关键词： 进给系统   液压驱动   遗传算法   滑模控制器   位移误差  

摘要： 机床进给系统的控制精度直接影响到机加工质量。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种液驱进给系统结构,构建遗传算法优化滑模控制,改善进给系统控制性能。在设计滑模控制的基础上,给出了遗传算法优化流程,并开展了仿真测试分析。余弦波信号下,经过遗传算法优化滑动模态控制系统响应时间在0.02 s完成,位移控制偏差不超过0.002 cm,能够达到实际应用的标准要求。阶跃波信号下,遗传算法能够实现更优处理效果,系统响应时间从0.065 s减小至0.015 s,位移控制偏差从0.013 5 cm减小至0.003 6 cm。该研究有助于提高线性控制精度,也可拓宽到其他的领域。

关键词： 云资源   遗传算法   粒子群优化   遗传粒子群融合算法   多目标优化算法  

摘要： 云资源分配不仅需要有效利用计算资源,还需要在成本、性能、能耗和服务质量等多个目标之间进行权衡。多目标优化算法在云资源分配中扮演着关键角色,能够帮助决策者在复杂的环境中做出更优的资源分配决策。文中旨在比较不同的多目标优化算法在云资源分配中的应用效果,重点分析遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)和混合算法(遗传粒子群融合算法)的性能。通过实验来评估上述算法在实际应用中的表现,为云资源管理提供理论支持和实践指导。

关键词： 原子荧光光谱法   湿法消解   农产品   总砷   回收率提升  

摘要： 砷是一种具有显著毒性的类金属元素,广泛分布于土壤、水体和生物体内,其无机形态(如三价砷和五价砷)对人体健康危害尤为严重。我国《食品安全国家标准 食品中污染物限量》(GB 2762-2022)明确规定,蔬菜及其制品中无机砷的限量为 0.5 mg/kg,并将检测指标由总砷调整为无机砷。根据标准要求,若食品中总砷含量不超过无机砷限量值,可直接判定合格;否则需进一步测定无机砷含量以确保合规性。湿法消解是测定总砷含量的常用前处理方法,其原理是利用氧化性酸(如硝酸、硫酸)和氧化剂(如过氧化氢)在加热条件下分解有机质,使砷转化为可测定的无机形态。本研究旨在优化湿法消解条件,以提高农产品中总砷的回收率,确保检测结果的准确性和可靠性,为食品安全监测提供更有效的分析方法。

关键词： 正交异性钢桥面   超高性能混凝土   疲劳寿命   神经网络   遗传算法  

摘要： 基于某正交异性钢-超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,UHPC)组合桥面桥梁,采用ANSYS有限元子模型技术分析了疲劳细节在车辆荷载下的应力响应,通过神经网络-遗传算法优化了设计参数,使构造细节实现了无限疲劳寿命设计且桥面重量较低。基于正交设计试验方法确定25组样本集,通过训练学习后神经网络模型较好地反映了疲劳细节应力幅与构造参数间的关系,能快速得到各个构造参数组合的疲劳细节应力幅。结合理想点法和权重系数法将多目标优化模型变换为单目标模型,并基于离散型遗传算法得到了具有无限寿命的优化构造参数。为实现构造细节应力幅与桥面重量的协同优化,横隔板厚度、UHPC厚度与纵肋厚度需取较大值,而横隔板间距及面板厚度需取较小值。

关键词： VTI介质   精确反射系数   遗传算法   灰狼算法   叠前反演  

摘要： VTI介质各向异性参数反演大多是基于反射系数近似式,但高精度的反演需要考虑精确解与近似解之间的误差.本文通过将VTI介质反射系数方程的近似解和精确解进行对比,论证使用精确解的必要性;基于VTI介质精确反射系数方程建立反演目标函数,将遗传算法与灰狼算法相结合,形成混合遗传灰狼算法,在保证遗传算法全局搜索能力的基础上提高其局部搜索能力,实现基于VTI介质精确反射系数方程的反演;通过将反演流程应用于测井模型和含有不同水平噪声的地震数据,试算结果表明反演的误差较小,抗噪能力较好,论证了方法的可行性;进一步,对实际资料进行反演测试,得到的剖面分辨率较高,误差较小,论证了方法的有效性.研究成果将为提高地震数据反演精度和可靠性提供技术支撑.

关键词： 车间布局   改进SLP算法   遗传算法  

摘要： 为解决SLP算法的局限性,提出改进的SLP算法模型。该模型包括两个部分:首先建立物料搬运成本最小的目标函数,解决了传统SLP算法中物流等级划分的主观性;然后根据模糊判断矩阵求出影响作业单位相互关系的多因素的权重,建立了多因素影响的作业单位相互关系最大化的目标函数,解决了单因素影响的片面性。最后,应用遗传算法完成改进SLP算法的案例分析,结果表明:改进后SLP算法求解的车间布局可快速实现布局的优化设计,验证了改进SLP算法的可行性和有效性。

关键词： 中波发射机   信道噪声   维纳滤波   遗传算法  

摘要： 文章围绕中波广播信道中的噪声问题展开研究,旨在提升信号在干扰环境下的传输质量。对中波信道中的噪声特性进行了系统分析,在此基础上引入自适应遗传算法对传统维纳滤波器的参数进行优化,以克服其在复杂噪声环境下容易陷入局部最优的问题。通过构建Simulink仿真模型,文章分别对比了传统遗传算法与自适应遗传算法优化下的维纳滤波方法在不同信噪比条件下的滤波性能。实验结果显示,所提出的方法在各类噪声环境中均有效提升了中波广播系统在复杂信道条件下的鲁棒性和稳定性。

关键词： 遗传算法   线损率   电力系统   特征参数  

摘要： 随着社会经济的不断发展,电力网络安全是极为重要的。在电力网络传输过程中,电线的损耗是较为常见且影响较大的。针对这些需求,本文首先依托斜率灰色关联性方法,筛选出相应的特征参数,并在此基础上,对遗传算法进行优化构建线损率评估模型,综合特征参数、评估模型、数据集进行仿真模拟与计算,并与传统的预测方法进行对比分析,以更好地服务于输变电工程建设。

关键词： 人工智能   产品设计   模糊关联规则挖掘   遗传算法   大数据分析  

摘要： 在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结合了多层人工智能技术:大数据分析、基于递归关联规则的模糊推理系统(RAFIS)以及Mamdani模糊推理系统。所提出的方法通过将模糊关联规则挖掘(FARM)和遗传算法(GA)纳入RAFIS,以缩小客户属性和设计参数之间的差距。首先,在FFE阶段,组织数据收集和管理,然后将数据集输入FARM和GA以获取最佳模糊规则和隶属函数。随后,利用这些结果建立用于定制产品设计特征的Mamdani模糊推理系统。通过优化Mamdani推理系统中的参数(包括隶属函数的类型、分区和范围),实现产品定制设计。实验以电动滑板车为例进行应用分析,并采用模糊综合评价方法评估设计方案。结果表明两种设计方案均获得较高满意度,验证了该方法的有效性和可行性。

关键词： 磁悬浮制冷机   故障诊断   声音信号   特征提取   支持向量机   人工神经网络  

摘要： 针对传统磁悬浮制冷机故障诊断方法受限的问题,本研究提出了一种基于声音信号分析的磁悬浮制冷机故障诊断方法。首先详细分析了磁悬浮制冷机常见的电气、机械以及流体回路故障类型,明确了声音信号作为诊断依据的有效性。然后,针对声音信号采集过程中设备现场噪声干扰较多的问题,探讨了高精度麦克风的选型及数据预处理方法,通过滤波、小波变换及奇异值分解等方法有效去除干扰,提取声音信号的关键特征,包括时域、频域、时频域特征以及梅尔倒谱系数等。进一步采用支持向量机(SVM)与人工神经网络(ANN)进行分类识别,通过模型优化和参数调整,实现了高准确度的故障诊断。研究结果表明,该方法不仅有效克服了传统振动信号诊断方法的不足,且具备诊断准确性高、实施成本低和适用性广的特点,为磁悬浮制冷机的智慧运维管理提供了有力的技术支持。