关键词： 声学   消声器   近似模型   遗传算法   神经网络模型   传递损失  

摘要： 弹性背腔穿孔管消声器利用声波和弹性管壁的耦合作用,相比于穿孔管消声器具有更好的低频消声性能。为了进一步提高该消声器的低频、宽频消声能力,采用遗传算法对其进行优化。首先,利用COMSOL有限元软件建立该消声器的传递损失计算模型。其次,分析弹性管壁材料对消声器低频消声性能的影响,并选取橡胶复合材料作为弹性管壁材料。再次,由于所采用的有限元模型计算耗时长,为节约时间资源,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法建立近似模型代替有限元计算模型。最后,利用近似模型结合遗传算法进行全局寻优,获得该消声器结构参数的优化结果,并利用有限元模型验证优化的准确性。结果表明:优化后在100~1000 Hz低频段范围内弹性背腔穿孔管消声器消声带宽增加62%,且平均传递损失提高3.6 dB。

关键词： 分数阶移相全桥变换器   遗传算法   最优控制   分数阶比例积分控制  

摘要： 基于电路中的分抗元件具有非整数阶特性,利用分数阶微积分理论和状态空间平均法,对分数阶移相全桥变换器进行建模与优化控制分析。建立了移相全桥变换器的分数阶状态平均方程,研究电感和电容的分数阶特性对移相全桥变换器频域特性的影响。结合遗传算法的优点,得到满足误差绝对值积分的最优分数阶比例积分(PIλ)控制器参数与最优整数阶比例积分(PI)控制器参数,并搭建了分数阶移相全桥变换器的电路仿真模型与不同控制器的仿真模型,进行了不同控制器、不同工况和负载变化下电路仿真结果的比较。结果表明:相较于整数阶PI控制器,分数阶PIλ控制器能够提供更优的控制性能,使分数阶移相全桥变换器具有更快的响应速度、更好的稳态性能和更强的鲁棒性。

关键词： 人工智能   大数据   计算机网络   安全防御  

摘要： 随着全球信息化时代的到来,互联网与计算机网络系统融入人们生活和工作的方方面面,而计算机网络安全的技术要求也越来越高。尤其在人工智能时代背景下,计算机网络安全也呈现出越来越智能化、多元化以及风险化的特点,而人工智能和大数据技术使得网络安全体系保障更加完善,其抵御风险的能力更强。对此,文章从人工智能和大数据技术的安全防御角度出发,探讨网络攻击的类型、网络安全的防御框架及防御系统的设计方法,为安全防御系统的设计提供参考。

关键词： 路径规划   启发式算法   无人机  

摘要： 针对无人机在区域覆盖中的路径规划问题,对于有障碍物的环境,一种有效方法是将环境分解为多个区域,覆盖所有区域即覆盖整个环境。访问多个区域并回到原点的最短路径看做旅行商问题(TSP),每个区域内部为覆盖路径规划问题(CPP),以上综合问题称为TSP-CPP。为进一步提高规划效率,提出了一种自适应遗传算法,设计了自适应交叉算子和变异算子,随种群个体的适应度动态调整交叉概率和变异概率,保留精英个体;变异方式改为倒置变异,保持种群多样性,加快算法地收敛速度。在4种不同障碍物设置的仿真环境下进行了实验。结果表明,当环境复杂时,上述算法比动态规划法快约3000倍,比基于改进算子的遗传算法快约2倍。

关键词： 地铁动车组   车轮磨耗   预测模型   Transformer   人工神经网络  

摘要： 针对目前已有地铁列车车轮磨耗预测模型,在大量车辆车轮廓型数据支撑下,分析车轮磨耗规律,如廓形参数及等效锥度等因素与踏面磨耗、轮缘磨耗之间的关系,研究各参数与车轮磨耗之间的相关性。采用数据驱动方式,构建一种基于Transformer的人工神经网络,用于建立车轮磨耗预测模型。试验结果表明,基于数据驱动的车轮磨耗预测网络能够实现车轮磨耗的准确预测,可用于预测车轮使用寿命,减少相关成本,提高经济效益。

关键词： 人机协同   人工智能   未来教育   计算机教育应用   GCCCE  

摘要： 2023年5月27日至5月31日,第27届全球华人计算机教育应用大会(GCCCE 2023)在北京师范大学举办,来自海内外逾500名专家、学生以及教育工作者,聚焦“人机智能协同,共创未来教育”的主题,交流分享计算机教育应用领域的最新研究成果。本文分析了本届大会的热点研究方向,并从其细分维度上进行定义和梳理。具体而言,围绕“人工智能”相关的研究成果,从“教育应用与交互机理”“算法创新与平台构建”及“人才培养体系与课程资源”三个维度介绍和剖析主旨演讲内容及大会论文,梳理了三者之间的内在关系和逻辑:教育应用与交互机理关注实际需求,强调人本主义算法创新与人机协同;算法创新与平台构建通过技术驱动实现智能交互,推动教育应用与人才培养的变革;人才培养体系与课程资源则为整个体系提供支持,促进创新技术研发和交互机理的共同探索。在重新审视该领域的研究现状与机遇的基础上,需要通过学科交叉、立足一线、多方协同的方式,持续推动技术与教育的深度融合与协同发展。

关键词： 计算机网络技术   智能家居物联网   应用   网络安全   发展方向  

摘要： 计算机网络技术在智能家居物联网中扮演着重要的角色。基于计算机网络技术的基础知识,本研究深入研究和分析了计算机网络技术在智能家居物联网中的应用,明确了计算机网络技术在智能家居物联网的重要地位和作用。同时也关注了该技术面临的挑战,并提出了解决方案和改进措施。通过本研究,为智能家居物联网的发展提供了宝贵的参考和指导,推动其智能、高效和安全化的发展。

关键词： 内燃机   消声器   压力损失   多目标优化  

摘要： 针对柴油机插入管排气消声器宽频段(0~1300 Hz)和低频段(0~800 Hz)消声效果不佳的情况,本文提出一种基于多目标的消声器结构优化方法。首先,联合采用有限元法与多元统计方法,建立基于结构参数的插入管排气消声器压力损失函数。其次,基于一维平面波理论建立插入管排气消声器宽频传递损失函数和低频传递损失函数。最后,以压力损失、宽频传递损失和低频传递损失为优化目标,采用多目标优化遗传算法(NSGA-II)进行消声器结构优化,得到了最优结构参数组合。试验结果表明:优化后的消声器既提高了传递损失,又降低了压力损失。优化后消声器的低频传递损失和宽频传递损失比优化前分别提高了4.44 dB和8.10 dB,提高率分别为42.05%和80.52%;压力损失比优化前降低了181.9 Pa,降低率为5.49%。本文建立的基于多目标遗传算法的消声器结构优化方法可为插入管排气消声器的优化设计提供理论依据。

关键词： fMRI数据   FCM聚类   遗传算法   阈值  

摘要： 为了保持原始功能磁共振成像(function Magnetic Resonance Imaging, fMRI)数据的空间结构实现噪声体素移除,提高聚类的效果,提出了一种基于遗传算法的简易优化算法.以广义线性模型(Generalize Linear Model, GLM)方法获取的数据作为大脑视觉刺激的真实激活模板,基于遗传算法对5位被测者的fMRI数据图像进行分析.取不同阈值(0.1~0.9)时交叉率和变异率为0且具有唯一的最优值为模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means, FCM)结果,依据真实模板验证聚类结果的准确度.结果表明,相比原始的FCM方法,改变阈值的大小可以使FCM聚类结果的准确度得到有效提高.通过简易优化遗传算法,可以确定最佳阈值为0.6.

关键词： 超级微波消解-ICP-MS   糙米标准样品   铬   不确定度  

摘要： 全谷物糙米因其适度加工、营养价值丰富和特殊膳食功效成为研究和推广的热门谷物。采用超级微波消解全谷物糙米标准样品,参考GB 5009.123—2023《食品中铬的测定》中第二法(电感耦合等离子体质谱法,ICP-MS)测定全谷物糙米标准样品中铬含量。通过对称量、消解液定容、铬标准溶液、测量重复性等不确定度分量的评估,计算合成不确定度,最终给出超级微波消解-ICP-MS法测定糙米标准样品中铬的标准不确定度及扩展不确定度,为全谷物膳食科学合理制定奠定基础及开发全谷物健康食品提供依据。