关键词： 超级微波消解   ICP-MS   污泥制砖   重金属  

摘要： 基于硝酸-盐酸-氢氟酸消解体系,建立了超级微波消解-电感耦合离子体质谱(ICP-MS)法同时测定污泥制砖中11种重金属含量分析方法。在超级微波消解的过程中,分别考察6种不同组合的混合酸体系及两种消解方法对污泥制砖中Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb、Ba、Pb等11种重金属测试结果的影响。实验结果表明,硝酸-盐酸-氢氟酸(2.1∶0.7∶0.5)混酸体系和超级微波消解对样品进行前处理优于其他方法。在优化条件下,11种重金属加标回收率为(84.4-106.5)%,相对标准偏差为(5.2-12.1)%(n=6),检出限为(0.003-0.068)mg/kg。方法高效、快速、准确,结果可靠,适合污泥制砖中11种重金属元素的同时测定。

关键词： 三相不平衡   电压越限风险   分布式光伏   多目标优化   遗传算法  

摘要： 针对低压配电网负荷的随机性较高,三相负荷不平衡问题频发,导致三相电压不对称和线路损耗增加,分布式光伏并网进一步加剧三相不平衡,并提高电压越限风险问题,提出以三相不平衡度综合指标、电压越限风险指标和投资最小化指标为最小化优化目标,构建分布式光伏配电网三相负荷不平衡的多目标优化模型,实现对光伏输出功率的控制。结果表明,该方法能够有效改善配电网的三相负荷不平衡问题,降低节点电压越限风险。

关键词： 遗传算法   航空运输   货物装载   路径规划   适应度函数   随机搜索   变异个体  

摘要： 【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提出了一种基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法。【方法】为了阐明航空运输的装载路径优化算法,分析航空运输装载的实际需求与路径规划平台的计算条件,探讨影响航空运输装载路径优化的运输成本因素。在此基础上,通过改进具有自适应功能的遗传算法,采用具有自适应功能的适应度函数、交叉概率和变异概率,避免了传统算法稳定性差和收敛速度慢的问题。该算法的核心在于动态调整交叉概率和变异概率,以适应种群的进化状态,从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在研究过程中,详细描述了自适应遗传算法的编码方式、适应度函数的设定、交叉概率和变异概率的计算方法及控制原理,并提出装载路径优化算法的具体执行步骤。通过在MATLAB平台上使用编程方法取得算法的结果,并利用实际航运机场的配送数据进行仿真测试。【结果】仿真结果表明,与传统遗传算法、智能水滴算法和改进蚁群算法相比,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法在运输效率和总体运输成本方面均有显著优势。航空运输装载路径优化算法能够有效降低航空运输装载的平均运输成本,同时提高运输效率。在实际航空运输装载过程中由于受复杂环境因素影响,飞机货舱尺寸限制、配送道路路况复杂等问题尚未在算法中得到深入考虑,表明算法仍有改进空间。【结论】综上所述,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径规划算法引入具有自适应机制的改进遗传算法,使其在航空运输装载路径规划问题上表现出更好的全局搜索能力和收敛速度,为航空运输装载路径规划提供了一种新思路,同时也为航空物流领域提供重要的理论和实践价值。未来的研究将考虑更多实际运行环境因素,以进一步优化算法性能。

关键词： 低轨卫星导航增强   混合轨道   多目标优化   遗传算法   关联染色体  

摘要： 为解决低轨导航增强星座面临的全球覆盖困难、覆盖区域导航精度不足以及星座设计复杂等难题,提出一种多目标关联染色体非支配排序遗传算法。该算法深入分析星载与空间约束条件,依据星座构型特征及任务规划需求,设计出合理的决策变量,并构造能够综合评价星座覆盖性能与导航精度的目标函数。在算法实现上,采用Cubic映射方法初始化种群,依据关联染色体策略进行交叉与变异操作,运用自适应变异机制更新子代,并通过非支配排序与拥挤度计算,构建出多目标问题的近似Pareto前沿面,从而在提升星座覆盖率的同时,确保覆盖区域内的导航精度。仿真结果显示,所绘制的近似Pareto面权重点分布均匀,相较于遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,近似最优解值更优。通过仿真平台验证,该模型与算法的正确性和优越性得以充分证实。

关键词： 气象航线   多目标优化   A^(*)算法   NSGA-II   智能航行   遗传算法  

摘要： [目的]面向我国智能航运和气象导航国产化的发展要求,提出一种基于A^(*)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)融合的船舶多目标航线规划方法,以适应复杂多样的远洋航行任务。[方法]通过将A^(*)算法引入至NSGA-II中引导搜索方向加快算法收敛速度,然后通过构建环境数据模型和目标函数,采用跨太平洋航线对模型和算法进行仿真验证。[结果]仿真结果表明:设计的模型和算法可求解得到分布均匀、多样化的Pareto最优航线解集,所有航线均可以顺利躲避大风浪区域,且可根据决策者需求选择船舶最适航线。[结论]所提方法可用于多约束条件下的船舶远洋航线优化,求解符合航次目标的航线,从而降低营运成本、提高航运效率,对船舶气象导航和未来船舶智能航行具有一定的支撑作用。

关键词： Floyd-GA算法   城区   快递配送   路径优化   配送路径模型  

摘要： 文章对城区内局部区域的单车多任务快递配送模型进行描述,建立了以时间最短为目标函数的快递配送数学模型,运用混合遗传算法(Floyd-GA算法)求解优化问题。通过算例验证,优化后的模型在提升配送方案时效性方面展现出了一定的参考价值和应用潜力。

关键词： 数字鸿沟   老年群体   承认理论   数字融入  

摘要： 生活数字化与人口老龄化并行加剧了老年数字鸿沟。接入沟、使用沟和知识沟背后蕴藏着情感消解、权利弱化、价值忽视的蔑视体验,隐喻着老年群体渴求承认的价值期许。从承认伦理角度讲,情感遮蔽、规范欠缺与价值失效构成老年数字鸿沟的伦理成因。基于此,依托霍耐特“爱—权利—团结”的承认模式提出应对老年数字鸿沟的建议措施,从注重情感补位、加强规范增能、驱动参与赋能三方面着手助力老年群体数字融入,共享数字红利。

关键词： 机电制冷系统   多目标优化   性能分析   遗传算法   Pareto最优解  

摘要： 在当今能源紧张与环保需求日益紧迫的背景下,机电制冷系统的性能优化已成为学术界和工业界共同关注的焦点。本文以机电制冷系统的多目标优化设计为研究对象,旨在通过系统化的研究方法提升其综合性能,为相关领域提供理论支持与实践指导。首先,本文深入分析了机电制冷系统的工作原理,并基于热力学、流体力学等理论,建立了精确的数学模型,确定了制冷量、能效比和成本等关键性能评价指标。在此基础上,本文对多种优化算法进行了全面比较,包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等,最终选择了最适合机电制冷系统特点的算法进行优化。通过建立多目标优化模型,以制冷量、能效比和成本为优化目标,本文利用所选算法对模型进行求解,得到了Pareto最优解集,为系统设计提供了多样化的选择方案。

关键词： GNSS/NS   组合导航   遗传算法   Eman   小波阈值去噪  

摘要： GNSS信号丢失会导致GNSS/I NS组合导航系统定位失准甚至失效,而现有辅助模型仍存在不足。针对这一问题,本文提出了一种基于遗传算法(GA)优化E l man神经网络的车辆辅助组合导航算法。首先,使用小波阈值去噪算法降低惯导系统测量数据的噪声,然后再使用GA优化E l man神经网络的权重和结构参数,以提高模型的预测精度和泛化能力。其次,构建基于GA-E l man神经网络的车辆辅助导航模型。该模型将系统分为两种模式,在GNSS信号正常时进入训练模式进行在线训练;当GNSS信号丢失后系统变为纯惯导模式,此时启用训练好的模型接收惯导系统的数据进行实时解算和预测。最后,跑车实验结果表明,与PSO-BPNN辅助模型和E l man辅助模型相比,本文所提出算法的定位精度得到有效提升。

关键词： 大学教师   教学学术能力   内涵本质   现实异化   发展路径  

摘要： 目前教育部围绕加快建设高水平本科教育推出系列举措,其中大学教师教学学术能力备受关注。基于此,本文深刻剖析大学教师教学学术能力的内涵本质,全面领悟教学学术的价值意蕴,把握教师教学学术能力的本质属性,分析教学学术内涵现实异化的表征、成因,并采用多角度、多维度的方法探索现实异化的消解路径,以期推进大学教师教学能力与学术能力的融合发展,提升教师队伍整体水平与大学教学质量。