关键词： 计算思维   数学教学   人工智能教学   课程改革  

摘要： 随着数智技术的快速发展,计算思维的重要性日益凸显。如何在小学数学中培养学生的计算思维成为亟待解决的问题。本研究从人工智能赋能小学数学学科融合视角,梳理了计算思维的跨学科新解,提出了问题重构,工具融合,项目驱动的数学学科与人工智能融合三维联通策略,并通过相关案例进行实践,以期为一线数学教学学生计算思维培养提供参考。

关键词： 大功率高频变压器   高速全局优化   热分析   变换器协同设计   遗传算法  

摘要： 大功率高频变压器是电力电子变压器中的核心部件,其优化设计的全局最优性和计算速度都是关键问题。文中提出基于改进热分析和变换器协同设计的大功率高频变压器高速全局优化方法。针对优化中耗时占比很高的热分析,提出基于换热-热传导两步仿真的改进热分析方法,保证热分析精度的同时,提升热分析计算速度。仿真结果表明,提出的热分析方法与传统方法准确度相似,而计算速度大幅提升。此外,优化过程中,将变换器电路参数与变压器参数共同考虑,引入更多优化变量,从而形成全局优化模型,提升设计方案的优异性;并采用改进热分析方法和遗传算法以提升计算速度,保证了全局优化模型的可计算性。综合以上措施,最终形成系统的大功率高频变压器高速全局优化设计方法。通过一个具体的案例设计和实验结果验证提出的优化方法的有效性。

关键词： 邻域搜索   NSGA-Ⅱ   遗传算法   车辆调度   多目标优化  

摘要： 针对机场保障车辆资源调度问题,现有的人工调度方式存在时间成本较高、资源运行效率较低的问题,该研究探索了一种混合NSGA-Ⅱ算法。该算法结合了邻域搜索和NSGA-Ⅱ算法,旨在实现任务数量均衡性和最小车辆行驶距离这两个目标,以求解车辆调度模型。通过对国内某机场实际航班数据进行仿真实验,结果表明,该研究所提出的算法模型能够有效解决机场保障车辆的调度问题。

关键词： 云计算   智能推荐系统   大数据分析  

摘要： 为了提升云计算平台的个性化推荐服务,文章采用了大数据分析与智能推荐算法相结合的方法,分析了云计算平台智能推荐系统的设计与实现。通过深度挖掘用户行为数据与兴趣偏好,优化推荐算法,结合分布式计算与存储架构,能够实现高效的个性化推荐。结果表明,该系统能够在实时数据处理与精准推荐方面取得显著效果,极大提升平台用户体验与粘性,为后续技术创新提供可行路径。

关键词： 区间二型模糊   FOU   遗传算法   PD  

摘要： 区间二型模糊PD控制器能够很好地克服系统不确定性带来的影响,因为区间二型模糊系统中FOU的宽度可以影响控制器性能。以往都是根据人为经验来确定FOU的宽度,但其设计难度会随着输入函数的增多而增大。因此,提出了一种利用遗传算法来设计FOU宽度的方法,选取时间乘误差的积分与超调量的和构建目标函数,通过算法不断的迭代优化得出目标函数值最小所对应的最优FOU宽度。为了评估所提出算法的有效性,在两种典型状态下将其与传统PID控制器、常规区间二型模糊PD控制器进行比较分析。实验表明,所提出的优化策略具有较快的调节时间和较小的稳态误差。

关键词： 截止阀   液压控制阀   结构参数   遗传算法   流动性能   阀组内流场分布   非支配排序遗传算法  

摘要： 流动性能是高温高压Y型截止阀组的关键性能指标,对截止阀组的运行具有重要意义。流速与流量的降低都会导致整体系统的工作效率下降。针对该问题,对全开工况下的DN15高温高压Y型截止阀组进行了研究。首先,以入口200 MPa、2000℃、出口常温真空为边界条件,对截止阀组内的流场进行了数值模拟,全面分析了截止阀组内部截止阀、球阀、喷管区域的流动特性,重点研究了阀组内流速的变化;然后,识别了流道中流动受限的区域,并提取了相应的特征结构参数,如喷管扩张段过渡角度数等;最后,采用非支配排序遗传算法,根据阀组的出口流速与出口流量这两项流动性能指标,对阀组内的流道局部结构参数进行了优化。研究结果表明:根据最优结构参数所得模拟结果与优化前的数据进行对比,出口流量提升了8.13%,出口速度提升了3.52%。该研究结论揭示了特定结构参数对截止阀组流动特性的影响机制,结合遗传算法与数值模拟方法,实现了特种阀门的流动性能升级目的,可对后续类似阀门的设计与性能优化工作提供一定的参考。

关键词： 箱式烘烤   高温蒸汽   回潮工艺   响应面法   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 【目的】确定箱式烘烤烟叶关键工艺参数,为箱式烘烤烟叶回潮工艺优化提供参考。【方法】利用高温蒸汽回潮房回潮设备,对箱式烘烤烟叶高温蒸汽回潮工艺进行研究。以前期炉内温度、转换点含水率和后期炉内温度为试验因素,以单位能耗、烟叶硬度为试验指标,采用加权综合评分法进行赋权计算综合评分值,并结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络进行参数优化及预测。【结果】前期炉内温度、转换点含水率和后期炉内温度对烟叶综合评分值的影响显著,其中后期炉内温度对烟叶综合评分值的影响最大,其次为转换点含水率和前期炉内温度。RSM和GA-BP神经网络模型对箱式烘烤烟叶最佳回潮工艺的预测性能均较佳,其中RSM模型的R2=0.9792,GA-BP神经网络模型的R2=0.9692。经RSM优化的箱式烘烤烟叶回潮工艺参数为:前期炉内温度111.00℃、转换点含水率10.00%、后期炉内温度114.00℃,综合评分值的预测值为23.17,试验实际值为22.91;GA-BP神经网络优化得到的箱式烘烤烟叶回潮工艺参数为:前期炉内温度112.00℃、转换点含水率11.00%、后期炉内温度114.00℃,综合评分值的预测值为22.77,试验实际值为22.95;GA-BP神经网络预测值与实际值的相对误差为0.80%,优于RSM的相对误差1.12%。【结论】GA-BP神经网络模型可有效确定箱式烘烤烟叶最佳回潮工艺,该研究可为箱式烘烤烟叶回潮工艺优化提供参考。

关键词： 强化学习   边缘计算   资源优化调度  

摘要： 随着边缘计算的快速发展,智能资源优化调度成为确保系统高效运行的关键技术。文章基于强化学习框架,提出了一种边缘计算环境下的智能资源优化调度模型。实验结果表明,基于强化学习的调度方法在资源利用率、任务完成率及调度成本等方面均优于其他方法,展现出更高的经济性和稳定性,为边缘计算环境中的智能资源调度提供了有效的解决方案。

关键词： 纯电动汽车   再生制动   模糊控制   遗传算法   CarSim  

摘要： 针对车辆低速行驶的制动能量回收率低,频繁充放电影响动力电池寿命的问题,提出以电池荷电状态(state of charge,SOC)、制动强度、车速和制动间隔时间为输入,再生制动力分配系数为输出的纯电动汽车模糊控制再生制动策略。同时,采用遗传算法对控制参数进行优化。在Simulink中搭建控制策略模型,并在不同测试工况下与CarSim联合进行仿真,结果表明,相比于仅以电池SOC、制动强度和车速为输入的模糊控制再生制动策略,所提策略减少了制动能量回收次数,提高了制动能量回收率。该策略不仅可以改善对动力电池的损害情况,而且可以获得更多的制动能量。

关键词： 计算机网络   人工智能   数据安全   网络安全防御   信息技术   网络攻击   黑客攻击   防火墙  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,计算机网络已成为现代社会不可或缺的一部分,它们支撑着各行各业的日常运营与信息交流。与此同时,网络空间面临的安全威胁日益严峻,病毒、木马、黑客攻击及勒索软件等各种形式的网络攻击层出不穷,给个人隐私、企业数据安全乃至国家安全带来了巨大挑战。传统的网络安全防御手段,如基于规则的防火墙、入侵检测系统等,虽能在一定程度上抵御外部威胁,但面对不断演变的攻击手法和日益复杂的网络环境,其效果逐渐显现出局限性。