能技术   多代理系统   人工神经网络  

摘要： 本文通过对多代理系统、人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑控制和深度学习技术的分析,阐述了各类人工智能技术在发电量预测、系统优化调度、故障预测和实时监控中的应用效果。通过技术应用案例,旨在为相关领域的研究人员和工程师提供有价值的参考和借鉴,推动分布式发电系统的智能化发展。

关键词： 模糊认知图(FCM)   长短期记忆(LSTM)   遗传算法   物流需求预测  

摘要： 鉴于传统的预测方法难以有效满足需求预测的非线性关系以及预测的精确度,文章提出了一种FCM-LSTM组合模型预测方法,首先对影响物流需求的关键因素进行模糊状态求解,然后对求解得到的各分量以及物流公司的历史货运量展开LSTM神经网络迭代预测,最终结合实例构建评价模型以评估算法的预测效果。该预测方法探讨了经济指标、季节性模式和假日对物流需求的重大影响,强调了将认知与神经网络模型结合应用的潜力,为控制物流行业的复杂动态提供了参考意见。结果表明,该组合模型可以提高预测精准度,具有有效性和可行性,为解决物流需求预测提供了可行的参考方法。

关键词： 改进遗传算法   计算机   网络可靠性  

摘要： 常规的计算机网络可靠性优化方法主要使用光纤分布式数据接口(fiber data distributed interface, FDDI)技术调整网络覆盖范围,易受异步传输模式变化影响,导致网络可靠度低下,因此,本文基于改进遗传算法设计一种全新的计算机网络可靠性优化方法。本文利用改进遗传算法构建了计算机网络可靠性优化模型,优化了计算机网络可靠性拓扑,从而实现了计算机网络可靠性优化。实验结果表明,在不同网络介质总成本下,本文设计的计算机网络改进遗传算法可靠性优化方法的网络可靠度始终较高,证明设计的网络可靠性优化方法的优化效果较好,能够提高计算机网络的综合性能,降低运行风险。

关键词： 直动式溢流阀   振动环境   异常泄露   MATLAB   遗传算法  

摘要： 针对振动试验台测试时产生的振动影响直动式溢流阀异常泄露问题,通过建立振动环境下阀芯开口量数学模型,并结合MATLAB及控制变量法,分析振动与元件结构参数对泄漏量的影响规律。在研究各影响因素的基础上,以最小泄漏量为目标函数,基于遗传算法对溢流阀异常泄露影响因素进行优化,从而得到稳定性较高的试验台。优化结果显示:在满足各因素变化范围内经优化后,振动频率、振幅、质量分别下降35.25%、30.7%、18.75%;溢流阀弹簧刚度、粘性阻尼系数分别提升28.59%、30.85%,可使得异常泄漏量减少96.98%;所得结果为振动试验台设计及溢流阀结构优化提供重要参考理论依据。

关键词： 三酸消解   电感耦合等离子体质谱法   土壤   重稀土元素  

摘要： 基于硝酸、氢氟酸、高氯酸三酸消解体系,采用全自动消解仪对土壤进行消解,建立三酸消解-电感耦合等离子质谱法测定土壤样品中钆、镝、铒、镱4种重稀土元素的新方法。采用物理技术-嵌片模式减缓土壤高盐基体对测试的影响,选择合适的待测同位素以及编辑干扰元素校正方程去除质谱干扰,采用碰撞模式去除基体干扰,实现用单一内标185Re进行土壤测试信号漂移校正,4种元素标准工作曲线的线性相关系数均大于0.999,方法检出限为0.009~0.05μg/g。基于10 ng/mL的185Re内标溶液校正基体效应,校正后的加标回收率可达到93%~107%。对空白样品进行加标回收试验,测定结果的平均相对标准偏差为2.4%~7.9%(n=6),加标回收率为94.1%~110%。该分析方法适宜土壤中钆、镝、铒、镱4种重稀土元素的测试。

关键词： 点融合系统   航空器进场排序   中国民航航空器尾流重新分类   元胞自动机   遗传算法   机场终端区   运行效率  

摘要： 针对点融合系统中航班调度问题,构建航班进场排序的二维元胞自动机模型,模拟先来先服务(first come first service, FCFS)和滑动窗口(sliding window, SDW)策略下的航班排序过程,对比不同策略下的终端区运行效率。实验结果表明:若都采用FCFS,使用中国民航航空器尾流重新分类标准(RECAT-CN)代替现行尾流间隔,进场航班流在点融合系统中的总运行时间减少了98 s,运行效率提升了4.3%;若都使用RECAT-CN间隔标准,采用SDW优化后的航班进场序列,较FCFS的总运行时间减少了193 s,运行效率提升了8.5%;点融合技术和RECAT-CN间隔标准可以实现终端区运行安全和效率的同步提升。

关键词： 电子罗盘   带约束最小二乘   椭球拟合   遗传算法   误差校正  

摘要： 针对电子罗盘椭球拟合校正算法的误差残留问题,提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)的分步式自主校正算法,实现了对电子罗盘剩余误差的校正。从电子罗盘定向原理及误差模型出发,分析了椭球拟合校正算法的原理及局限性,针对剩余误差的非线性引入遗传算法并对剩余误差进行了估计。实验结果表明:分步式自主校正算法能够有效地估计误差模型全部参数,消除椭球拟合校正算法的剩余误差。在俯仰角为30°、滚动角为30°的姿态下,分步式自主校正算法可在椭球拟合算法的基础上将航向角最大误差由1.9°降至0.49°,中误差由±1.19°降至±0.19°。

关键词： 遗传算法   神经网络算法   污水治理  

摘要： 针对污水治理中数据处理的复杂性,文章提出采用神经网络算法和遗传算法进行污水数据处理。通过对神经网络算法的深入研究,发现其在污水处理过程中能够实现智能调控和高效预测。遗传算法的应用使得污水处理厂的运行管理得到优化。实验结果表明,采用神经网络算法和遗传算法进行污水数据处理,能够显著提高处理效率,降低治理成本。神经网络算法通过大数据分析和模式识别,实现了对污染物的快速检测、流量的智能调控,而遗传算法通过模拟生物进化,为污水处理过程中的优化问题提供了新的解决思路。

关键词： 运动学模型   动力学分析   汽车变速传动机构   遗传算法   粒子群算法   疲劳度  

摘要： 汽车在高速、高负荷的运行环境下,变速传动机构的零部件面临着严重的疲劳问题,导致零部件的磨损加剧,使其材料产生疲劳裂纹,进而影响汽车的性能和寿命。为了提高汽车变速传动系统的可靠性、耐久性和安全性,提出考虑疲劳度优化的汽车变速传动机构优化设计。首先,建立汽车变速传动机构的运动学模型,在此基础上分离机构中的各部件,展开动力学范围内的疲劳度分析,为变速传动机构优化提供理论依据;其次,将汽车变速传动机构的整体疲劳可靠度作为优化目标,设计优化变量,建立汽车变速传动机构优化目标函数;最后,针对粒子群算法中存在的不足,引入遗传算法对其展开优化,利用改进后的算法获取汽车变速传动机构优化目标函数的最优解,实现优化设计。实验结果表明:所提方法可有效降低变速传动机构的油耗率,提高了传动机构的百公里加速性能、起步性能和换挡性能。基于此,建议加强基础研究,推广先进技术和方法,以推动汽车变速传动机构技术的不断进步,为汽车工业发展提供更高效、可靠、经济的解决方案。