关键词： 滤波   改进STA/LTA法   到时拾取   声发射震源定位   分析法―遗传算法  

摘要： 针对岩石力学震源定位问题,提出了一种在P波到时精确拾取的基础上通过分析法过滤异常到达传感器和遗传算法(genetic algorithms,简称GA)求解联合定位方法,并将其应用于岩石材料的破裂面定位以及采矿工程中。为了消除传感器到时精度、传统迭代法及迭代初值选择对定位的影响,基于时频分析的改进长短时窗(short-term average/long-term average,简称STA/LTA)法拾取P波到时,求解不同传感器组合分析解的逻辑概率密度函数过滤异常到达,引入遗传算法对到达清晰的震源进行定位。通过断铅、含夹层组合煤岩单轴压缩试验及定点爆破试验对该方法进行验证。结果表明:在对信号预先带通滤波后进行变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)精确滤波的基础上结合改进STA/LTA法可以大幅提升到时拾取精度;通过分析法过滤异常到达对定位精度的影响,结合具有全局性、不受初值影响的遗传算法对震源定位,应用于岩石材料试验以及采矿工程中可以较准确的对震源进行定位,该方法较传统迭代法、线性定位法等更具有工程实际应用价值。

关键词： 电感耦合等离子体原子发射光谱法   钛及钛合金   微波消解  

摘要： 考察了消解方式、消解酸体系、升温时间和目标温度对样品消解效果的影响,提出了微波消解-电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)同时测定钛及钛合金中Fe、Si、Mn、Mo、B、Al、Sn、Cr、V、Zr、Mg、Nb、Pd、Ni、Ta、W、Nd、Ru、Cu等19种元素含量的方法。取0.1000 g钛及钛合金样品置于聚四氟乙烯消解罐中,再加入8.0 mL 33%(体积分数)盐酸溶液、3.0 mL 25%(体积分数)氢氟酸溶液、1.0 mL 50%(体积分数)硝酸溶液和0.5 mL高氯酸,将其置于微波消解仪于最高消解温度120℃下保持10 min,冷却至室温,用水将消解液定容至50 mL,采用ICP-AES测定质量分数不大于1.0%的元素,将样品溶液稀释10倍,同法测定质量分数大于1.0%的元素。结果表明,19种元素的质量浓度在一定范围内与对应的响应强度呈线性关系,检出限(3s)为0.006~0.033 mg·L^(-1)。对4种钛合金标准样品和3种钛合金实际样品进行分析,并与标准方法GB/T 4698系列的测定结果进行对比,结果显示本方法的测定值与认定值基本一致。以两种钛合金标准样品和两种钛合金实际样品为研究对象进行精密度试验,每个样品平行测定5次,测定值的相对标准偏差均小于4.0%。

关键词： 农宅供热   供暖系统   供热负荷预测   相关性分析   人工神经网络  

摘要： 农宅实际供热负荷的预测对农宅供暖系统优化和新型供暖系统的应用具有重要意义。本文基于对华北地区农宅室内外13个参数的长期监测和相关性分析,研究了经遗传算法优化的BP人工神经网络模型(GA-BPANN)应用于农宅供热负荷预测的可行性和可靠性。结果表明,当GA-BPANN输入变量为按与供热负荷相关性强度排序的前6个参数(室内温度、室外温度、室内TVOC(总挥发性有机化合物)浓度、室内相对湿度、室外相对湿度和光照强度)时可以得到高精度的预测结果,为合理确定预测方案和农宅供热负荷提供了借鉴。

关键词： 遗传算法   DMC   酯化反应   温度优化控制  

摘要： 酯化反应釜设备复杂,参数较多,存在深度耦合。动态矩阵控制(DMC)算法可以较好地解决多入多出系统的多变量约束问题,但是DMC中多个参数的选取依赖经验值,导致超调过大、响应过慢等问题。文章采用遗传算法对DMC的多个权重矩阵进行优化,并给出详细的算法步骤,通过实验证明方法的有效性,从而提升系统整体控制性能。

关键词： 基坑监测   组合模型   BP神经网络   小波分析   改进遗传算法  

摘要： 以某市人民医院基坑工程为例,针对实测数据建立实测数据结合BP神经网络预测模型,小波降噪结合BP神经网络模型和小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型,并利用误差分析理论对基坑变形数据预测效果评价。结果表明:对比3种模型实际处理、预测数据能力,实测数据结合BP神经网络模型预测精度在1%-4%之间,小波降噪结合BP神经网络模型预测精度1%-2%之间,小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型预测精度在1%以内,小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型的预测准确率最高。针对基坑变形监测,小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型具有更高预测精度,可为类似工程提供实际参考。

关键词： Spearman相关系数   GM(1,1)模型   多目标规划   遗传算法  

摘要： 合理订购和销售蔬菜类商品是商家实现收益最大化的重要研究课题。计算Spearman相关系数发现,蔬菜各品类销售量之间有着较强的正相关性;利用高斯函数进行回归拟合发现,蔬菜各品类销售总量与销售价格大致呈负相关。使用灰色预测GM(1,1)模型预测蔬菜各品类未来7日的定价和销售量,同时构建基于多目标规划与遗传算法的商家利润优化模型来研究并给出商家未来7日的单品补货量和定价策略。

关键词： 人工神经网络   神经网络结构   人工智能   深度学习   评估策略   评价准则   搜索性能   设计和优化  

摘要： 引言在人工智能领域,深度学习技术因其卓越的性能而广受瞩目。深度学习的核心在于人工神经网络,而神经网络的性能在很大程度上取决于网络结构的设计和优化。这就意味着,为了得到更好的结果,必须致力于设计与优化更为有效的网络结构。

关键词： 长鳍金枪鱼   遗传算法   BP神经网络   标准化   南太平洋  

摘要： 长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是大洋洄游性鱼类,其渔场分布与多种环境因子存在一定联系。根据2016−2021年的南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔捞日志,利用南方涛动指数(Southern Oscilllation Index,SOI)、海表温度(Sea Surface Temperature,SST)、叶绿素(chlorophyll-a,CHLA)浓度、溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)浓度等海洋遥感资料,把时空和环境因子作为输入层,单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)作为输出层,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化结构为9-13-1的BP神经网络。GA-BP神经网络预测的均方误差(MSE)和R2分别为0.0074和0.397,均优于BP神经网络。预测分析显示,SST和DO浓度是长鳍金枪鱼渔场重心变动的主要环境因子,CPUE较高的渔场SST范围为18~20℃,DO浓度范围为210 mmol/m^(3)以上。预测与实际渔场重心基本一致,且标准化的CPUE与名义CPUE的时间变化趋势总体一致。研究表明,GA-BP神经网络能够较好地预测长鳍金枪鱼的渔场,为金枪鱼渔业生产与管理提供参考依据。

关键词： 量子遗传算法   继电保护定值   目标函数   收敛性   灵敏性   约束条件  

摘要： 针对现有继电保护定值优化方法的收敛性与灵敏度较差的问题,提出基于量子遗传算法的继电保护定值优化方法。以继电保护动作时间和最小为目标建立优化目标函数,对继电保护的收敛性、选择性以及灵敏性进行约束,设定差级约束、灵敏度约束等约束条件。利用量子遗传算法求解满足约束条件的目标函数最优解,得到优化的继电保护整定值。在验证实验中,所提出的方法表现出较快的收敛速度和较高的灵敏度。

关键词： 磨料水射流   3D打印的AlSi10Mg   表面强化   GA-GRNN神经网络   遗传算法  

摘要： 为提高磨料水射流(Abrasive Water Jet,AWJ)强化工艺对3D打印AlSi10Mg表面性能的强化效果预测的准确性及高效性,首先开展磨料水射流强化AlSi10Mg表面强化实验;然后分别以表面硬度和表面残余应力作为目标,基于遗传算法-广义回归神经网络(Genetic Algorithm-Generalized Ragression Neural Network,GA-GRNN)对实验数据样本进行训练,建立3D打印AlSi10Mg表面性能预测模型;最后,利用遗传算法对建立的神经网络预测模型中的AWJ强化主要参数进行优化。研究结果表明,经过磨料水射流强化后的AlSi10Mg表面硬度与表面残余应力均得到有效提高;建立的GA-GRNN预测模型与校验值误差在2.3%以内,具有较高的准确性;经遗传算法优化后,得到表面硬度最佳参数组合:射流压力为33 MPa,磨料粒径为0.15 mm,靶距为12.4 mm,此时表面硬度为159.25HV;表面残余应力最佳参数组合:射流压力为40 MPa,磨料粒径为0.13 mm,靶距为15 mm,此时表面残余应力为-137.4 MPa。为后续磨料水射流强化零件表面的参数选择提供数据支撑。