关键词： 武器目标分配   三支决策   多目标优化   遗传算法   拥挤度  

摘要： 面向动态武器目标分配任务,结合博弈思想开展多阶段问题建模与求解。针对动态多阶段中确定打击目标的问题,引入三支决策理论改进威胁评估模型,通过接受决策、延迟决策和拒绝决策3种分类选取每阶段的优先打击目标用于火力分配;构建基于博弈思想的动态武器目标分配模型,设计构造敌方规避风险值目标函数以充分考虑来袭目标的智能性与不确定性;针对多个打击阶段中不同决策偏好的影响,设计结合拥挤度与参考点的动态选择机制,以应对动态情况下对不同目标函数的偏好并提高求解质量;将改进的遗传算法用于求解所提动态武器目标分配问题,并通过对比仿真实验验证所提算法的有效性。

关键词： 增程式电动拖拉机   传动系统   遗传算法  

摘要： 为了解决拖拉机传动系统的匹配与优化问题,首先根据拖拉机的整车设计要求,对拖拉机的电机、电池、增程器、变速箱等参数进行了匹配;然后基于AVL-Cruise建立了整车模型,并建立了循环工况、续航里程、最大爬坡度等仿真任务;最后在保证满足拖拉机动力性的情况下,利用遗传算法优化变速箱传动比,提高其经济性。结果表明,拖拉机在犁耕和运输作业工况下能耗均有所下降,经济性分别提高了2.6%和8.4%,犁耕和运输作业工况下的纯电续航时间均有所上升,经济性分别提高了4.2%和4.6%,且优化后犁耕作业工况下电机MAP图中的工作点相较于优化前工作在更高的效率区间。

关键词： 生成式人工智能   人的本质   人的异化   消解路径  

摘要： 生成式人工智能作为人类本质力量的外化,是新质生产力的新质赋能者,也是社会变革和人自由全面发展的推动者。然而,技术进步的同时,也带来了劳动异化、交往异化和思维认知异化的问题。以生成式人工智能引发的人的本质异化为起点、对资本逻辑、价值逻辑和技术逻辑所导致的劳动异化、交往异化和价值认知异化等问题进行深入剖析,提出推动生成式人工智能的社会主义应用,强化生成式人工智能伦理监管与风险防控,构建人机协作共生的新型人机关系等对策,以期实现技术与人的和谐共处,推动人的本质复归。

关键词： 最小二乘法   遗传算法   负荷优化分配   天然气消耗量  

摘要： 以北京市某三甲医院为例,基于医院锅炉的日常运行记录,归纳供暖期内外部蒸汽需求的波动范围,继而运用最小二乘法来精确识别锅炉的热效率特性参数。在此基础上,构建优化锅炉负荷分配的数学模型,并借助MATLAB软件,运用遗传算法求解出能够使天然气消耗量达到最低的锅炉负荷分配比例,形成锅炉负荷分配优化方案。通过对负荷优化分配法、负荷平均分配法、负荷区间分配法控制下的锅炉能耗进行全面的对比分析,发现运用遗传算法可计算出任意外界负荷率下的并联运行锅炉中2台锅炉的高效运行工况点,且采用锅炉负荷优化分配方案后的天然气能耗比采用负荷平均分配法和负荷区间分配法分别降低2.1%和6.7%。

关键词： 高速公路   中央绿化带   智能滴灌系统   云计算技术  

摘要： 针对高速公路中央绿化养护中的灌溉效率低、维护成本高等问题,文中介绍了一种基于云计算技术的智能滴灌系统方案。该系统涵盖传感器数据采集、云计算平台深度数据分析、节能恒压灌溉系统、水溶性肥料施用功能设计,以及用户友好的远程监控管理模块。借助云计算平台的即时数据处理能力,实现了中央分隔带灌溉与施肥的精准化算法控制。此方案不仅大幅削减了维护开支与人工参与成本,还加速了绿化养护向智能化、自动化、数字化转型的步伐,显著提高了灌溉作业的效率并增强了水资源节约能力。

关键词： 高速电磁阀   涡流能量   焦耳能量   能量损耗   敏感性分析   响应面法   遗传算法   多目标优化  

摘要： 针对高速电磁阀因涡流能量和焦耳能量产生热负荷,从而显著影响其工作耐久性的问题,本文提出了一种基于响应面预测模型的能量损耗参数敏感性分析及多目标优化方法。本文建立并验证了包含电流反馈的高速电磁阀动态响应仿真模型,构建了涡流能量和焦耳能量的响应面预测模型。基于该模型,进行了电导率、弹簧刚度、阻尼系数及电阻等参数对能量损耗的敏感性分析,并利用非支配排序遗传算法开展了多目标优化研究。研究结果表明:电导率、电阻和弹簧刚度是涡流能量的重要敏感参数,电阻和电导率则是焦耳能量的关键敏感参数。经过优化后,高速电磁阀的涡流能量降低了6.31%,焦耳能量降低了49.75%。本文方法和模型可以在不改变高速电磁阀几何结构参数的前提下,有效实现电磁阀能量损耗的多目标优化。

关键词： 微波消解   原子荧光法   夏蝉   汞   植食性昆虫   土壤重金属  

摘要： 本研究采用微波消解–原子荧光法测定夏蝉体内汞的含量。5 g夏蝉样品经过微波消解后,载流为5%的硝酸溶液,还原剂为0.5%氢氧化钾+0.01%硼氢化钠,利用原子荧光光度计检测。结果显示,检出限为0.045 μg·L−1,R² ≥ 0.9998,回收率为84.2%~116.40%,RSD ≤ 2.15%,所得出的汞标准曲线呈现良好的线性关系。该方法准确、可靠,适用于夏蝉体内汞含量检测。This study utilized microwave digestion-atomic fluorescence spectrometry to determine the mercury content in Cicada (summer cicada) samples. After microwave digestion of 5g cicada samples, a 5% nitric acid solution was used as the carrier, and a reducing agent mixture of 0.5% potassium hydroxide and 0.01% sodium borohydride was applied. Detection was performed using an atomic fluorescence spectrophotometer. The results showed a detection limit of 0.045 μg·L−1, with R² ≥ 0.9998. The recovery rate ranged from 84.2% to 116.40%, and the relative standard deviation (RSD) was less than or equal to 2.15%. The mercury standard curve exhibited good linearity. This method is accurate and reliable, making it suitable for detecting mercury content in cicadas.

关键词： 工业洗涤设备   改进遗传算法   作业车间调度   多品种小批量   自适应策略  

摘要： 针对工业洗涤设备多品种、小批量的生产特点,以最大加工时间最小化为目标,提出一种改进的遗传算法。对适应度函数进行改进,采用轮盘赌方式选择染色体,运用POX算子交叉法对染色体进行交叉操作,结合自适应调整的交叉概率与变异概率提高算法寻优能力与收敛速度。以作业车间调度问题标准算例FT06与LA01作为仿真实验对象,仿真结果表明,改进遗传算法的寻优能力与得到的最优解优于传统遗传算法,具有可行性与精确性。

关键词： 推移装置   PID控制   参数优化   遗传算法  

摘要： 推移装置作为新型回撤装备的核心部分,其液压系统的性能直接影响装备的动力源及运行效率。文章设计了推移装置的液压回路,涵盖抬升缸、推进缸和牵引缸,通过AMESim模型模拟了抬升系统的动态行为,发现活塞杆位移与目标值存在差距。为提升性能,引入比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制策略,并利用三种优化算法对PID参数进行求解。最终,遗传算法展现出较好的优化效果,可以明显减小位移误差,确保系统具备稳定性。

关键词： 数字孪生   阀控缸系统   参数分级辨识   遗传算法  

摘要： 阀控缸系统数字孪生建模中存在部分模型参数难以通过理论计算获得,以及由于各参数间相互影响导致参数辨识准确度不高的问题。针对此问题,提出一种基于参数分级辨识的阀控缸数字孪生建模方法,实现对阀控缸系统的状态映射和数字孪生。根据所提建模方法,基于阀控缸系统的工作原理,建立了阀控缸系统的数学模型和MATLAB/Simscape环境下的物理仿真模型;利用采集的测试数据,通过遗传算法对阀控缸数学模型中比例换向阀和液压缸的关键元件级参数进行辨识,再利用MATLAB软件的Paramenter Estimation工具对物理仿真模型中重要的系统级参数进行校正;最后,搭建阀控缸实验平台对所建数字孪生模型的准确度进行验证。结果显示:在7.5 V与9.5 V阶跃控制信号作用下,基于参数分级辨识的数字孪生模型的活塞位移仿真值与实验值的拟合度分别为95.76%和98.07%,验证了所辨识模型参数的准确性和所建数字孪生模型的正确性。