关键词： 飞机   维修成本   病毒进化遗传算法   维修计划优化   预防性维修   非线性约束  

摘要： 伴随着中国贸易行业与旅游行业的飞速发展,飞机应用频率大幅度增加,使得飞机故障发生率居高不下,对飞机维修行业提出了更高的要求。传统预防性维修计划已经无法满足飞机稳定飞行的需求,故提出基于病毒进化遗传算法的飞机预防性维修计划优化方法研究。依据飞机的可靠飞行需求,制定预防性维修计划,选取预防性维修成本最小化与飞机可靠度最大化为优化目标,并构造与说明优化目标函数,引入病毒进化遗传算法确定飞机预防性维修任务排程,联合预防性维修任务花费时间最短目标、预防性维修成本最小化目标与飞机可靠度最大化目标,制定病毒进化遗传算法终止条件,获取最终的飞机预防性维修计划优化结果。实验数据显示:在不同实验工况背景下,提出方法应用获得的飞机预防性维修成本最小值为18.42万元/年,飞机可靠度最大值为9.6,飞机预防性维修花费时间最小值为6 h/次,充分证实了提出方法优化性能较佳。

关键词： 分片区块链   可扩展性   粒子群算法   遗传算法  

摘要： 在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力、恶意节点的概率以及节点之间的传输速率等不同网络环境下,找到响应网络状态的最佳分片区块链系统参数;为了避免传统粒子群优化算法陷入局部最优的问题,引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,有效提高方法的准确性.通过大量仿真实验对方法的有效性进行验证分析.实验结果表明,相比于其他的方法,本文所提出的方法可以在更短的时间取得更高的系统吞吐量.

关键词： 技术现象学   人工智能   职业教育   技术异化  

摘要： 人工智能技术与职业教育教学深度融合能够助推职业教育数字化转型与智能化升级。然而,人工智能技术的跃迁式发展会对职业教育产生技术反向控制的倾向,进而引发技术异化现象。基于技术现象学的视角,从“人-技术-职业教育”三维理论框架进行分析,人工智能赋能职业教育的技术异化具体表现为教学主体地位弱化,教学过程盲从技术,教学交互欠缺情感。应该坚守主体地位,重识“人-技”关系;把握技术尺度,再定“技-教”功能;注重人文关怀,重塑“师-生”关系。

关键词： 云制造环境   遗传算法   人力资源   优化配置方案  

摘要： 基于要实现企业目标的最大化,人力资源的合理配置的目的,采用了云制造环境,提出了基于遗传算法的人力资源优化配置方法。该研究针对人力资源优化配置模型,设置七条假设。构建生产总效益和人岗匹配度两个目标函数并设置约束条件,将实际问题转化为数学模型。利用遗传算法求解人力资源优化配置模型,得出最佳配置方案。结果表明,所研究方法应用下,配置方案的生产总效益更大,人岗匹配度更高,由此说明该方法配置的人力资源方案更为合理。

关键词： 负荷经济分配   智能算法   差分进化算法   遗传算法   燃料成本  

摘要： 电力系统的负荷经济分配问题是一种非线性多约束的复杂优化问题,智能优化算法被广泛应用于解决这一问题。合理地分配各台机组的负荷,可使燃料资源的消耗量降到更低。通过对比差分进化算法和遗传算法两种智能优化算法的基本原理和实现过程,为负荷经济分配问题建立数学模型,并实现差分进化算法和遗传算法对负荷经济分配问题的优化求解。针对不同迭代次数的迭代曲线以及不同的燃料成本函数值作对比,发现差分进化算法在所选取算例中的收敛性更好,收敛速度更快,能够取得更好的优化效果。这为负荷经济分配问题的求解提供了有效思路。

关键词： TC18钛合金   人工神经网络   流动应力修正   热变形行为   热加工性能  

摘要： 热压缩实验中的摩擦效应和变形温升会导致测得的流动应力不准确,常规流动应力修正时将温升引起的应力差值简化为温度的线性函数,存在较大的误差。为此,建立了考虑摩擦效应和变形温升效应的人工神经网络(ANN)模型。采用Gleeble-3500热模拟试验机获得了TC18钛合金在β相区的流动应力曲线,基于摩擦修正方法与变形温升计算方法,对流动应力、变形温度进行了数据校正并将其作为ANN模型的训练集,得到集成摩擦-温升修正的ANN模型。对比实验结果与ANN模型预测结果,发现摩擦效应和变形温升对流动应力影响显著,ANN模型预测的流动应力曲线与微观组织更加吻合,表明了ANN模型的准确性。进一步,基于ANN模型的预测结果建立了功率耗散图,并结合微观组织表征分析了合金热变形时的组织演变与加工性能。功率耗散因子η受变形温度和应变速率的影响显著,在950~990℃、0.01~0.001 s^(-1)条件下η值最高,此时合金发生了充分的动态回复和再结晶,热加工性能最好。研究结果为流动应力的修正方法提供了参考,对TC18钛合金β相区的热加工工艺参数制定具有重要的指导意义。

关键词： 遗传算法   计算机网络   通信数据加密  

摘要： 本研究基于改进遗传算法的计算机网络通信数据加密方法,旨在提高网络通信数据的安全性与加密效率。通过提取网络通信数据的动态敏感特征,结合复杂混沌序列,构建高效的数据加密策略。利用优化后的遗传算法,设计了自适应调整交叉与变异概率的网络通信数据加密模型,提高了加密与数据重构的质量和效率。仿真结果表明,与传统高级加密标准(advanced encryption standard,AES)加密技术相比,本研究方法在数据包丢失率、数据重构品质和处理时间消耗等方面表现出显著优势,特别是在提高信噪比方面,进一步证实了改进遗传算法在计算机网络数据加密领域应用的有效性。

关键词： 微波消解   电热板消解   汽车涂料   总铅含量  

摘要： 分别采用微波高压密闭消解法和电热板消解法将汽车涂料中的铅消解完全,制成样品溶液后,用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定样品溶液中的总铅含量。对两种消解方法的样品测定结果进行比较,微波消解法总铅含量的加标回收率为95.6%~98.1%,电热板消解法总铅含量的加标回收率为97.4%~101.2%。经验证,微波消解法具有耗时短、试剂用量少以及安全性、精确度和准确度较高等优点。

关键词： 卡车-无人机协同配送   遗传算法   K-means聚类算法   构造算法  

摘要： 为了提高“最后一公里”配送效率,降低配送成本,文章提出一种考虑三类客户点的卡车-无人机协同配送模式。建立以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标的数学模型,对三类客户点在卡车-无人机协同配送路径、卡车和无人机载重、协同时间以及无人机电量方面进行约束;使用由遗传算法、K-means聚类算法与构造算法共同组成的混合算法对模型求解。大规模算例和小规模算例结果显示本文算法求解效率和求解精度较高;以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标对比以配送成本或配送时间最小化为目标结果更优。文章提出的模型和算法能有效解决卡车-无人机协同配送问题;以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标相较于只考虑配送成本或配送时间更合理。

关键词： 反应堆运行孪生   反问题   模型降阶   华龙一号  

摘要： 反应堆运行孪生在反应堆运行过程中为反应堆提供实时的参数和物理场估计,为后续相关安全参数计算提供输入。反问题求解是反应堆运行孪生的核心模块,是确保运行孪生参数和物理场估计的实时性和准确性的关键。当前的运行孪生反问题求解方法依赖于初始参数的估计,其估计精度直接决定数字孪生的精度。为了提高运行孪生反问题求解精度和计算效率,本文提出了“全局-局部”搜索(GLS)的反问题求解方法。对基于华龙一号构建的反应堆运行孪生进行了测试,考察了观测量无噪声和有噪声时反问题求解的精度和计算效率。结果表明,此方法可为反应堆运行孪生提供实时准确的参数和物理场估计,为工程实践打下了基础。