关键词： 轧钢油泥   配伍   燃烧特性   人工神经网络  

摘要： 针对多源危险废物在协同焚烧过程中存在复杂的燃烧特性和交互反应,通过原料配伍和热重实验研究了轧钢油泥、油漆渣和树脂共混物的燃烧特性、动力学参数及相互作用,并通过建立人工神经网络模型(ANN)预测协同作用效果.研究表明:油泥Ⅰ、油泥Ⅱ、油漆渣、废树脂质量分数分别为20%、25%、40%和15%时共混物综合燃烧性能最佳,其最大失重速率为9.77%/min,并且提高加热速率有利于提升共混物燃烧性能.由动力学分析得到配伍3共混物活化能的变化趋势,在转化率为0.5时达到最大,随后急剧减小.此外,ANN 9-10模型的训练和测试R 2高达0.99,通过与实验结果对比验证,基本满足对相互作用效果的预测,该模型可以逆向指导和优化实验设计.

关键词： 斑点噪声   遗传算法   二维变分模态分解   参数优化   快速非局部均值   图像去噪  

摘要： 医学超声成像过程中出现的斑点噪声,降低了图像的可视性,传统算法在去噪后可能会出现图像边缘细节模糊、去噪效果不佳等问题。针对于此,提出了基于遗传算法优化的2D-VMD与FNLM相结合的方法。首先利用遗传算法对2D-VMD的两个参数同时进行自适应寻优,接着采用优化2D-VMD分解噪声图像,并借助相关系数筛选有效分量,然后使用FNLM滤波去噪,最后将去噪后的子模态重构完成去噪。实验结果证明,该方法具有优秀的去噪效果和保留图像边缘细节信息的能力,客观评价指标亦有明显的提升。

关键词： 双速行星齿轮减速器   Romax软件   遗传算法   多目标修形优化  

摘要： 以某立式车床用双速行星齿轮减速器为研究对象,针对其传动过程中的振动和噪声问题,通过Romax软件建立其刚柔耦合仿真模型,对减速器进行偏载仿真分析。结果表明:减速器轮齿接触表面在传动过程中出现了偏载现象。针对上述分析,提出基于遗传算法的齿向鼓状、齿向斜度、渐开线鼓状、渐开线斜度和线性齿顶修缘的多目标修形优化方案。通过对比分析可知,齿轮表面的峰值载荷降低了2.5%,传动系统的传动误差降低了52.63%,减速器壳体表面的振动加速度降低了31.9%,轮齿表面接触偏载现象得到了消除,减速器运行噪声明显降低。

关键词： 高压直流   供电系统   管理效率   遗传算法   负荷分配  

摘要： 高压直流供电系统供电负荷易受到信号中断的影响而造成供电系统无法稳定运行,为了有效提高供电系统管理效率,提出1种基于遗传算法的高压直流供电系统管理效率优化方法。将管理效率优化转化为负荷分配问题,采用效率优化的负荷分配控制策略合理地分配高压直流供电系统中的负载电流;采用遗传算法对高压直流供电系统管理效率进行优化处理,实现高压直流供电系统管理效率最优化。实验结果表明:可以通过双电源独立运行来调节系统管理效率,从而达到提高供电系统效率的目的;所提方法运行时间可保持在90~120 s,优化时间短、效率高。

关键词： 高速接口   总抖动预测   优化BP神经网络   遗传算法   Grubbs准则   FPGA   均方误差   量产测试  

摘要： 针对ATE(Automated Test Equipment)无法直接测试出FPGA(Field-Programmable Gate Array)内嵌高速接口总抖动的问题,文中提出了一种基于优化BPNN(Back Propagation Neural Network)对高速接口进行总抖动预测的方法。利用GA(Genetic Algorithm)较强的全局搜索能力优化BPNN的初始权重和寻参过程,组成了GA_BP神经网络,提高了预测总抖动的准确率。利用MATLAB软件建立GA_BP总抖动预测模型,对筛选后的抖动数据进行预测优化。实验结果表明,与未优化的BP神经网络和传统Elman神经网络预测模型相比,GA_BP预测模型的均方误差分别下降了75.5%、88.0%,迭代次数分别减少了68.0%、59.8%,说明GA_BP模型预测准确率和迭代效率更高,可被应用于ATE中进行总抖动量产测试。

关键词： 人工神经网络   高斯过程回归   时空数据融合   海上风能资源评估  

摘要： 风力资源评估对风电场的前期建设至关重要。利用激光雷达或气象观测塔测量能保证高精度的数据,但价格昂贵且时空并不连续;利用天气研究与预报(WRF)模型等的数值模拟方法生成的时空连续数据精度相对较低。针对上述问题,提出一种混合方法,将测量与模拟相结合,用于海上风能评估。首先,使用多保真高斯过程回归(MFGPR)进行时间数据融合,将陆上位置的风力间歇性测量数据和连续模拟数据相结合。然后,利用非线性自回归(NAR)和带有外部输入的非线性自回归(NARX)的人工神经网络进行空间数据融合,通过陆上位置的风力数据对海上的风力数据进行预测。研究表明,该方法可在2%的误差范围内准确评估海上风力资源。

关键词： 微波消解   电感耦合等离子体发射光谱   塑料输液容器   金属杂质  

摘要： 目的:建立一种检测准确、灵敏度高的能同时测定塑料输液容器中等13种元素杂质含量的分析方法,为塑料输液容器中元素杂质进行有效控制及安全性能评价提供技术支撑。方法:样品选择6mL硝酸+2mL过氧化氢体系微波消解,采用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定消解液中13种元素杂质浓度。结果:13种元素杂质在相应的测定范围内呈良好的线性关系,相关系数r为0.99932~0.99995;回收率为75.39%~124.74%,RSD为0.66%~7.20%;方法检出限为0.02μg/g~4.03μg/g。经检测,20批样品,均未检出Mo、Sn元素;V、Co、Ni、Cu、Cd、Pb元素的含量很低,结果为未检出或低于定量限居多;Cr和Ba元素均有检出,Ti元素含量较高。Mg、Al两种元素含量最高。结论:该方法简便、准确、灵敏度高,可用于同时测定塑料输液容器中Al等13种元素杂质含量。

关键词： 家庭教育   私密性   具身认知   家校合作  

摘要： 私密性是家庭教育重要特征之一。家庭教育中存在着一些不便公开或者无法言说的内容和方法,这些内容和方法所体现的私密性,具有形成、保护、强化家庭教育特色、促进个性培养等作用,使家庭教育区别于学校教育和社会教育,奠定了家庭教育不可替代的重要地位。社会的现代化挤压了家庭的私密空间,学校教育的扩张侵蚀了家庭的私人领域,这些都消解了家庭教育的私密性,削弱了家庭教育的地位和作用。为了重建家庭教育的私密性,应该尊重家庭教育的独立性,保护家庭结构的完整性,以更多的时间投入换取家庭私密空间的拓展,以及强化家校合作,通过分工彰显家庭教育的独特价值。

关键词： 高超声速   内转式进气道   遗传算法   梯度优化   基准流场  

摘要： 高超声速内转式进气道因具有高压缩效率、高流量系数等优点受到广泛关注。目前,通过传统设计方法构造的内转式进气道性能具有较大提升空间。为此,提出了一种基于遗传/梯度混合优化策略的高超声速内转式进气道设计方法,并在马赫数6工况下,采用该方法完成了内转式进气道的设计。首先,基于遗传优化问题开展基准流场全局构型设计,得到了性能良好基准流场的Pareto前缘,选取其中典型双入射激波基准流场,并以此为基础设计了双入射激波内转式进气道;其次,基于伴随梯度优化问题对上述双入射激波内转式进气道进行型面精细化设计,得到了性能进一步提升的进气道;最终,相较于传统正设计方法生成的内转式进气道,采用本文设计方法构造的内转式进气道性能参数大幅提升,其流量系数提升了2.33%、总压恢复系数增大了13.15%、增压比提高了7.90%、畸变系数DC60下降了3.70%。其中,全局构型设计阶段通过基准流场中心体半径、出口半径等总体参数的设计,确定了性能最优基准流场的全局构型;进气道型面精细化设计阶段通过局部型面的起伏变化,增强了流量捕获与隔离段激波系的增压,减弱了第2道入射激波的总压损失、流向涡以及隔离段激波边界层干扰造成的流动分离,进而使得隔离段的总压损失减少、出口流动更均匀。

关键词： 分布式光伏   储能系统   动态优化配置   遗传算法   可再生能源  

摘要： 研究了居民区分布式光伏(PV)与储能系统(ESS)的配置优化问题,旨在实现可再生能源的最大化利用,同时确保电力系统的经济性和可靠性。提出了一个考虑环境成本与时序特性的光伏选址定容模型,特别关注PV和ESS发电效率的时序变化。通过构建目标函数和设定约束条件来最小化总成本,包括购电成本、弃光成本、网损成本、PV安装和运维成本与ESS安装和运维成本。采用遗传算法对模型进行求解,并通过IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了模型和算法的有效性。研究结果表明,所提出的模型和算法能够显著提高分布式光伏和储能系统在城市的应用潜力,为相关政策制定提供了决策支持,有助于推动电力供给方面能源结构的优化和电力行业的可持续发展。