摘要：针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合,对事故源项数据进行反演。实验结果显示:在所选监测点监测数据的反演实验中,基于粒子群-模拟退火算法(PSO-SA)结合了两种算法的优势,能够获得与期望值较为符合的反演结果。进一步分析了监测点数据误差及监测点数量对反演结果的影响,并将文中方法与粒子群算法(PSO)进行对比,同等条件下,较粒子群算法精度提高了8%,能够快速实现对大气污染源强和位置的准确估计。

摘要：在认知抗干扰通信系统中,智能决策是其核心,根据干扰环境,对系统的干扰抑制方式、频谱资源分配、调制编码方式和功率调整信息进行最优决策。现有的抗干扰通信系统的智能决策多采用遗传算法、人工蜂群算法等,面对日益复杂的电磁环境,通常这些算法不具有对新干扰的泛化能力。BP神经网络算法简单、具有一定的容错能力和泛化能力,本文设计并分析了一种基于BP神经网络的抗干扰实时决策引擎模型,根据系统性能设计了输入输出数据的预处理方式和判别标准,阐述了决策实现步骤,分析了算法参数;通过系统性能仿真,验证了文中提出的实时决策引擎的强抗干扰性能。与采用遗传算法和人工蜂群算法的决策引擎相比,本文提出的决策引擎决策速度更快且具有泛化能力和容错能力。

摘要：在认知抗干扰系统中,智能决策是其核心,根据干扰环境,对系统的干扰抑制方式、频谱资源分配、调制编码方式和功率调整信息进行最优决策。人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)相较于其他群体智能算法全局寻优速度更快,设置参数少、灵活,易与其他技术结合改进原算法,实用性更广泛,但ABC算法同样有其局限性,如局部搜索能力较弱、后期收敛速度慢等。针对复杂干扰环境下对离散参数的决策,本文设计了一种基于改进人工蜂群算法的认知抗干扰智能决策引擎,分析了引擎模型,根据系统效能设计了目标函数和染色体,阐述了决策实现步骤,优化了决策参数,提出了按基因组搜索的改进算法;通过对系统抗干扰性能的仿真,验证了与未采用智能决策的抗干扰系统相比,采用本文提出的智能决策引擎的认知抗干扰系统在干扰环境中不仅具有强抗干扰性能,而且在保证通信传输可靠性的前提下,具有较低的发射功率和高传输效率,与采用传统人工蜂群算法和遗传算法的决策引擎相比,基于改进人工蜂群算法的决策引擎平均收敛代数更少且最优解概率更高。

摘要：为有效实施压力管理策略,建立以最小化管网节点富余压力、最小化管网漏失量为目标的减压阀优化控制模型,设计混合蛙跳算法求解减压阀最优安装位置及压力设置值。算法比较表明:采用混合蛙跳算法求解模型,其收敛速度较遗传算法提高19.6%,较粒子群算法提高39.3%。混合蛙跳算法在计算效率、算法稳定性和计算有效性方面均有较强优势。利用模型优化案例管网的压力控制策略,优化后管网平均压力下降了10.04%,漏失量和漏失率分别下降了41.52%和11.69%。

摘要：本研究采用基于VOF水气两相流的标准k-ε双方程紊流数学模型对连续坎挑流水舌出射角特性进行了三维数值模拟研究,为计算挑流水舌出射角与挑坎体型角的差值提供理论支撑,从而达到修正工程中挑流水舌实际出射角的目的。基于不同来流条件、挑坎体型尺寸下的系列计算数据分析了来流水深、坎前断面流速、反弧半径以及挑坎挑角对挑流水舌底缘出射角、上缘出射角和出射角断面分布的影响,获得了出射角的变化规律。研究结果表明,挑流水舌出射角沿水深方向逐渐减小,底缘出射角大于上缘出射角但两者均小于挑坎挑角,并揭示了来流弗劳德数、挑坎体型参数对底缘出射角差以及断面平均出射角差的影响规律且建立了相应的计算方法,可为连续坎挑流水舌计算水舌挑距、入水范围提供精确的出射角,有助于挑流消能设计水平的提升。

摘要：消费文化是指在一定的历史阶段,人类在物质文化活动、消费活动中所表现出来的消费方式、消费理念和消费行为的总和,带有鲜明的物质主义特性、符号性和极强的传播性,通过有形的物质消费来达到其目的.消费文化通过隐蔽的方式,以文化风俗的手段潜移默化地影响着人们的价值观,逐渐成为人们日常生活的行为指南,也对文学创作产生了重要影响:一方面,其对文学创作产生了诸多负面影响,比如文学创作中存在大量的信伪迷真、文学作品的创新性减弱、过分功利化使得文学价值被消磨殆尽以及审美价值逐渐缺失等;另一方面,其也对文学创作产生了诸多正面影响,比如推动文学的大众化、推动文学生产群体的扩大化、加强作者与读者之间的双向交流以提高读者在文学创作过程中的参与度等.在消费文化的双重影响下,大众文学与通俗文学利用多种平台和途径从精英文化中突出重围,文学的发展迎来新转机,文学的大众化与多样性得到大幅提升,文学创作逐渐趋向于多元化发展.

摘要：为给深入了解江南传统民居建筑提供创意途径,通过建模法复原传统民居建筑,结合数字化技术设计数字博物馆交互界面,采用多媒体技术将民居建筑的历史、背景、特点等信息融入交互界面,以创造多维感官共存的沉浸式场景,此外开展创意光影交互设计,基于VR、AR技术虚拟互动剧情体验,让参观者的感受更加丰富,实现对传统建筑文化遗产的沉浸式体验。

摘要：机械加工机床工具箱对机械加工的意义重大,其作用主要是为工具的存放与使用提供便利条件。机械加工实际工作过程中会使用大量工具,优质的工具箱能避免工具损坏,为使用者提供便利。就目前机械加工使用工具箱的情况来看,机械加工机床工具箱存在一定问题,比如分层设计不合理、未装脚轮、工具箱笨重、移动不便等,这些问题影响了机械加工的工作效率。因此文章结合机械加工机床工具箱改进的必要性,对工具箱的外形、结构等方面进行了设计,并通过设计实例对机械加工机床工具箱进行了优化,以期能为机械行业工作效率的提升提供参考,为推动机械行业稳定发展贡献力量。

摘要：γ-聚谷氨酸(γ-PGA)是由谷氨酸缩合聚合而成的高分子聚合物,它具有可降解性、可交联性、水溶性、抗冻性、抗氧化性等优良性质,基于其分子量的差异可呈现不同的功能,可被广泛应用于食品、医疗、农业、环保等诸多领域中。通过单因素及响应面试验设计,以发酵液中γ-PGA产量为指标,对一株枯草芽孢杆菌*** YSH18发酵合成γ-PGA培养基及条件进行了优化,结果显示:玉米糖化液30 g·L^(-1)、谷氨酸钠36 g·L^(-1)、酵母浸粉7 g·L^(-1)、氯化钠12 g·L^(-1)、磷酸氢二钾5 g·L^(-1)、装液量50 mL/250 mL、转速150 r/min、温度37℃,经过48 h发酵γ-PGA终产量为10.252 g·L^(-1),优化后的产量达到优化前的2倍。

摘要：针对BP神经网络用于管网漏失定位时易出现收敛速度慢及陷入局部极小值的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并以A市供水管网为例,选取各个分区的供水管段进行不同程度的漏失模拟,将模拟数据作为训练样本训练遗传算法优化的BP神经网络,得到管网漏失时压力监测点的压力变化率和漏点位置之间的非线性关系,构建基于遗传算法优化BP神经网络的管网漏失定位模型。实例应用结果表明,基于遗传算法优化BP神经网络的管网漏失定位模型的收敛速度和预测精度均优于传统BP神经网络模型,可应用于实际工程。