关键词： 数据驱动   水泵水轮机   综合特性曲线   遗传算法   模糊逻辑  

摘要： 基于一水泵水轮机的水轮机工况综合特性曲线,文章旨在提出一种数据驱动的三维综合特性曲线表达方法,并提出遗传模糊算法用于寻找最优运行点,基于文章所提出的方法,单位流量、单位转速、效率、导叶开度等关系得到了直观清晰的表达,最优运行范围也得到了有效确认,对电站高效运行、提高经济效益具有参考意义。

关键词： 遗传算法   综合处理平台   动态加载   调度  

摘要： 介绍一种基于遗传算法的综合处理平台动态调度方法。研究根据遗传算法的主要特点,结合综合处理平台的使用需求,从综合处理平台硬件资源布置、软件模块规模大小及软件模块数据量等方面综合考虑,将综合处理平台整体资源开销最低作为目标函数,利用遗传算法的染色体表达、初始化、交叉、变异等步骤,获取最优的综合处理平台调度方法,实现了综合处理平台上各软件模块的动态加载。仿真结果表明,使用基于遗传算法的综合处理平台动态调度方法可获得较好的软件加载方案,可以降低综合处理平台资源消耗及提高处理性能。

关键词： 鱼骨型布局   多目标路径优化   负载平衡   遗传算法  

摘要： 针对鱼骨布局多目标路径规划问题,建立了以多车协同拣货总移动距离最短和负载不平衡最小的两目标路径规划模型;通过距离检测的方法在帕累托前沿面上寻找knee点,并将该knee点作为偏好信息带入r支配中,引导算法快速搜索到偏好区域,形成更好的帕累托解集,提出一种基于knee点的r支配多目标遗传算法;引入自适应交叉和变异算子,依次提高算法全局搜索能力,加速种群收敛速度,同时防止陷入局部最优,基于标准测试函数测试算法的性能,最后通过实验数据验证了该算法在鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性。

关键词： 智能科学   智能信息处理   机器学习   人工心理   计算智能   人工智能   专家系统   领域理论研究  

摘要： 期刊简介《智能系统学报》是中国人工智能学会的会刊,由中国人工智能学会与哈尔滨工程大学联合主办,旨在创办中国智能科学领域最具引领性的中文学术期刊,主要刊登人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现以及人工心理与机器情感等内容,反映我国智能科学领域理论研究及科研进展情况,以促进和扩大国内外学术交流,为我国智能科学的发展和社会进步服务。

关键词： 移动机器人   路径规划   遗传算法   融合算法  

摘要： 为解决复杂多变环境下,常规路径规划算法生成路径长、不连贯、存在多余转折点和大转折角度、容易碰撞障碍物等问题,提出一种改进遗传算法的动态避障算法.结合行间随机选择策略和A*算法插入中间点策略改进初始化算法;在传统遗传算法中设置障碍物安全距离,引入删除和优化算子,优化适应度函数;采用动态窗口法结合改进遗传算法得到路径最优解.结果表明:改进后算法生成的路径平滑,与A*算法、某改进遗传算法相比,路径更短、碰撞次数更少,在复杂动态环境下具有良好的避障性能,为移动机器人在现实场景中的安全、高效导航提供了可行的解决方案.

关键词： 接地网腐蚀   BP神经网络   腐蚀速率   遗传算法   果蝇优化算法  

摘要： 接地网腐蚀速率是接地网腐蚀状态评估的一个重要方面。人工智能算法模型可以很好地预测接地网腐蚀速率,针对目前预测模型中特征输入量选取不够全面的问题,在对接地网进行电网络理论分析的基础上,确定接地网腐蚀采样点,提出以土壤理化性质和接地网电阻平均增长率为预测模型的特征输入量,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络,建立接地网腐蚀速率预测模型。将所提模型预测结果与未优化的BP神经网络模型和采用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化BP神经网络模型对比。在BP神经网络模型预测精度方面,GA算法相比于FOA算法,RMSE和MAPE值分别提高5.88%和1.5%,相比未经优化的BP神经网络模型,RMSE和MAPE值提高22.01%和4.96%。由此可见,提出的方法有更好的适用性。

关键词： 遗传算法   BP神经网络   生石膏   超细磨   显著性   相关系数   预测精度  

摘要： 为提高BP神经网络对生石膏超细磨效果的预测准确性,采用Pearson相关系数对超细石膏粉体正交试验产品细度与影响因素的显著性进行分析,并利用遗传算法优化BP神经网络对超细石膏粉体试验产品的d_(50)和d_(90)进行预测,结果表明:超细石膏粉体制备过程中影响细度因素的显著性由大到小依次为排矿口宽度、矿浆质量分数和超细磨时间。利用排矿口宽度和矿浆质量分数两个主要影响因素,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,与未优化的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的精度,预测误差也更小,其d_(50)平均绝对误差为0.7575,均方误差为0.7977,均方误差根为0.8931,平均绝对百分比误差为4.4838%;d_(90)平均绝对误差为0.7870,均方误差为0.8294,均方误差根为0.9107,平均绝对百分比误差为1.6658%。研究成果可为超细粉体的制备提供参考。

关键词： 超临界二氧化碳   再压缩布雷顿循环   遗传算法   整体优化   热力学  

摘要： 结合储热的太阳能热发电技术输出稳定、调峰能力强,引入超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环可进一步提升热电转换效率。既有研究大多采用单一指标对S-CO_(2)循环进行性能评估,结果相对片面,因而有必要开展多指标综合性能评价以客观反映循环性能状况。建立了35 MW再压缩式S-CO_(2)循环的热力学和经济性模型,考察了关键参数对循环性能的影响。构建了反向传播神经网络结合遗传算法的优化方法(BP-GA),对循环性能进行多目标优化。结果表明,回热器总热导率的增加可提升循环效率,但存在上限;透平入口温度、循环最低和最高压力、分流比与循环性能分别存在显著的非单调作用关系,优化后的设计值依次为639.14℃、8.10 MPa、29.74 MPa和0.70。与初始设计值下的循环性能相比,优化后的循环系统度电成本降低了11.1%,循环热效率和比功分别提高了5.1%和27.6%。

关键词： 神经网络   遗传算法   异型孔   双层壁叶片   优化设计  

摘要： 随着航空发动机领域的飞速发展,热端涡轮叶片服役环境越发恶劣.为了提高叶片的承温能力,行业内提出了双层壁叶片结构,其原理为“外壁承温,内壁承载”.本文针对双层壁叶片气膜孔结构强度问题,采用参数化建模构建叶型及外壁孔结构,通过仿真分析确定孔型设计参数对圆柱型气膜孔、圆锥型扩张孔和簸箕型扩张孔的孔周结构强度的影响,最后根据参数输入及对应响应构建神经网络模型,通过遗传算法优化径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的权值与阈值来提高代理模型的准确性.寻优获得三种不同结构的气膜孔最优孔型设计方案,相较于圆柱型孔,圆锥型扩张孔孔周应力降低了25.12%,簸箕型扩张孔孔周应力降低了22.54%.

关键词： 防护涂层   超声水浸   稀疏分解   遗传算法   互相关运算  

摘要： 针对采用高频超声水浸法检测装配式钢结构的防护涂层厚度的仿真试验中,防护涂层的界面反射回波相互混叠,导致无法提取涂层的时域信息的问题,利用基于遗传算法优化稀疏分解中的匹配追踪过程对混叠信号进行分离与重构。该算法在构建的Gabor原子库中,利用遗传算法对最佳原子参数的搜索过程进行优化,同时将传统稀疏分解匹配追踪算法中的内积运算优化为互相关运算,从而优化了稀疏分解的运算效率。与金相检测涂层厚度的结果相比较,该改进算法的检测相对误差为2.50%,在可接受的范围内,且较传统稀疏分解匹配追踪算法5.01%的检测相对误差的检测精度高,同时运算速度得到较大提升。