关键词： 智能压实   机器学习   XGBoost算法   遗传算法   动态变形模量   时域特征  

摘要： 为提升智能压实(intelligent compaction,IC)质量的实时检测与评价精度,提出一种基于GA-XGBoost模型的连续压实质量预测方法,以提高动态变形模量(E vd)的预测精度。模型以动态变形模量为目标,建立机器学习模型,主要采用决策树算法,构建XGBoost模型对压实质量进行预测分析。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)对模型超参数寻优,以提高模型的预测精度和可靠性。首先,通过现场工程试验,测量压路机碾压时振动加速度,分析加速度信号,计算信号统计量并采用快速傅里叶变换(FFT)得出谐波频率,初步建立各项特征因子与E vd之间的系统联系;其次,筛选各个时频域特征,进行相关性分析,选用相关性较高的特征来建立预测模型;最后,验证了GA-XGBoost预测模型可以较好的预测E vd。研究结果表明:遗传算法(GA)可以高效地确定XGBoost算法的超参数,且较单一的XGBoost模型表现出更优的收敛速度;通过优化特征因子,改变输入参数,提高了GA-XGBoost模型的预测精度,优化后均方误差为3.9%,相关系数为0.748;同时对比了传统CMV拟合E vd的方法,该机器学习模型可以大幅度提高预测精度。

关键词： 参数率定   灾害链   模拟   遗传算法   滑坡  

摘要： 滑坡-堰塞湖-溃决洪水地质灾害链精准模拟是山区地质灾害综合防灾减灾的关键手段,可靠的模型参数是保证模拟结果准确性的重要前提。然而,该地质灾害链多阶段机理模型间的耦合关系复杂、参数众多,传统面向单灾种模型的参数率定方法较少考虑不同灾害之间的链式关系,灾害链模型群协同交互运算过程中多参数率定计算复杂、误差累积问题突出。针对上述问题,提出了一种顾及动力耦合关系的地质灾害链模型参数遗传进化率定方法,首先建立了由颗粒流模型、漂移通量模型、泥沙冲刷模型耦合的滑坡灾害链动力耦合模型,其次提出了模型参数遗传进化率定方法,通过选择-交叉-变异等迭代遗传进化运算,得到最优种群的参数集。选用2018年白格滑坡灾害链进行实验验证,结果表明,最优参数组的模拟结果与实测数据吻合度较好,在400次迭代后种群最大适应度为0.932,偏差值在±5%以内,证明了此参数率定方法的可行性和准确性。

关键词： 负荷预测   神经网络模型   遗传算法  

摘要： 对电力负荷进行预测是电网的一个传统问题。有效的电力负荷峰值预测,可以对发电机组进行经济合理的起停、保持电力系统的安全稳定运行,在保证社会的正常生产和生活的前提下,又能降低发电的成本,提高社会及经济效益。文章重点对电力负荷预测的特点进行研究,提出动态蚂蚁遗传神经网络算法(DAAGA-BP)预测模型,并对多种预测算法进行深入的对比分析。通过仿真计算,对比拟合数据与实际负荷值,预测值曲线与实际值曲线较为接近。证明该模型应用于电网负荷预测分析具有适应性,通常是可行且有效的。

关键词： 装配线   路径规划   鲁棒优化   遗传算法  

摘要： 为了提高板材加工时物料配送路径规划效率,以鲁棒优化方式研究了处于不确定行驶时间下装配线物料配送路径规划过程。传统配送路径进行求解时属于一个NP-hard分析过程,先通过遗传算法确定可行解,接着利用离散莱维方式完成局部搜索,从而获得质量更优的解。研究结果表明:提高路径相关系数值后,复合约束要求的解数量降低,降低了染色体空间的可能性,形成了更高的种群解差异性,促使算法更快获得全局最优解。当路径相关系数由0提高至0.5时,目标值持续提高;路径相关系数为0.5与1时,目标值保持恒定。当路径相关系数为0.1行驶时间波动时,初始时间能够达到时间窗的标准,可以消除不确定行驶时间造成的干扰。为增强不确定性的抵抗能力,应对车辆的行驶路径进行适当调节,获得更长的车辆行驶距离。

关键词： QuEChERS   超高效液相色谱-串联质谱   咯菌腈   异菌脲   番茄   残留  

摘要： [目的]建立QuEChERS方法净化,超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)检测番茄中咯菌腈和异菌脲的分析方法,并研究在规范残留试验条件下番茄中咯菌腈和异菌脲的消解动态。[方法]粉碎样品经乙腈快速提取,提取盐包盐析分层,上清液经N-丙基乙二胺和石墨化炭黑净化后,UPLC-MS/MS分析检测,外标法定量。[结果]在0.005~0.5 mg/L范围内,2种农药的质量浓度与峰面积呈良好线性关系,R^(2)>0.9986;在0.01~5 mg/kg的添加水平下,2种农药在番茄中的平均回收率在94%~104%之间,相对标准偏差在1%~7%之间,其定量限均为0.01 mg/kg。40%咯菌腈·异菌脲悬浮剂以推荐高剂量180 g a.i./hm^(2)施药3次,施药间隔7 d时,番茄中咯菌腈和异菌脲的消解动态均符合一级反应动力学方程,半衰期分别为5.92~6.30、8.35~9.76 d。末次施药7 d后,咯菌腈和异菌脲在番茄中的残留量分别为<0.010~0.077、<0.010~0.33 mg/kg,均低于我国已制定的最大残留限量标准(MRLs)。[结论]拟推荐40%咯菌腈·异菌脲悬浮剂在番茄上使用的安全间隔期为7 d。

关键词： 宽带   氮化镓   微波功率放大器   稳定性   人工神经网络   MMIC  

摘要： 采用基于碳化硅(SiC)衬底的氮化镓(GaN)高电子迁移率晶体管(high electron mobility transistor,HEMT)工艺,设计了一款工作频率为6 GHz~12 GHz、饱和输出功率不小于25 W(44 dBm)的宽带高效率微波功率放大器。该放大器采用3级放大电路,末级管芯采用8胞设计。采用滤波器综合方法设计得到各级匹配网络,同时对版图进行了电磁场仿真,并对平面螺旋电感进行了人工神经网络建模,最终流片制成微波功率放大器芯片。测试结果表明,在工作频带内,该放大器饱和输出功率不小于44 dBm,功率增益大于20 dB,功率平坦度小于1 dB,功率附加效率不小于35%,输入驻波比小于1.5:1,具有良好的宽带输出功率和功率附加效率特性。

关键词： BP神经网络   遗传算法   EISCAP传感器   幅值检测   预测模型  

摘要： 针对传统测量拟合方法速度慢、稳定性差、耗时较长及精度较低等问题,文中将遗传算法和BP神经网络相结合,利用遗传算法优化BP神经网络的权值及阈值寻找最优解,在此基础上提出了一种基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测方法。在室温条件下EISCAP传感器测量不同pH值的缓冲溶液,对实验样本数据进行归一化处理,以从实验样本数据中提取的偏置电压大小作为输入特征量,以EISCAP精确检测出的幅值大小作为输出特征量,构建GA-BP神经网络模型,对实验样本数据进行训练和预测。结果表明:与传统的拟合方法相比,GA-BP神经网络算法预测误差较小,平均绝对误差MAE降低了0.61%,均方根误差RMSE降低了0.05%~0.72%。GA-BP神经网络模型预测效果好,在同等采样数据量条件下,较传统的插值法大大提升了测量效率和测量精度,具有良好的适用性和灵活性。

关键词： 多目标优化   柔性车间调度   改进遗传算法  

摘要： 文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中,调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响,因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗3个目标函数进行优化。

关键词： 风浪联合开发   区划   基于层级的模糊权重评估法   改进的Borda-全乘比例多目标优化法   灰狼优化算法的反向传播  

摘要： 针对目前海洋能区划研究中存在的计算复杂、耗时长和成本高等问题,本研究基于改进的多准则决策(Multiple criteria decision making,MCDM)方法和人工神经网络(Artificial neural network,ANN),提出了一种风浪联合开发区划智能模型。为降低专家的主观偏差,应用基于层级的模糊权重评估(Fuzzy level based weight assessment,FLBWA)法来计算各评价指标权重;继而结合改进的Borda-全乘比例多目标优化(Borda-multi-objective optimization on the basis of ratio analysis plus full multiplicative form,Borda-MULTIMOORA)法计算开发适宜性指数,从而能够更加准确、高效地得到评价结果;之后,基于灰狼优化算法的反向传播(Grey wolf optimizer with back propagation,GWO-BP)神经网络构建并训练智能模型,将适宜性分析转化为自动化、高效化和智能化的过程;最后,以山东省风浪联合开发区划为例验证该模型的可行性和合理性。根据实例验证,该模型可以实现风浪联合开发区划的智能化,为相关领域的研究和政府规划提供参考。

关键词： 飞行器   轨迹优化求解   遗传算法   虚拟仿真   航空专业  

摘要： 针对航空专业仿真训练中的飞行器轨迹优化求解精度不高的问题,提出一个基于轨迹优化算法的航空虚拟仿真教育管理平台。首先,对飞行器轨迹优化目标函数和约束条件进行确定,然后采用改进的GA算法对飞行器轨迹进行优化求解;最后搭建一个基于轨迹优化算法的虚拟仿真教育管理平台。实验结果表明,提出的GA算法的收敛速度为11.55 ms,寻优精度为97.34%,明显优于传统的PSO算法和AGO算法,且该算法的最终收敛结果与优化结果误差均控制在合理范围内,轨迹优化求解时长较短,可提升飞行器飞行效率。仿真测试可知,基于本算法进行飞行器轨迹优化求解后,将其应用到飞行器仿真模型中可实现飞行器飞行过程的三维可视化,从而提高航空专业仿真训练和教学效果,具备有效性。