关键词： 磁悬浮轴承   磁轴承控制算法   名义/实际承载力   动态性能   线性二次型高斯控制器   遗传算法   线性二次调节器  

摘要： 为了提高磁轴承的承载能力,改善磁悬浮转子系统的动态性能,设计了基于非对称差动控制方式的磁轴承遗传算法(GA)线性二次型高斯(LQG)控制器。首先,对比分析了磁轴承常规差动控制方式与非对称差动控制方式的工作原理;然后,根据磁悬浮转子系统状态空间方程设计了线性二次调节(LQR)高斯控制器,并在LQR控制器基础上,引入卡尔曼滤波器,构成LQG;接着,在MATLAB中编写GA,在Simulink中搭建了闭环磁悬浮转子系统模型,利用GA强大的全局搜索能力对LQG控制器进行了参数优化;最后,利用所设计的GA-LQG控制器完成了系统静态悬浮、磁轴承实际承载力检测与系统高速旋转试验。研究结果表明:磁轴承的名义承载力提升40%,实际承载力提升35.57%;飞轮转子能够在12000 r/min下稳定运行且振动峰峰值小于18μm,在整个升速过程中最大振动峰峰值小于36μm。由此可见,采用非对称差动控制方式,在不改变磁轴承机械结构尺寸前提下可以有效提升磁轴承的承载能力;采用GA-LQG控制器,能够使磁悬浮转子系统具有较好的动态性能。

关键词： 知识图谱   知识图谱推理   强化学习   知识表示   动作空间扩展   奖励塑造   k近邻算法  

摘要： 为缓解知识图谱中数据稀疏导致推理路径缺失的问题,提出一种基于动作空间扩展和奖励塑造的强化学习知识推理方法。在知识表示模块,将知识图谱中的实体和关系映射到含有三元组语义和结构信息的向量空间中,建立强化学习环境;在强化学习模块,提出一种动作空间扩展方法,通过引入先验知识,考虑实体间语义信息,寻找关联度最高的关系-实体作为头实体的扩充动作空间,提高路径的连通性。提出奖励塑造方法,设计路径长度奖励和路径重复负向奖励,鼓励智能体选择更加可靠和多样化的关系路径,进一步提升模型效果。实验结果表明,该模型在知识推理的链接预测和事实预测任务中,性能优于大部分现有模型。

关键词： 隧道工程   模糊综合优化   遗传算法   方案优选  

摘要： 研究目的:为解决目前西南复杂艰险地区隧道工程施工方案优化中没有很好兼顾环保、安全、质量导致一系列事故问题,本文综合考虑施工工期、成本、质量、安全、环保五个施工重要指标,在网络计划技术合理划分施工活动基础上,运用模糊群方法,用三角模糊数的形式表示五大指标,定义模糊多属性优属度,并利用直觉模糊集进行评价,建立综合工期-成本-质量-安全-环保的模糊优化群决策模型,并用遗传算法求得最佳作业模式组合,实现施工方案的优选决策。研究结论:(1)将模型求出的施工方案在案例隧道工程中实施,根据真实工程试验结果,在满足质量、安全、环保、工期、成本的要求基础上,工期缩短20天,成本低于预算5%,提升了工程的综合效益;(2)方法应用于隧道工程施工方案的优选决策,实现了工期、质量、成本、安全、环保等目标的均衡优化,可为隧道工程施工方案决策提供方法、数据支持和依据。

关键词： 加筋路基   非均质   遗传算法   上限分析   抗拉强度   铺设层数  

摘要： 非均质软土地区路基的稳定性问题是岩土工程中的关键技术难点,为提升对其三维稳定性问题的评估能力,基于极限上限定理构建了非均质软土加筋路基的三维基底破坏机制,并依据虚功原理建立了相应的能量守恒方程。通过引入遗传算法,开发了一种用于高效求解三维上限解的搜索方法。该三维破坏模式可退化为边坡的三维坡趾破坏形式,并与已有边坡三维上限解进行对比,以验证遗传算法的准确性与计算效率。在此基础上,开展了参数敏感性分析,考察了路基分层特征、非饱和强度特性、抗剪强度非均质性、筋材抗拉强度、铺设层数以及基质吸力等因素对加筋路基三维稳定性的影响。结果表明:在三维基底破坏模式下,非饱和软土地基与路基之间的非均质系数比对稳定性具有提升作用,且该系数比越大,路基越稳定;在筋材抗拉强度不变的条件下,减小筋材间距会削弱基质吸力对稳定性的有利影响;当铺设层数一定时,非均质性越强,筋材增强稳定性的效果越显著。该三维稳定性分析方法可为加筋参数的优化配置和复杂地基条件下的路基设计提供可靠的计算工具和理论依据。

关键词： GH3625合金   选区激光熔化   热变形   本构方程   人工神经网络  

摘要： 使用Gleeble-3500热模拟试验机对SLM成型GH3625合金进行了热压缩实验,热变形温度范围为900~1100℃,应变速率范围为0.1~10 s^(-1),建立并对比了Arrhenius本构方程、应变补偿本构方程和人工神经网络的预测准确性,研究了合金的微观组织演变。结果表明:与铸态GH3625合金相比,SLM成型的GH3625合金热变形激活能更高,热塑性变形困难程度增加。对比模型预测值与实验数据之间的误差后发现,人工神经网络预测能力高于唯象型本构方程,其预测数据与实验数据的相关系数达到0.99,平均相对误差为1.6%。随热变形温度和应变速率升高,合金再结晶率由13.7%增加至76.9%,合金的动态再结晶机制随变形温度升高由连续动态再结晶主导转为不连续动态再结晶主导。

关键词： 力和运动   问题求解   高考物理   杆穿带电小球  

摘要： 涉及“杆穿带电小球”模型的试题综合性较强,能够很好地考查同学们对力和运动关系的掌握情况,体现同学们分析问题与解决问题能力的高低,因此备受命题专家的青睐,成为高考物理试卷中的热点题型。下面将对这类问题进行归纳与整理,深入浅出地介绍这类问题的求解方法,供同学们参考。

关键词： 循环冷却水系统   运行状态预测   遗传算法  

摘要： 【目的】为解决电厂循环冷却水系统运行状态预测精度不足的问题,提出一种基于遗传算法优化双向长短期记忆神经网络(GA-BiLSTM)与经验模态分解(EMD)相结合的预测方法。【方法】首先,利用EMD将原始数据分解为多个本征模态函数(IMF)分量,降低数据复杂度;其次,借助遗传算法(GA)优化双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的超参数,提升模型性能;最后,将分解后的IMF分量分别输入优化后的GA-BiLSTM模型中进行预测,重构预测结果。【结果】实验表明,该模型预测误差指标均处于较低水平,相较于传统模型降低55%。【结论】基于LSTM与EMD结合的预测方法能够为电厂循环冷却水系统的稳定运行提供有力保障,可为后续研究提供一定的参考。

关键词： 知识图谱(KG)   时态知识图谱(TKG)   表示学习   知识表示  

摘要： 知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的符号化表示形式转换成数值化表示形式,更好地服务于知识驱动型应用。时态知识图谱表示学习技术充分利用知识图谱中的时间信息,取得了显著的性能提升。对时态知识图谱表示学习方法进行了系统性的综述,主要从四个方面进行:(1)简要介绍时态知识图谱表示学习的相关概念、典型任务和传统的静态方法;(2)总结了时态知识图谱表示学习的两大类方法,即面向内插任务的方法和面向外推任务的方法,分别介绍两类方法中的典型模型;(3)梳理了8个用于时态知识图谱表示学习的基准数据集和若干代表性模型在基准数据集上的评测结果;(4)分析了当前面临的技术挑战以及其中蕴含的机会。

关键词： TSK模糊系统   TSVR   遗传算法   协同优化   回归任务  

摘要： Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统作为特殊的非线性回归系统,能够解决机器学习任务,但其处理高维问题的效果并不理想,且对于规则的确定和调整较为困难。为了优化该系统,将沿用模糊IF-THEN规则。首先运用模糊C均值聚类对数据集进行划分,将数据点嵌入表征点到模糊聚类中心隶属度的空间,进而利用孪生支持向量回归机(TSVR)确定两个回归平面,从而得到回归值。考虑到不同数据集适应不同的关键参数,如聚类数等,采用遗传算法(GA)进行统一参数寻优,简化了领域知识的先验设置,形成了TSVR-GA-TSK(TG-TSK)模糊系统。实验结果表明,相比于经典回归算法和典型的TSK模糊系统,TG-TSK模糊系统具有良好的回归精度和鲁棒性,在Nemenyi检验的两两比较中具有显著优势。

关键词： 车用减速器   振动响应   遗传算法   微观修形   Romax软件  

摘要： 车用减速器不仅可以起到减速增扭的作用,还能保障传动的平稳性。文章首先利用Romax软件搭建了电动汽车三级减速器的刚柔耦合模型,系统分析了一级减速齿轮副的传递误差、齿面单位长度载荷以及系统轴承座处的振动响应,获取了该一级减速齿轮副的振动特性。其次以最小化传递误差峰值和齿面最大单位长度载荷为优化目标,采用遗传算法对齿轮的微观修形参数进行优化求解。最后基于寻优后的微观修形参数进行减速器一级齿轮副传动平稳性分析。结果表明,经过齿轮微观修形后,一级减速齿轮副传递误差峰值降低32.9%,最大单位长度载荷降低9.7%,输入轴轴承处振动加速度峰值降低17.3%,有效降低了齿轮副的传动激励,为后续的噪声、振动及声振粗糙度(NVH)研究提供了基础。