关键词： 电力仓储大数据   管理   粒子群优化算法   遗传算法  

摘要： 针对电力仓储大数据管理中传统方法速度较慢、精度较低的问题,研究将粒子群优化算法与遗传算法相结合,使用粒子群算法进行物资分配,并通过遗传算法计算最佳路径,设计出一种结合粒子群算法与遗传算法的电力仓储大数据管理模型。结果显示,该模型在BetterGrids和DR Power数据集上的损失值分别为0.15和0.02,显著低于其他模型,证明了其泛化性能和可扩展性较好。在不同数据集中,电力仓储大数据管理模型的训练时间分别为7.3 s和9.1 s,明显低于其他模型,证明了其计算效率较高。研究所提出的结合粒子群算法与遗传算法的电力仓储大数据管理模型不仅提高了响应速度,还增强了经济效益,为电力行业的智能化和绿色发展提供了技术支持。

关键词： 文艺复兴   弗朗西斯科德尔科萨   手艺   工艺  

摘要： 一、引言:“手艺”在当代文学批评中的重现近年,英国女作家阿莉·史密斯的小说《双面人生》呈现了她对性别、工艺和艺术的复杂探索过程,这些探索尤其体现在她对文艺复兴时期的艺术家弗朗西斯科·德尔·科萨的描绘之中。于此之描绘,触及了“手工艺品”与男人、女人的身份及社会期望交织在一起的世界。在这里,艺术家的“手”,尤其是女性艺术家的“手”,仅限于完成精确、精致的任务——并且,通常指的是艺术的准备而不是执行,尤其是在文艺复兴时期的思想中,伟大艺术的实现被性别化观念默认为男性。

关键词： 多目标优化   再生冷却   人工神经网络   遗传算法   强化传热   数值计算  

摘要： 为提升冲压发动机再生冷却通道的换热性能,从强化换热的角度出发,提出了一种翼型胞元再生冷却通道构型。通过耦合传热模拟构建了翼型胞元结构参数与加热面平均温度、温度不均匀度以及通道压降等性能指标的关联数据库,训练得到了具有较高预测精度的人工神经网络代理模型。进一步结合遗传算法开展了针对不同性能目标的优化设计,获得4组典型的优化设计方案,并对比分析了优化通道与传统直通道在沿程温度分布、对流换热系数、努塞尔数以及涡结构上的差异。结果表明,带有胞元结构的冷却通道内存在前缘冲击效应和二次涡结构,促进了近壁面热流体与主流的掺混,改善了传统矩形直通道内的M型速度分布,起到了强化传热的作用。此外,利用神经网络代理模型进一步评估了冷却通道综合换热性能对胞元结构参数的敏感度。代理模型的预测值与实际值间误差小于10%,经设计优化后,压降最高下降11%,平均温度最高下降10%,温度不均匀度最高下降31%。

关键词： 二维随机共振   遗传算法   微弱信号检测   轴承故障诊断  

摘要： 为了提高二维随机共振的信号增强能力,提出一种基于外加信号和高斯函数的二维非对称随机共振系统(novel two-dimensional asymmetric bistable potential system based on external signal and Gaussian function,NTABPS-EG).首先,以输出信噪比为衡量指标,研究了3种非对称势的系统性能,根据分析结果选取阱深阱宽非对称势进行后续研究,并探究了不同参数下系统输出信噪比随噪声强度的变化趋势.其次,采用四阶龙格库塔算法进行数值模拟,并采用遗传算法求解最佳参数,使系统得到最佳输出响应.通过与二维指数势双稳系统(two-dimensional exponential potential bi-stable potential system,TEPBPS)的对比,发现NTABPS-EG系统更能有效地驱动粒子跃迁,对微弱信号的恢复效果较好.最后,将NTABPS-EG系统应用于轴承故障检测,实验结果表明系统可以有效诊断出轴承的内外圈故障,且诊断能力优于TEPBPS,证明了系统的实用性和先进性.

关键词： 化学需氧量   重铬酸盐法   快速消解分光光度法   氯离子  

摘要： 化学需氧量作为水质环境监测分析中最常见的项目之一,是评价水体污染的重要指标之一。当前分析化学需氧量的测定方法并不少,但最常见的测定方法为重铬酸盐法和快速消解分光光度法。文章通过对重铬酸盐法和快速消解分光光度法对空白样品、标准样品、模拟水样和实际样品的测定比较,重点讨论两种测定方法的准确性和适用性范围。通过结果分析可知,重铬酸盐法和快速消解分光光度法两种不同测定COD的方法在一定的条件下,皆具有较高的准确度。在样品无氯离子干扰时,使用重铬酸盐法测定COD更佳。但样品中氯离子含量为2000 mg/L时,不可使用重铬酸盐法进行COD测定。此次研究为水质环境监测分析COD的适用性范围提供了参考依据。

关键词： 智能媒体   交互主体性   AI符号学   符号主义   拟主体性  

摘要： 随着以ChatGPT-4、DeepSeek为代表的自然语言大模型快速迭代,智能人机交互中包含的主体性问题成为值得讨论的重要话题。本文以60年前麦克卢汉的论断“有意识的计算机仍然只是人的意识的延伸”为起点,结合人工智能史上符号主义、联结主义、行为主义等重要流派,探讨人工智能在人机交互方面的演化发展,从符号交互主体建构的角度揭示了人工智能发展背后的理论依据与哲学基础,进而提出人工智能基于语言符号交互表现出的“拟主体性”之“人类意识镜像”本质。

关键词： 智能蒙皮   物理场反演   人工神经网络   反向传播神经网络-改进的灰狼优化器(BP-IGWO)   克里金法  

摘要： 飞行器智能蒙皮通过在飞行器复合材料蒙皮上集成分布式传感器、驱动器和控制器,使其具有监测其本身状态和损伤的能力,其中物理场反演算法是智能蒙皮信号处理中的重要一环。但是由于传感器布置密度小等原因,传统的反演算法精度不高。为了提高智能蒙皮的监测精度,提出一种将反向传播(back propagation,BP)神经网络与改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)优化克里金模型融合的BP-IGWO反演算法。制作智能蒙皮原理样件,通过风洞试验对该算法进行验证。结果表明:BP-IGWO反演算法较之传统反演算法具有更高的精度和细节呈现能力,能更好地监测智能蒙皮的状态。

关键词： 光伏功率预测   BP神经网络   遗传算法   莱文贝格-马夸特算法  

摘要： 针对传统误差反向传播(BP)神经网络算法在短期光伏功率预测模型的训练过程中易陷入局部极值点而无法达到全局最优,初始网络的权重随机给定导致模型预测精度低、迭代效率低等问题,提出一种基于改进BP神经网络的短期光伏功率预测模型。所提模型采用莱文贝格-马夸特(L-M)算法代替传统的梯度下降法进行训练,提高传统BP神经网络训练的迭代速度,并利用遗传算法优化网络模型的初始权重,进一步提高模型预测精度。仿真结果表明,所提模型对短期光伏发电的预测精度明显优于传统算法,并且大大提高了稳定性和迭代效率。

关键词： 低轨卫星   跳波束   资源分配   遗传算法  

摘要： 低轨卫星通信是天地一体化信息网络的重要组成部分,在实时业务和应急通信等领域具有重要作用。针对地面用户业务需求时空分布差异大,导致低轨卫星波束资源利用率低的问题,提出一种基于时延加权和遗传算法的低轨卫星多波束调度策略。首先设计了低轨卫星多波束调度架构;其次通过构建的波束干扰模型分析同频复用距离对载干噪比的影响,从而确定全频率复用的干扰规避方案;然后采用真实人口密度分布和用户调度速率构建业务模型;接着将待发往不同波束小区的业务容量与业务容忍时延加权得到容量调度因子,以避免业务数据超时失效;最后以最大化卫星容量为目标,采用遗传算法求解出不同调度次序下的跳波束图案。仿真结果表明,与遗传算法、轮询算法和随机算法对比,所提算法容量利用率分别平均提升2.74%,45.5%,46.23%;业务超时失效率分别平均降低2.52%,20.66%,25.36%;与遗传算法相比,所提算法代价为存储容量。

关键词： 空间媒介   县域空间   地方性   城乡传播  

摘要： 县城正在城镇化进程中承担举足轻重的职责,成为城乡之间沟通的重要连接体。东氿新城作为县域空间之一,其围绕独有“氿”之一字进行新城建设,意图在此新城中强调差异性空间及地方性特色,但从“以人为核心的新型城镇化”视角及其空间文化生产中剖析,东氿新城实为同质化、由现代性消解地方性文化内涵的“空间复制品”。对于生活在此复制空间中的人们来说,身份区隔被前置于生活便利性。无论是之于县域本身,还是之于生活其中的人们,东氿新城作为勾连两者的空间媒介,并没有在以小博大、以低仰高的追逐中起到缓解作用。