关键词： 多重遗传算法   能效预测   节能优化   系统功率参数   电力供配电系统  

摘要： 为提高供配电系统的能效比,降低其损耗并优化运行,基于多重遗传算法开展节能优化方法研究。引进灰色关联分析法,分析多参数与能效比关联度,提取显著参数优化目标以进行能效预测。针对复杂工况,结合预测能量效率比值,优化系统参数。选择“功率-频率”方法计算整体能耗,在考虑系统功率参数的基础上进行节能的优化设计。实验结果表明,该方法能提高系统能效比,降低电力供配电系统有功损耗,并优化算法迭代收敛。

关键词： 遗传算法   粒子群优化   柔性车间   双层多子群  

摘要： 针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于内外双层多子群循环(HPGA)的优化算法。将遗传算法和粒子群算法结合的内外双层多子群算法用于柔性作业车间调度问题,以用来优化最大完工时间。HPGA算法采用内外双层结构,外层由遗传算法组成多个子群,为算法提供全局搜索能力,内层采用粒子群算法,其种群由外层子群中的精英个体组成,为算法提供局部搜索能力;最后通过MK基准算例和不同算法进行对比,进一步验证所提算法的性能。实验表明,HPGA算法在求解柔性作业车间调度问题上取得了显著的改善效果。

关键词： 火力规划   决策树   改进遗传算法   优先级优化  

摘要： 本文构建“射程筛选–智能分类–优化求解”的分层理论框架,融合欧氏距离模型、决策树与改进遗传算法,通过数学建模与智能算法实现目标可打击性评估、威胁分类及火力分配优化。仿真验证表明,该方法在经济代价、弹药利用率与收敛速度上显著优于传统模式,为炮兵智能化指挥决策提供了理论研究思路。

关键词： 故障检测   变电站   变电站回路   回路故障   改进遗传算法  

摘要： 由于变电站内部设备众多、结构复杂,加之运行环境多变,变电站回路故障难以避免,导致电力系统稳定性下降,给社会带来严重的经济损失和不良影响。因此,本文提出基于改进遗传算法的变电站回路故障检测方法,通过划定变电站回路故障区域范围,构建了基础检测环境,实现变电站对回路故障检测单元值的测算。实验结果表明:基于改进遗传算法的变电站回路故障检测方法能够准确检测出回路故障发生的点位,证明该方法不仅提高了故障检测的效率和准确性,还增强了算法的鲁棒性和适应性。

关键词： 露天金属矿   设备选型   匹配优化   遗传算法   能源消耗  

摘要： 露天金属矿开采中的设备选型与匹配直接影响矿山的生产效率、经济效益和环保水平。文章提出了一种基于多目标优化模型的设备选型与匹配优化方法,旨在通过综合考虑矿山地质条件、生产规模、设备性能及环保要求,优化设备配置方案。以某大型铜矿为案例,研究通过遗传算法对设备配置方案进行优化,最终得出最优设备选型。优化结果表明,与传统配置方案相比,优化后的方案在生产效率上提升了20%,能源消耗降低了18%,二氧化碳排放减少了15%,运营成本降低了12%。该优化模型在提高矿山开采效率、降低运营成本和减少环境污染方面具有显著优势,验证了其在矿山设备选型中的有效性和应用前景。

关键词： 语言符号   以少驭多   句法限定   语言哲学   唯物辩证法  

摘要： 语言符号反映人类认知。人脑对具象世界进行抽象概括,分门别类,化繁为简,反映在语言符号层面就是以少驭多机制作用下的句法限定。从拥有最少(有限多)单位的形式层和符号层,到基于聚合关系(类型)和组合关系通过句法限定所生产出的无限多的言语材料,语言符号的以少驭多机制使人类认知成为可能。经济性原则在人类探索和改造世界的过程中始终发挥着主导性作用。马克思主义唯物辩证法为我们检视语言符号以少驭多机制提供了客观性、综合性、动态性和具体性四个视角。语言符号作为人类文明的记录、传播和储存工具,其以少驭多、以不变(或渐变)应万变的省力机制也是人脑智力和智性的生动体现。

关键词： 遗传算法   粒子群算法   云计算   资源调度   OpenStack  

摘要： 随着云计算技术的快速发展以及用户需求的增长,资源分配效率不能满足时间需求,服务质量同步下降。因此,研究提出了基于遗传算法改进量子粒子群优化算法的云计算资源调度算法,融合算法前半段采用遗传算法进行迭代,扩大搜索范围,后半段使用量子粒子群算法,改进收缩扩张系数,利用OpenStack构建资源调度平台。实验表明,融合算法花费的时间分别比其他算法低了2.6 s以及4.1 s,能耗分别比其他两种算法低0.11和0.14,负载率熵最低,分别比其他3种算法低0.09、0.03以及0.10。融合算法的CPU使用量最大预测误差分别比其他算法低了12.1和1.3,平均内存预测误差分别比其他算法低了1.7和1.4。由此可得,融合算法能够有效加快资源调度速度,提升资源利用率和节点负载均衡性。

关键词： 气冷堆   本征正交分解   人工神经网络   多物理场耦合  

摘要： 由于堆芯中存在不同物理场的相互作用,气冷堆在安全设计方面存在一定挑战,因此有必要构建气冷堆核、热、力等多物理场之间的耦合。但常规的堆芯多物理场耦合计算数据交换和网格映射效率低,且计算资源消耗量大,人工神经网络作为具有强大非线性拟合能力的方法,与模型降阶方法相结合可以实现多物理场耦合结果的快速获取。本研究针对小型气冷堆进行建模和耦合计算,并分析其堆芯核热力耦合特性,提出基于本征正交分解和人工神经网络(POD-ANN)的堆芯核热力耦合代理模型,以耦合计算结果作为数据基础,经降维和神经网络训练后,实现了核热力耦合结果的预测。结果表明,与应力场、位移场相比,温度场代理模型的预测效果更好。堆芯燃料温度、应力和位移的平均误差分别为1.75 K、1.47 MPa和0.026 mm,平均相对误差均小于3%,可见堆芯代理模型预测值与实际堆芯耦合计算结果符合较好。表明POD-ANN方法具有一定的有效性和可行性,为气冷堆瞬态分析中应用多物理场耦合提供了新的思路和方向。

关键词： 钨矿石   原子荧光光谱法   硒  

摘要： 目前硒的检测方法主要有分光光度法、石墨炉原子吸收法、原子荧光光谱法、电感耦合等离子体质谱法,氢化物发生-原子荧光光谱法因其检出限低、灵敏度高、检测范围广等优势深受广泛应用。研究采用硝酸-氢氟酸-硫酸高压消解钨矿石样品,再加入盐酸(1+1)复溶,采取单道增强的方式用原子荧光光谱仪测定。经方法间比对,本方法精密度准确度高,操作简单,污染小,适用于钨矿石中硒含量的测定。

关键词： 初轨确定   光学测角   空间滤波测速法   遗传算法   空间碎片  

摘要： 在短弧观测条件下通过密集角度数据进行初轨确定时,一般通过光学相机对同一区域进行连续曝光以获取角速度数据,这对探测器的性能提出了严格要求,并相应的增加了观测成本。首先,采用空间滤波法将调制的时域亮度信号转化为频谱信息,通过提取频谱次峰频率大小,并结合稀疏的角度数据,实现目标的角速度测量,进而降低了观测成本;其次,针对10 298个低轨空间碎片样本,通过统计低轨空间碎片的半长轴和离心率分布,总结了低轨碎片的轨道参数分布。在此基础上,结合测量的角度信息和角速度信息,构建基于离心率评价的适值函数,通过在距离-距离变化率的解空间内利用遗传算法对适值函数进行优化实现目标初始轨道的确定,通过对NORAD(North American Aerospace Defense Command)编号分别为52 066、29 734、33 953和47 074的四个目标进行成像仿真验证,结果表明半长轴误差分别为-56.60 km、-72.90 km、-5.71 km和-109.88 km,离心率误差分别为-0.007 421、-0.040 02、0.001 103和0.005 546,轨道倾角误差分别为0.557°、0.122°、-0.521°以及-0.769°,体现了该方法具有一定的可靠性,能够实现目标的初轨确定。