关键词： 铁路电力   风光能储装置   遗传算法   粒子群算法  

摘要： 铁路是电能消耗的重点行业。我国“双碳”目标的提出,为铁路行业推进其自身能源结构调整,尤其是风光能储等新能源技术的引入提出了现实需求。风光能储系统在铁路电力供电系统中的设置方案是急待解决的问题。受风光能储系统设置方案的决定,系统在全生命周期内的成本也成为制约该系统在铁路中推广应用的关键因素之一。本文从成本角度出发,以潮流计算为基础,运用粒子群及遗传算法,以Matlab软件中IEEE9节点系统为工具,研究了铁路电力供电系统中风光能储系统接入位置、容量配置、运行策略的配置方法。

关键词： 微波消解   ICP-OES   奥美沙坦酯氢氯噻嗪片   有毒有害元素   分析检测  

摘要： 药物中有毒有害元素的残留危害人类身体健康。复方降压药-奥美沙坦酯氢氯噻嗪片的主成分是奥美沙坦酯(C_(29)H_(30)N_(6)O_(6))和氢氯噻嗪(C_(7)H_(8)ClN_(3)O_(4)S_(2)),是一种常用的有效血压控制复方制剂,其中有毒有害元素含量的准确测定在质量控制中不可或缺。国际协调理事会(ICH)指导原则Q3D(R2)及USP(美国药典)<232>均对对人体有毒有害的元素控制提出了非常明确和严格的限度要求,虽然中国药典(2020年版)和USP(美国药典)<233>给出了杂质元素测定的方法通则,但未给出具体的测定方法。采用微波消解仪和电感耦合等离子体发射光谱仪,建立了一种快速、准确测定奥美沙坦酯氢氯噻嗪片中7种有毒有害元素的方法。结果表明,各元素的线性回归方程的相关系数均大于0.9998;方法检出限为0.02~1.13μg/g,定量限为0.06~3.79μg/g;相对标准偏差(RSD,n=6)为0.40%~6.8%;加标回收率为Cd 96.2%~101%、Pb 93.3%~95.1%、As 96.0%~98.8%、Hg 88.2%~91.0%、Co 91.3%~96.2%、V 102%、Ni 97.7%~98.8%,结果满意。

关键词： 可逆数据库水印   鲁棒性   数据失真   差值扩展   遗传算法  

摘要： 数据库水印在保护版权和防止数据泄露方面起着不可替代的作用,但往往数据失真度和水印鲁棒性是正相关关系,鲁棒性越高,失真度越大。针对此问题,提出了一种平衡水印鲁棒性和数据失真的最优可逆数据库水印方案(IGADEW)。该方案不再局限于寻找单一最佳嵌入密钥,亦或最佳嵌入位置,而是利用遗传算法(GA)综合优化对象,设计带权目标函数来评估鲁棒性和失真度的平衡。IGADEW方案中引入基于散列函数的消息验证码(HMAC)加密、数字签名手段来保证鲁棒性,设置阈值约束来限制数据失真。可逆嵌入操作基于差值扩展(DEW)算术运算实现,并在提取阶段使用投票机制来避免检测结果的随机性。使用UCI数据集验证了方案的有效性,与现有方案相比,IGADEW对常见的插入、删除、修改攻击具有更好的鲁棒性,同时数据失真更小。

关键词： 高压并联电抗器   故障诊断   特征选择   递归特征消除算法   遗传算法  

摘要： 针对当前特征选择算法只适用于单元振动序列的限制,提出了结合基于支持向量机递归特征消除算法(support vector machine recursive feature elimination algorithm,SVM-RFE)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的多元振动序列特征选择算法SVM-RFE-GA。以某220 kV高压并联电抗器为研究对象搭建了机械故障模拟平台,设置了5种不同设备状态,在其表面24个采样位置采集不同设备状态的多元振动序列。实验从时域、频域和时频域出发构建特征池,利用SVM-RFE对单元振动序列中各个特征进行重要性排序和初步筛选,并记录每个位置的最高故障诊断准确率。再对初步筛选出的特征利用GA算法进一步优化选择,选出多元振动序列中具有最高准确率且数量最少的特征组合。实验结果表明,该方法可以选出多元振动序列的共性特征组合,同时该组合可以确保电抗器故障诊断准确率最高且特征数目最少。

关键词： 生物神经网络   离体培养   双向通信技术   生物智能计算  

摘要： 随着人工智能(AI)的快速发展,其高能耗、低解释性和灵活性不足等问题日益凸显。生物神经网络(Biological Neural Networks,BNN)因其基于真实生物神经元的动态可塑性和自适应性,成为突破AI瓶颈的重要研究方向。离体培养的BNN通过精确的培养技术和先进的调控手段,为理解生物大脑的信息处理机制以及开发新型智能系统提供了实验平台。文中系统地综述了离体BNN的培养方法及功能优化技术,包括二维和三维培养方式,以及模块化网络构建与连接调控方法。详细探讨了电学刺激、光学刺激和化学刺激等信号输入技术,以及细胞内外动作电位记录、钙荧光成像等信号输出技术。此外,还分析了BNN在静态任务(如语音识别)和实时交互任务(如神经机器人控制)中的应用实例,展示了其在动态学习、复杂模式识别和实时任务适应中的潜力。最后,总结了当前基于BNN的生物智能计算研究的主要挑战,提出了未来研究的方向,希望为未来生物智能计算的研究与发展提供一定启示。

关键词： 翼型设计   飞行器   多目标优化   遗传算法   翼型参数化  

摘要： 依据飞行器的翼型设计要求,采用CST翼型参数化方法和基于Pareto集的多目标遗传算法,设计了厚度为18%的翼根翼型和12%的翼梢翼型。设计的主要原则是减小基准翼型的力矩,并且保持巡航状态下的升阻比和最大升力系数。数值计算和风洞试验不仅验证了所设计翼型全动特性合理性,而且证明该设计方法适合用于工程实际中的低速翼型设计。

关键词： 监理行业   知识图谱   大语言模型   知识注入   知识抽取   知识表示   应用场景  

摘要： 知识图谱通过结构化的方式呈现监理行业专业知识,为智能应用提供知识支撑;大语言模型则利用深度学习实现自然语言的理解与生成。研究探讨了监理行业知识图谱和领域大语言模型的构建与应用。详细描述了监理知识图谱的构建过程及大语言模型在监理领域的微调和知识注入方法,介绍了二者结合的智能系统在监理专家问答、工作自动化和合规性检查等场景中的应用。基于此,分析了二者构建与应用过程中面临的挑战与未来研究方向,为监理行业智能化发展提供新思路和技术支持。

关键词： 雾计算   身份认证   密钥协商   智能医疗保健系统  

摘要： 智能可穿戴设备传感器收集用户的健康数据并通过无线信道传输到云服务器,数据传输过程存在计算延迟与安全攻击。雾计算辅助云计算完成数据分析,提高了云服务器响应效率,但对安全性提出了更高的要求。基于椭圆曲线Diffie-Hellman难题提出了一种安全高效的身份认证与密钥协商(AKA)协议,该协议结合智能卡、口令和生物特征识别技术,使用单向哈希函数与椭圆曲线保护用户的匿名性,使用随机数、时间戳确保传输消息的有效性,实现了相互身份认证并建立了三方会话密钥。非形式化的安全性分析表明,该协议可以抵抗目前所知的各种攻击,随机预言机(ROR)模型和Proverif形式化安全工具证明了协议的安全性。与相关文献对比表明,所提协议的计算开销是其他协议的66%,具有更高的安全性和较好的性能。

关键词： 胎架   有限元分析   多目标遗传算法   轻量化   绿色设计  

摘要： 为推进工业绿色发展,引导企业绿色产品设计,以某船舶胎架为研究对象,对其进行轻量化设计。运用UG对胎架进行参数化建模,基于Ansys仿真平台,对胎架进行静力学分析,采用中心复合试验设计方法,以胎架的质量、总变形量、最大等效应力和安全系数为性能指标,胎架上的两种板厚尺寸为设计变量,构建了胎架二阶响应面模型,采用遗传算法对胎架进行多目标求解优化,实现胎架的轻量化设计,并对该方法进行鲁棒性验证。胎架的轻量化设计作为一种绿色产品设计,可以为造船企业在辅助工装设计时提供参考方法和依据。

关键词： 数字孪生   仿真优化   双种群遗传算法   非均匀变异  

摘要： 为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不同的种群之间进行信息交换,并通过引入非均匀变异率和交叉率策略,动态调整这些参数以适应优化过程中的不同阶段,从而提升解的质量。文中以某企业铸造生产线为研究对象,根据实际生产系统的布局及工艺流程,构建了铸造生产线的数字孪生模型,采用改进的双种群遗传算法对生产线生产过程进行评估和优化,并将其与传统遗传算法进行对比。结果表明:将数字孪生技术与改进遗传算法相结合,生产平衡率显著提升,生产平滑指数大幅减小,同时算法的收敛速率及结果均得到明显改善。