关键词： 光刻   照明积分不均匀性   遗传算法   匀光补偿元件  

摘要： 掩模面照明积分不均匀性是影响先进光刻曝光质量的重要因素。在90 nm及以下节点光刻机中,一般要求掩模面照明积分不均匀性小于0.6%。为了补偿掩模面照明不均匀性,提出了一种光刻照明系统匀光补偿元件的设计与优化方法。该方法以照明积分不均匀性和能量损失为评价指标,采用遗传算法设计得到匀光补偿元件。在此基础上综合6种照明模式指标改进适应度函数,提升了匀光补偿元件的适用性。仿真结果表明:当对6种照明模式分别进行优化时,利用所提方法设计得到的6种匀光补偿元件,均可以将照明积分不均匀性校正至0.23%以下;当对6种照明模式同时进行优化时,可以将照明积分不均匀性校正至0.39%以下。所提方法对于光刻照明系统不均匀性的校正具有重要的理论意义和应用价值。

关键词： 遗传技术   水产养殖   遗传算法  

摘要： 遗传技术在多个领域中广泛应用,在水产养殖领域中同样具有重要的应用意义,可促进水产养殖的产品质量和生产效率提高,也能促进整体水产养殖业的可持续发展,例如,利用遗传改良技术培育出抗病能力强、适应多种气候变化的鱼类品种,使鱼类养殖业实现可持续发展。因此可以通过科学合理地应用,来促进遗传技术和不同水产养殖工作有机融合。通过简要分析遗传技术在满足水产品需求、推动水产养殖业发展等方面的运用价值,探索遗传技术在水产养殖环境管理、水产育种、性别基因改良等方面的运用策略。

关键词： 泵控马达   遗传算法   PID控制器   联合仿真  

摘要： 针对摊铺机泵控马达系统在复杂工况下转速稳定性不足的问题,文章提出一种基于遗传算法优化的PID控制方法。首先建立系统的四阶数学模型,构建包含超调惩罚项的多目标适应度函数;然后通过改进的遗传算法对PID参数进行全局优化。仿真结果表明:优化后的PID控制器使系统阶跃响应调节时间缩短至0.05 s,完全消除了超调现象;在突变负载工况下,系统恢复时间缩短33%,压力波动峰值稳定控制在2.8 MPa以内;在交变负载工况下,转速波动幅度降低62%,容积效率提升2%。该算法采用动态变异算子和轮盘赌选择机制,有效解决了传统PID参数整定依赖经验的问题,实现了参数的自主优化。研究结果验证了所提方法在提升系统动态性能和抗干扰能力方面的有效性。

关键词： 遗传算法   机器人   自动分拣系统   路径抉择  

摘要： 为解决机器人自动分拣系统中的路径抉择问题,提高分拣效率,满足现代物流对自动化分拣需求,文章对机器人自动分拣系统硬件、软件进行分析,基于遗传算法提出路径抉择优化方法,并通过实验验证系统的有效性。研究结果表明,优化后的路径规划方法可提高分拣效率,进而提升系统的整体性能。

关键词： 课程考核   线上线下混合式课程   遗传算法   共享题库   面向对象程序设计”课程  

摘要： 文章以“面向对象程序设计”课程为例,首先阐述了基于遗传算法的共享题库在线上线下混合式课程考核中运用的必要性,然后论述了基于遗传算法的共享题库建设,接着说明了基于遗传算法的共享题库在线上线下混合式课程考核中的运用,包括课前预习阶段、课程教学阶段、课后复习阶段等,最后对基于遗传算法的共享题库在线上线下混合式课程考核中运用进行了反思,并提出了建议。

关键词： 亚油酸   分子印迹   电化学传感器   人工神经网络  

摘要： 亚油酸(LA)是一种人体必需的多不饱和脂肪酸,是维持生命的重要物质,因此快速、准确地检测肉类中的LA含量是非常重要的。本文以LA为模板分子、吡咯(Py)为功能单体,构建了一种以丝网印刷电极(SPE)为基底的快速检测LA的分子印迹型电化学传感器。通过金纳米粒子、二茂铁-羧基化氧化石墨烯-羧基化多壁碳纳米管复合物(Fc-GO-MWCNT)修饰电极,增强传感器的电活性面积和导电性。使用线性回归方法,该传感器在3.2×10^(-9)~3.2×10^(-4)mol/L范围内具有良好的检测性能,相关系数为0.994,检测限为0.692 nmol/L(S/N=3)。进一步使用了人工神经网络(ANN)模型,智能分析了传感器采集的数据,发现将ANN模型应用于LA的智能分析在实际应用中具有巨大潜力。

关键词： 后人类主义   译者身份   翻译实践   人工智能   翻译技术  

摘要： 后人类主义批判人类中心主义,强调人机融合与多元共生,颠覆了传统译论中译者单一身份的认知。受翻译技术普及与全球化交流影响,译者从翻译活动单一中心转变为多元协作主体,打破传统二元对立。后人类主义下,译者呈现“创译者”“协调者”等新身份,兼具多重角色且动态调整。这推动翻译理论革新与实践优化,也对译者素养提出更高要求。研究指出,译者身份的转变是科技文化发展必然,未来应聚焦新兴翻译领域及二者深层互动机制。

关键词： 电力数字化   遗传进化算法   实时电价   电力经济性   峰值平均比  

摘要： 电力数字化是智能电网的主要特征和发展方向,为了提高智能电网的能源利用效率和电力系统的经济性,提出一种基于遗传算法和实时电价的电力数字化调度策略,以提高电网的效率并尽可能减少电力消耗成本。考虑住宅负荷、商业负荷和工业负荷,并采用遗传进化算法和实时电价信号对不同类型设备进行调度,通过在高峰时段转移可控设备来改变负荷的模式,并将这些负荷转移到适当的时段以降低用电成本。同时,该策略提高了旋转备用的利用率,使峰值平均比能够最小化,进而提高了智能电网的运行效率。借助智能电网算例对所提出的数字化管理策略进行了验证,仿真结果表明该策略能够有效降低智能电网系统的功耗成本和客户端的用电成本。

关键词： 多目标优化   低碳建筑   遗传算法   脱碳化改造  

摘要： 0背景“双碳”战略驱动下,建筑领域技术革新聚焦于零碳建筑技术体系构建与工程实践,核心路径包括建造过程脱碳化改造及建筑全生命周期碳足迹管控。低碳建筑需通过全产业链清洁能源替代率提升与能效优化,实现从建材生产到运营维护过程CO_(2)净排放削减,其技术框架可解构为材料科学创新与低碳化建筑技术集成两大维度。

关键词： 复合材料/铝合金   胶接结构   拉伸载荷   三点弯曲载荷   遗传算法   多目标优化  

摘要： 由碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)与铝合金(Al)胶接而成的单搭接胶接结构,由于缺乏拉伸载荷和弯曲载荷作用下力学性能和损伤行为的系统性研究,其连接性能和可靠性的进一步提升受到限制。本研究建立了CFRP-Al单搭接胶接结构有限元模型,分析了拉伸载荷及三点弯曲载荷作用下胶接结构力学响应和损伤分布。其中,采用三维Hashin失效准则和内聚力模型分别模拟CFRP层内损伤、层间损伤及胶层损伤的演化过程,并与试验对比分析,验证损伤模型的有效性。之后,基于胶接参数构建以拉伸强度、剪切强度及弯曲强度为优化目标的多目标优化代理模型,代理模型结果与仿真结果最大相对误差为2.57%,验证了代理模型的准确性。在此基础上,采用NSGA-Ⅱ算法对代理模型迭代优化,获得三维分布Pareto最优解集,与初始模型相比,优化后胶接结构拉伸强度、剪切强度及弯曲强度分别提高7.34%、24.12%和9.51%,实现了胶接结构综合连接性能的有效提升,该研究可为胶接结构可靠性优化设计提供参考。