关键词： 示众   鲁迅   福柯   话语权力   规训   消解  

摘要： 示众是一场灌输权力符码的仪式。《示众》一文揭示了处于军阀混乱时期的统治者为维护统治的稳定性力图将权力在公开的行刑中反复展示、生产和增强,通过惩罚犯人肉体的方式规训百姓的精神意志。《示众》中还呈现了统治者权力话语输送的断裂样态,这场饱含政治策略的示众惩罚却因为围观者的麻木和缄默而趋于失效,它并没有发挥应有的规训功能。然而,僵化的灵魂又会成为另一个囚牢,因此《示众》中蕴含了鲁迅呼吁百姓自我意识觉醒和勇于说真话的理想。

关键词： 网络公共表达   网络热点事件   话语转向   语义网络   情感偏向  

摘要： 随着传播技术的发展和社会转型的加速,网络公共表达的内容指向和话语表征不断发生变化。通过比较网民对跨越十余年的两个同类事件(“李刚门”和“北极鲶鱼”事件)的公开表达,可以发现,网络公共表达话语存在形态和情感两方面的转向:网络表达的话语形式从隐性戏谑转向显性直抒;主题由分散化趋向关联化;网民的情感偏向仍以负面情绪为主,但渐趋平和;动员方式由情绪化转向理性化。这些转向是由社会环境、媒介平台及网民群体的发展变化共同促成的。多元主体应当共同努力,使网络空间真正成为反映民情、集中民智的公共场域。

关键词： 电梯群控系统   智能算法   自动化调度   遗传算法   神经网络  

摘要： 随着城市化进程加速和高层建筑不断涌现,传统电梯群控调度方法已难以满足复杂的垂直交通需求。研究智能算法在电梯群控系统自动化调度中的应用,提出基于遗传算法、神经网络和群智能算法的混合调度策略。遗传算法实现全局最优调度,神经网络提供智能决策和交通流预测,群智能算法优化电梯协同运行。上海市某金融中心的应用验证表明,相比传统方法,智能调度平均等待时间减少39.4%,系统通行能力提高41.8%,运行能耗降低23.4%,用户满意度显著提升。研究成果可为提升电梯群控系统性能、推动建筑智能化发展提供有效的技术途径。

关键词： 高速铁路   风速监测   大风预警   超短时风速预测   时间序列预测算法   人工神经网络  

摘要： 高速运行的列车受大风影响可能造成晃车甚至倾覆事故,因此大风监测是高速铁路灾害监测系统的重要组成部分。针对大风等极端天气,我国目前通过实时监测分析现场数据进行报警,并形成行车管制预案,确保行车安全。随着人工智能等算法日趋成熟,高速铁路大风监测由报警升级为预警,应用于高速铁路灾害监测的智慧平台已经成为技术发展趋势。预警技术通过超短时风速预测,在既有大风监测实时报警的基础上增加提前预警功能,可进一步确保行车安全并提高乘客舒适度。本文通过研究高速铁路大风监测预警的算法设计、技术路线和智能化发展趋势,提出应用人工智能技术实现智能化大风预警的技术方向。

关键词： Shape memory alloys   Constitutive model   Data-driven   Artificial neural network  

摘要： The constitutive models of shape memory alloys (SMAs) play an important role in facilitating the widespread application of such types of alloys in various engineering fields. However, to accurately describe the deformation behaviors of SMAs, the concepts in classical plasticity are employed in the existing constitutive models, and a series of complex mathematical equations are involved. Such complexity brings inconvenience for the construction, implementation, and application of the constitutive models. To overcome these shortcomings, a data-driven constitutive model of SMAs is developed in this work based on the artificial neural network (ANN). In the proposed model, the components of the strain tensor in principal space, ambient temperature, and the maximum equivalent strain in the deformation history from the initial state to the current loading state are chosen as the input features, and the components of the stress tensor in principal space are set as the output. The proposed ANN-based constitutive model is implemented into the finite element program ABAQUS by deriving its consistent tangent modulus and writing a user-defined material subroutine. The stress-strain responses of SMA material under various loading paths and at different ambient temperatures are used to train the ANN model, which is generated from the existing constitutive model (numerical experiments). To validate the capability of the proposed model, the predicted stress-strain responses of SMA material, and the global and local responses of two typical SMA structures are compared with the corresponding numerical experiments. This work demonstrates a good potential to obtain the constitutive model of SMAs by pure data and avoid the need for vast stores of knowledge for the construction of constitutive models.

关键词： 豆清液   乳酸菌   响应面   人工神经网络-遗传算法   感官风味  

摘要： 为制备良好感官品质的豆清饮料，增加豆清液的附加值，该研究以豆清液为原料，通过复配百香果汁并采用乳酸菌进行发酵。采用活菌数和感官评分为综合评价指标，通过利用响应面试验联合人工神经网络-遗传算法（artificial neural network-genetic algorithm，ANN-GA）优化构建百香果豆清饮料的最佳发酵工艺。利用气相-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry，GC-IMS）与感官评价研究百香果豆清饮料在最佳工艺条件下发酵期间的感官风味变化规律。结果表明，百香果豆清饮料的最佳发酵工艺为：百香果汁添加量20%、乳酸菌添加量0.5%、发酵时间18 h、发酵温度35 ℃、初始pH值4.1和可溶性固形物13 °Brix，感官评分高达89.98分。在不同的发酵时间GC-IMS共鉴定53种挥发性化合物，其中以醇类和酯类化合物为主。随着发酵时间的延长，香气化合物的含量逐渐增加，促进赋予果香、甜香与酒香风味的醇类、萜烯、酮类及酯类物质形成，并抑制不良风味的产生，其中在发酵18 h时果香味香气化合物最为丰富，然而过度发酵（24 h）可引起饮料风味的劣变。采用正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis，OPLS-DA）筛选出17种香气化合物作为区分百香果豆清饮料在不同发酵阶段风味特征的关键标志化合物。研究证实响应面协同ANN-GA突破单一工艺局限，极大地促进了发酵饮料的感官风味，为加快推进豆清液的综合利用和开发高品质的乳酸菌风味饮料提供科学的理论依据。

关键词： 公交线路设计   遗传算法   模块化公交   时刻表优化  

摘要： 为解决大型居住区居民出行的“最后一公里”问题,该文协同优化了大型居住区内接驳地铁的模块化微循环公交线路与时刻表。该文首先考虑线路生成、乘客分配和车辆运用等多重约束,构建了最小化总成本(包括公交线路运营成本和乘客出行时间成本)的混合整数非线性规划模型;其次,为高效求解上述模型,引入辅助变量降次了目标函数和约束条件的高次项;最后,基于真实的区域道路网和随机生成的乘客需求进行了算例分析和灵敏度测试。由于商业求解器难以求解大规模问题的精确解,因此该文设计了一种改进的混合遗传算法,在遗传算法中嵌入乘客分配和线路修复算子,以加速算法求解进程,确保子代个体可行;采用精英保留策略,将模拟退火算子融入遗传算法,在提高算法寻优效率的同时避免过早陷入局部最优。该文算例求解结果表明:模块化公交的行驶速度对运营成本影响显著,在一定范围内提升行驶速度可降低运营成本;超过阈值后继续提升行驶速度,成本降低效应减弱且安全风险增加。在预约时间误差容忍度方面,严格的容忍度能降低乘客平均预约时间误差,但会增加公交线路运营成本和乘客在车时间。应合理设置行驶速度和预约时间误差容忍度,以实现模块化微循环公交系统的效益最大化。该文研究结果可为后续模块化公交的大规模应用提供参考。

关键词： 多目标绿色柔性作业车间   全局—局部—随机搜索初始化方法   双种群遗传算法   欧式距离   适应度种群分割  

摘要： 为使调度计划在不降低加工效率的情况下实现制造生产的降能减排，建立以最大完工时间、机器总能耗和总碳排放量为优化目标的多目标绿色柔性作业车间调度问题数学模型。传统双种群遗传算法在求解上述模型时，由于初始化解集差异化较小导致调度方案重复性高，为解决这一问题提出一种改进双种群遗传算法。首先，采用两段式编码简化算法流程，并提出一种多目标改进全局—局部—随机搜索初始化方法增加种群解集多样性，然后提出适应度种群分割方法划分种群；之后对两个种群分别进行进化操作，并在合并后进行种群择优以提高下一代种群质量；最后，采用归一化法综合评估选出最优调度方案。通过改进Brandimarte数据集和实例数据对改进双种群遗传算法进行验证对比，结果表明，改进双种群遗传算法在求解多目标绿色柔性作业车间调度问题时具有较大的优势。

关键词： 车辆路径问题   遗传算法   香农多样性指数   强化学习  

摘要： 针对考虑电动车能耗、订单时间窗和车辆负载等约束条件的路径优化问题，首先，构建了以路径成本最小化为核心优化目标的混合整数规划模型；然后，根据问题特性，提出多代理强化学习驱动的遗传算法(Multi-Agent Reinforcement Learning-Driven Genetic Algorithm，MRLGA)。在MRLGA算法中，运用多代理智能体动态调整遗传算法的变异交叉概率以及选择交叉操作，以提升算法的搜索效率；通过引入香农多样性指数衡量种群多样性，避免算法早熟收敛，有效维护种群的多样性；采用2-opt搜索算法增强局部搜索能力，同时引入离散莱维飞行策略提高全局搜索能力，实现对车辆路径的高效规划。最后，通过120个测试算例展开实验，结果表明所提MRLGA算法在满足复杂约束条件下，能有效降低路径成本，验证了算法的有效性和可行性。

关键词： Keggin-型杂多阴离子   质子化结构   光谱性质   密度泛函理论   遗传算法  

摘要： Keggin-型杂多酸作为高效光催化剂在能源催化转换领域扮演重要角色.虽然在实验上利用它们较为容易实现光催化反应,然而要对相关的光催化反应机理进行原子水平细节研究仍然困难重重,在其中获得一个相对合理的催化剂团簇模型至关重要.本文利用自建的遗传算法程序并结合密度泛函理论探究Keggin-型铌杂多阴离子完全质子化团簇(Hn+3[PMo12-nNb_nO40],n=1～4)的稳定几何结构与光谱性质.通过观察铌作为杂原子取代团簇表面上的钼以及质子占据对体系几何结构和光谱性质的影响,我们期望能够为基于该类团簇的光催化剂分子设计以及光催化反应机理探究提供有用信息.基于计算数据,我们发现:在优化团簇几何结构中,随着杂Nb原子数目的增多,它们在团簇骨架上的分布能展现一定的规律（倾向于离散分布或者共用O桥而成等边三角形）,并且质子均倾向于与杂Nb原子（或其邻居）相联的端基O成单键.团簇体系的偶极矩从最大值出发降到最低值而后逐渐增大.这可以被归功于杂原子铌与被取代原子钼之间相对较小的电负性差异以及取代位置模式的不同.研究体系的红外（或拉曼）吸收主要分布在两个波数区间(0～1500 cm-1)以及(3600～4000 cm-1).前者对应于团簇骨架上重原子间（桥基O-Mo,O-Nb等）或者骨架局部关联的振动模式,后者对应于端基的O-H单键的振动模式.同时,它们在1200～1500 cm-1波数区间展现可区分的红外吸收分布,在高波数区间Raman吸收可展现强度差异.