关键词： 舞蹈机器人   步态稳定   遗传算法   轨迹规划  

摘要： 为进一步提升舞蹈机器人的步态稳定性,提出一种基于改进遗传算法的机器人步态优化算法。其中,以遗传算法作为基础的步态参数优化方法,通过对遗传算法进行进一步改进,以提升其寻优能力,进而提升整体的步态优化效果。实验仿真结果表明,与传统的遗传算法相比,改进遗传算法具有更强的最优解搜索能力;与未经过步态优化的舞蹈机器人相比,基于改进遗传算法进行步态优化的舞蹈机器人的零力矩点ZMP曲线更加稳定,这表明在行走过程中机器人的振动更小,而在实际的行走测试中,经过步态优化的舞蹈机器人稳定性良好,解决了存在的机器人位姿较差的问题。综上,基于改进遗传算法的机器人步态优化算法优化效果良好,能够应用于实际场景,进行舞蹈机器人稳定性的提升,可行性较高。

关键词： 教育异化   马克思异化理论   消解   途径  

摘要： 百年大计,教育为先,教育是国之大计、党之大计,更是育人之本。但受到多方面因素的影响,我国教育异化的现象越来越严重,主要表现在教育目的、教育内容、教育结果的异化,教育也逐渐失去了原本的意义,反过来控制人、奴役人。因此,正视教育异化现象,对教育异化问题进行合理的评价和分析尤为重要,而通过转变教育价值取向、丰富扩展教育内容、转变教育评价方式能对其进行有限消解,对我国教育的发展具有重要的价值和现实意义。

关键词： 人工神经网络   遗传算法   建筑负荷预测   空调运行优化  

摘要： 准确预测建筑负荷并合理优化空调系统运行,对于提升空调系统经济性能和能源利用效率具有重要意义。运用人工神经网络建立建筑负荷预测模型,并且考虑不同热区内人员的热舒适需求对建筑负荷预测精度的影响,然后以空调系统运行成本最低为目标,运用遗传算法建立地源热泵和蓄能水箱联供系统的运行优化模型。结果表明,负荷预测模型的CV-RMSE指标降低了15.26%;在负荷预测结果的基础上,运用优化模型实现系统的运行调度可以分别在冬季典型日和夏季典型日节约22.53%和33.69%的运行成本。

关键词： 柴油机   韦伯方程   零维燃烧模型   神经网络   遗传算法   生物柴油   代数分析法   遗传算法-神经网络算法  

摘要： 为了解决神经网络建立的柴油机零维燃烧模型对稳态和动态工况预测能力不稳定问题,本文采用遗传算法对神经网络的初始权值、阈值进行综合优化,提出了遗传算法-神经网络算法。基于TBD620型柴油机,通过稳态和瞬态试验获得运行参数和缸压数据,通过代数分析法结合遗传算法获得对应燃烧参数,最后分别利用遗传算法-神经网络算法和神经网络算法对燃烧模型进行构建并对比辨识结果。结果表明:与神经网络算法相比,遗传算法-神经网络算法构建的零维燃烧模型对应φ_(50)和IMEP预测值平均误差分别降低了43.84%和42.73%,遗传算法具有高效的权值、阈值寻优能力,模型具有更高的预测精度,泛化性更好,适用于柴油机零维燃烧模型研究。

关键词： 类人机器人   劳动异化   马克思主义哲学  

摘要： 类人机器人引发的异化危机蕴含着马克思劳动异化的理论结晶且具有独特的现实表征。马克思的劳动异化理论系统地阐释了人类与劳动产品之间的四重关系,其核心观点主要有劳动者与劳动活动、人与人的类本质、劳动者和劳动产品以及人与人之间的异化关系。类人机器人的应用发展在一定程度上造成了社会劳动的异化,把马克思的劳动异化理论应用到分析当下社会科技发展造成的异化实际当中,深入剖析类人机器人引发的劳动异化的消解路径与方法。

关键词： 激光冲击复合强化   人工神经网络   复合强化   残余应力  

摘要： 目的通过结合人工神经网络和激光冲击有限元仿真,以减少激光冲击强化最佳参数设计的迭代次数,提高参数优化效率。方法构建基于冲击波压力幅值的激光冲击强化Abaqus有限元模型。采用Vdload子程序与对应二次开发脚本形成光斑重叠区域残余应力的初始数据集。建立人工神经网络(ANN)算法模型,采用测试集对ANN模型进行测试,对超参数进行优化,对比分析不同机器学习算法的R2得分、MAE和RMSE。设计并优化镍铝青铜模型表面的残余应力大小与分布,对比分析经机器学习预测后的模型表面残余应力分布情况。结果经ANN预测整个面LSCP处理的模型表面形成了高达‒413 MPa的残余压应力,并且预测了均匀与非均匀的残余压应力分布;RMSE均方根误差仅为1.1891,既显示出较好的预测精度,又避免了模型的过拟合,保证了一定的泛化能力,模型综合性能远优于其他经典的ML算法回归模型。所预测的残余压应力分布模型均达到了较深的影响层深,且在1 Hz的脉冲重复频率下,最大效率达到了1.87 mm^(2)/s。结论激光冲击强化与机器学习的结合实现了易产生残余应力孔洞的镍铝青铜光斑重叠区域的最大残余压应力分布,且该方法优化出了整个表面的均匀与相对非均匀的残余压应力分布,为非均匀塑性应变引起镍铝青铜材料异质结构的形成开辟了新的设计途径。

关键词： 网络货运   订单整合   遗传算法   单车最优   全体车辆最优  

摘要： 针对网络货运订单整合问题,文章将整合过程分为2个阶段。首先,在订单预处理阶段,按需求和目的地将订单进行归类。然后,根据单车最优和全体车辆最优原则,建立包含综合满载率、收益率、综合匹配率的整合模型。采用遗传算法求解,利用某网络货运公司实际数据进行验证。研究结果显示:以单车最优为目标时,单车各项指标显著提高,单车利用率明显提升;而以全体车辆最优为目标时,各车参数均衡性高,实现了车辆配置的优化与平衡。

关键词： 车辆+无人机   聚类算法   Floyd算法   遗传算法   路径优化  

摘要： 为了提高城市环境下物流配送效率,以配送时间和配送成本为优化目标,建立“车辆+无人机”路径优化数学模型,提出一种基于聚类-Floyd-遗传算法的三阶算法。实验结果表明,该算法通过多阶数据处理,可有效降低运算量,克服了遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。对无人机容量进行灵敏度分析表明,无人机的配送能力随载重量增大而显著提升,载重量和最大航程同步提升能更好地发挥无人机的配送能力。和单纯车辆配送的方式相比,“车辆+无人机”配送模式总配送成本降低36.1%,总配送时间减少34.5%。证明了该算法在城市物流配送方面具有一定实用价值。

关键词： UUV   应召搜索   路径规划   遗传算法   隐马尔可夫模型  

摘要： 针对应召搜潜中的两种常见情况,即目标随机机动和已知目标概略航向,建立了目标位置分布模型。针对无人航行器(UUV)对潜应召搜索中目标运动状态难以准确描述的问题,基于隐马尔可夫模型(HMM)建立了目标运动模型,能够在已知目标起始概率分布、转移概率和探测结果时实时更新目标概率分布。针对传统搜索方法难以保证有限搜索时间内发现概率最大的问题,设计了一种基于改进遗传算法的UUV应召搜潜路径规划方法,在常规遗传算法基础上增加删除和增添等操作,保证搜索路径的连通性;设计保留精英基因操作,使算法快速收敛。通过与扩方搜索、巡逻线搜索、随机搜索等常用搜索方法的对比,验证了该方法的有效性。

关键词： 柴油机   瞬时转速   遗传算法   故障诊断  

摘要： 通过在线监控柴油机瞬时转速信号,进一步研究与柴油机燃烧有关的故障诊断,已成为柴油机故障诊断技术中最有应用价值的技术之一。但是,柴油机结构复杂导致瞬时转速的波动变化复杂,信息辨识困难,尤其是在柴油机早期故障的瞬时转速特征信息提取难度较大。针对瞬时转速在柴油机早期故障中信号微弱,故障特征提取困难,而传统的故障特征优化方法在处理柴油机瞬时转速数据时,存在准确率不高、效率底下等问题,引用遗传算法对柴油机瞬时转速信号6个较能反映故障的无量纲化特征参数作为原始特征进行提取优化,得到最佳特征参数,用以故障诊断,通过故障模拟实验验证了遗传算法在优化柴油机瞬时转速故障特征上的有效性,对于超过15%幅度的功率不平衡性故障,使用瞬时转速信号可以进行准确诊断。