关键词： 路基工程   回弹模量   湿度调整系数   干湿循环折减系数   人工神经网络   智能预测   遗传算法优化  

摘要： 既有路基土回弹模量湿度调整系数和干湿循环折减系数的确定方法多基于耗费大量的人力和时间的室内试验,且受限于规范取值范围,预测精度不足。为实现快速准确预测这两个系数,该文通过室内动三轴试验探究应力状态、含水率、干湿循环次数对路基土回弹模量的影响规律,结合已有文献选取路基土物性参数、状态参数和应力参数,建立了遗传算法优化的人工神经网络预测模型,实现了路基土湿度调整系数和干湿循环折减系数快速预测。研究表明:含水率和干湿循环对路基土回弹模量影响较大,而湿度调整系数和干湿循环折减系数则表现出应力依赖性。该智能预测模型对湿度调整系数和干湿循环折减系数的预估精度较高。

关键词： 球磨工艺   数据驱动   遗传算法   BP神经网络   熵权法  

摘要： 球磨生产中影响浆料性能的因素众多,对陶瓷浆料的批量化生产的稳定性造成很大影响。本研究提出了一种基于数据驱动的球磨工艺逆向寻优模型,用于快速预测球磨性能指标以及逆向找出最优性能指标对应的工艺参数。该方法通过灰色关联分析法进行数据降维,确定了模型的10个输入变量;进而建立10输入3输出的GA-BP预测模型,并通过性能分析确定了模型的结构参数,实现了浆料性能的定量预测。开展了浆料性能的敏感性分析,揭示了工艺参数对浆料性能的影响,实现球磨工艺的优化。针对浆料性能多目标寻优的问题,利用熵权法建立了浆料性能综合评价体系,以浆料性能的综合指标最佳得分作为遗传算法的优化目标,逆向寻优得到对应球磨工艺参数组合,结果表明该方法使得浆料性能综合评价指标得分提高了5.59%。该模型具有较高的预测精度及寻优速度,实现了生产过程的降本增效,对推动陶瓷行业的转型升级具有重大的意义。

关键词： 温室   遗传算法   二自由度   PID控制器  

摘要： 温室对于发展现代农业关系重大,针对温室温度控制系统存在非线性、大惯性、纯滞后及强耦合的复杂特点,为提高温室温度控制精度,在分析传统温室温度PID控制的基础上,提出一种基于改进遗传算法优化二自由度PID控制器的温室温度控制方法,有效解决了传统温室温度控制精度差的缺点。文章运用Matlab对温室环境温度的仿真对比实验,验证了所提出的控制方法的有效性;通过仿真实验发现:本文提出的方法与其他控制方法相比,具有响应快、超调量小、稳定性好及鲁棒性强的优点,可更好的满足温室温度控制。

关键词： 双减   教育焦虑   家长   心理学   消解路径  

摘要： 在“双减”政策全面推进的教育改革背景下,家长群体中的教育焦虑现象日益凸显,成为社会各界关注的焦点。本文运用教育学与心理学的理论知识,系统剖析了“双减”背景下,传统文化观念、教育评价体系、教育资源及社会竞争等因素对家长教育焦虑影响作用,并提出集合学校、政府、家长及社会各方力量,形成全面、有效且和谐的教育环境,从而彻底消解家长对“双减”下教育教学的焦虑。旨在构建全方位、多层次的教育支持体系,帮助家长树立正确的教育观,共同促进孩子的健康成长与全面发展。

关键词： 红楼梦   文学治疗   宣泄   消解   升华  

摘要： 通过《红楼梦》的文本细读和文学治疗研究的文献梳理,我们发现,《红楼梦》作者有较强的文学治疗意识,他用带有自传色彩的神话叙事,探索心灵痛苦宣泄、消解、升华的方法,以文学创作的方式疗愈了自己的两大心理创伤:一是人生价值被亲人们否定;二是心爱之人离世。《红楼梦》为我们提供了以下文学治疗方法:(一)通过文学创作宣泄人生“无爱”“无意义”的痛苦;(二)通过文学互动活动消解人生的痛苦;(三)通过文学手段创制“幻境名册”“才情名册”升华人生的痛苦。

关键词： 货位分配   遗传算法   XGBoost   多约束决策模型  

摘要： 为解决机械加工仓储场景中货位分配的空间利用率低、出入库效率低下问题,提出一种融合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与XGBoost参数优化的混合模型(GA-XGBoost)。通过构建特征选择与超参数协同优化的双层编码机制,结合动态优先级调整的改进贪心算法,建立以空间利用率、出入库时间和预测精度为优化目标的多目标多约束决策模型。实验基于500个货位、1200种货物的仓储数据,结果表明:货物平均出入库时间缩短至17.9分钟,效率提升18.7%;预测均方误差降低至0.012,收敛代数减少19.4%。该方法有效平衡多目标约束关系,可为智能仓储系统提供高密度存储与高效作业协同的货位动态分配方案。

关键词： 锂离子电池   电化学热耦合模型   SEI膜   遗传算法  

摘要： 在锂离子电池的长期使用过程中,固体电解质界面膜(SEI膜)的形成和增厚是导致电池性能劣化和寿命缩短的关键因素。为准确评估锂电池的健康状态和热行为,本文提出了一种基于SEI膜增厚影响的老化-电化学-热耦合模型。首先,模型基于经典的电化学方程、电池产热理论以及能量守恒方程,考虑了SEI膜增厚导致的内阻增加和容量衰减,建立了锂离子电池的电化学-热耦合模型。其次,对模型参数进行了Arrhenius方程的修正,并使用遗传算法结合COMSOL与MATLAB进行联合仿真,构建了双层径向模型用以精确辨识电池的热物性参数。最后,在25℃下进行了不同倍率的充放电实验,获取了电压-容量特性曲线和温升曲线,并与模型仿真结果进行了对比。实验结果显示,该老化-电化学-热耦合模型能够在各倍率下有效预测电池的健康状态和热特性,能够有效评估容量衰减状态和健康状态,以及有效预测容量衰退轨迹,容量保持率的最大绝对误差仅为2.616%,验证了模型的准确性和可靠性。本文研究可为电动汽车电池管理系统的开发提供理论基础。

关键词： 多学科优化   水下无人潜航器   遗传算法   粒子群算法  

摘要： [目的]水下无人潜航器(UUV)优化涉及多学科交叉,采用多学科融合的优化方法能够提升UUV总体性能。[方法]分别使用粒子群算法和遗传算法对无人潜航器进行单学科优化,对结果进行分析比较得到单学科优化最优算法,并在此基础上讨论协同优化框架下遗传算法对无人潜航器模型的优化问题。通过迭代优化得到尺寸和质量约束下的性能最优值,并进行物理建模,对优化后的UUV进行仿真分析。[结果]结果表明,协同优化框架下的遗传算法在子系统约束条件下,使UUV质量减小,总体阻力降低了11.17%。[结论]研究成果为UUV总体设计、缩端周期和降低成本等难题的解决奠定了理论基础。

关键词： 灵活就业   基本养老保险   参保惰性   助推策略   行为公共政策  

摘要： 随着数字时代灵活就业人员规模的持续增长,养老保险制度的适配性却严重滞后。尽管现行政策依托缴费弹性优化及财政补贴扩容等措施强化了灵活就业人员的参保激励,但仍存在名义参保虚高、缴费低端锁定与参保认知偏差等多重困境,导致灵活就业人员出现参保惰性的现象。为探寻参保惰性的生成机理与消解策略,通过系统挖掘现有文献与理论成果,构建了参保惰性的“认知偏差-制度情境”交互影响模型,分别从灵活就业人员认知与政策情境角度,系统探寻参保惰性的生成机理。进而结合理论与实践经验构建制度韧性与行为相容性的助推框架,通过认知偏差矫正机制重构参保决策的禀赋效应,运用社会规范内化策略重塑参保行为的群体参照系,依托数字技术赋能实现参保流程的助推式优化等方面探寻灵活就业人员参保惰性的消解策略。

关键词： 双金属   过盈配合   锁合结构   衬套结构优化   神经网络   遗传算法  

摘要： 为解决柱塞泵缸体与衬套间结合可靠性低的问题,提出了缸/衬套双金属胀/锁结构及其复合技术,即基于过盈配合设计了锁合结构,并通过过盈冷装与机械冷挤压进行制造。以缸/衬套复合件中的衬套为研究对象,设计了正交试验,并基于ABAQUS仿真软件建立了缸/衬套双金属复合工艺仿真模型。以正交试验数据作为训练集,通过BP神经网络构建了衬套凸台角度、凸台宽度、凸台高度、衬套厚度和缸/衬套过盈5种输入与缸/衬套的拉脱力、线应变2种输出之间的代理模型。最后基于Pareto遗传算法进行缸/衬套拉脱力与线应变的多目标优化,得出优化后的衬套结构参数。结果表明:优化后的缸/衬套复合件的拉脱力提高了13.18%且线应变下降了11.11%,显著改善了缸/衬套的结合性能。