关键词： 转向架构架   稳健可靠性   仿射响应面   区间理论   遗传算法  

摘要： 为提升结构时变稳健可靠性能并兼顾区间变量参数描述精度,提出一种基于遗传区间仿射响应面的结构优化设计方法。首先,根据结构性能分析方法获取结构性能响应,并提取结构不确定性因素。其次,构建结构参数化分析模型并开展试验设计,将试验设计过程分别存储为设计变量及结构性能响应两种数据库,基于区间仿射理论初步构建结构区间仿射响应面,依据设计变量数据库的各变量样本边界及结构性能分析结果,利用遗传算法及误差最小化判别准则优化初始区间仿射响应面,并利用结构性能响应数据库验证优化后响应面的有效性。最后,结合结构性能退化行为及稳健可靠性优化方法,构建结构时变稳健可靠性优化模型并开展结构优化设计,通过工程算例验证了所提优化设计方法的合理性。算例分析表明,遗传区间仿射响应面能够更合理地反映出结构响应的波动区间,所提优化方法能够有效提升结构稳健可靠性水平。

关键词： 踏面制动器   检测装置   寿命预测   人工神经网络  

摘要： 文章根据制动器的结构和作用机理,研究分析制动器关键部件的可靠性与使用寿命;并根据以上分析探讨制动器技术参数检测的方法,设计开发制动器检测装置;再使用Matlab神经网络工具箱建立制动器关键件的人工神经网络寿命模型。根据建立的关键件寿命模型和检测装置采集到的关键件参数,预测制动器各关键件的寿命,提高制动系统可靠性,确保列车的行车运行安全。该方法还为制动器预防性检修维护提供理论依据,为机车检修方式由计划修升级为状态修做准备。

关键词： 人工智能   计算机科学与技术   机器学习   深度学习   自然语言处理  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)作为计算机科学与技术领域的重要分支,已经取得了巨大的进展并在各个领域展现出了广阔的应用前景。本文通过对人工智能定义的阐述,系统介绍了机器学习、深度学习以及自然语言处理等关键技术的分类与原理,分析了人工智能在计算机科学中的应用,包括数据挖掘、计算机视觉、网络安全等方面。同时,探讨了人工智能在软件工程和系统开发中的应用,并指出了相关技术面临的挑战,如算法复杂性、数据隐私保护等。

关键词： 改进遗传算法   房建   深基坑   支护结构   设计  

摘要： 住宅楼工程施工中经常采用复杂双排灌注桩且一桩两用的方式设计基坑支护结构,但工程实践中基坑施工具有明显的不确定性,各方面因素共同作用下导致数据模拟数值和理想数值之间通常存在鲜明差异。为此,以张家口宇鑫小区二期项目为例,研究基于改进遗传算法在深基坑支护结构设计中的应用,通过构建模型时取桩体嵌入地面的深度和桩体弯矩作为约束条件并设置惩罚函数,明确模型建立中的约束问题,同时结合施工现场基坑断面处理图形结构,通过在基坑中设置钢板桩支护结构以约束基坑变形等问题,并采用高压旋喷桩等方式确保基坑支护结构的防渗防水效果。实验结果显示,改进遗传算法的应用能够有效提高地表沉降、桩体的水平位移和地表沉降与理想数值之间的契合性,大幅度提高数值模拟可信度。

关键词： 都   范围副词   模糊集合   核心义   强化词  

摘要： 本文通过梳理副词“都”在使用中的各种语言事实后指出:1)它本质上确是传统语法学家们一致定性的范围副词,已有文献给出的全称、分配、加合、相对大量、最大化、穷尽性功能等分析,只是基于其所在的不同语境给出的随机性解释;2)与语义明晰且功能纯粹的全称量词“所有”相比,“都”随具体语境而“变化多端”的种种事实表明,其“出厂设置”是用来表示量幅大于一的一个多元集合,语义功能上可视为一个待定算子,能够依托相关语境实现量幅的确认,进而完成相关句子的语义解读,同时又能起到加强语气的作用。由此,将“都”还原为范围副词的分析,能够合理阐释它的使用为相关语句所注入的句法、语义与语用信息。

关键词： 并网逆变器   μ综合理论   遗传算法   鲁棒控制  

摘要： 在并网逆变器的实际运行中,电网阻抗和时间延迟系数的不确定性会影响到系统的稳定运行。为提高该含参数不确定性的系统的鲁棒性,提出采用μ综合理论来对系统进行鲁棒控制,通过对参数不确定性及其他性能约束的加权函数进行设计,从而使系统能够满足鲁棒稳定性与鲁棒性能要求。针对μ综合法设计的控制器阶数过高,难以工程实现的问题,可将其与遗传算法结合来对定结构控制器进行优化。首先采用μ综合理论搭建系统的摄动模型,然后用遗传算法对系统控制器的参数进行设计,使摄动系统能够实现结构化奇异值最小化的目标,从而达到对参数变化具有更强的鲁棒适应性的要求。实验结果表明,用该方法设计的控制器比用传统方法设计的控制器具有更好的鲁棒性。

关键词： 遗传算法   综合处理平台   动态加载   调度  

摘要： 介绍一种基于遗传算法的综合处理平台动态调度方法。研究根据遗传算法的主要特点,结合综合处理平台的使用需求,从综合处理平台硬件资源布置、软件模块规模大小及软件模块数据量等方面综合考虑,将综合处理平台整体资源开销最低作为目标函数,利用遗传算法的染色体表达、初始化、交叉、变异等步骤,获取最优的综合处理平台调度方法,实现了综合处理平台上各软件模块的动态加载。仿真结果表明,使用基于遗传算法的综合处理平台动态调度方法可获得较好的软件加载方案,可以降低综合处理平台资源消耗及提高处理性能。

关键词： 数据驱动   水泵水轮机   综合特性曲线   遗传算法   模糊逻辑  

摘要： 基于一水泵水轮机的水轮机工况综合特性曲线,文章旨在提出一种数据驱动的三维综合特性曲线表达方法,并提出遗传模糊算法用于寻找最优运行点,基于文章所提出的方法,单位流量、单位转速、效率、导叶开度等关系得到了直观清晰的表达,最优运行范围也得到了有效确认,对电站高效运行、提高经济效益具有参考意义。

关键词： 鱼骨型布局   多目标路径优化   负载平衡   遗传算法  

摘要： 针对鱼骨布局多目标路径规划问题,建立了以多车协同拣货总移动距离最短和负载不平衡最小的两目标路径规划模型;通过距离检测的方法在帕累托前沿面上寻找knee点,并将该knee点作为偏好信息带入r支配中,引导算法快速搜索到偏好区域,形成更好的帕累托解集,提出一种基于knee点的r支配多目标遗传算法;引入自适应交叉和变异算子,依次提高算法全局搜索能力,加速种群收敛速度,同时防止陷入局部最优,基于标准测试函数测试算法的性能,最后通过实验数据验证了该算法在鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性。

关键词： 接地网腐蚀   BP神经网络   腐蚀速率   遗传算法   果蝇优化算法  

摘要： 接地网腐蚀速率是接地网腐蚀状态评估的一个重要方面。人工智能算法模型可以很好地预测接地网腐蚀速率,针对目前预测模型中特征输入量选取不够全面的问题,在对接地网进行电网络理论分析的基础上,确定接地网腐蚀采样点,提出以土壤理化性质和接地网电阻平均增长率为预测模型的特征输入量,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络,建立接地网腐蚀速率预测模型。将所提模型预测结果与未优化的BP神经网络模型和采用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化BP神经网络模型对比。在BP神经网络模型预测精度方面,GA算法相比于FOA算法,RMSE和MAPE值分别提高5.88%和1.5%,相比未经优化的BP神经网络模型,RMSE和MAPE值提高22.01%和4.96%。由此可见,提出的方法有更好的适用性。