摘要：针对传统教与学算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种融合经验反思机制的教与学优化算法(empirical reflection teaching learning based optimization,ERTLBO)。首先在教学阶段引入经验反思机制,遴选精英个体引导普通个体向教师靠近,提高班级整体水平,从而提高算法全局探索能力。其次在学习阶段引入动态自适应权重,能够根据学生的适应度值对位置进行自适应扰动,进而实现个体位置的动态更新,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验选取23个基准测试函数对ERTLBO同其他变体和流行算法进行性能测试。实验结果表明,ERTLBO算法具有更好的寻优性能和求解稳定性。最后,通过2个工程设计问题进一步验证ERTLBO解决实际问题的有效性和优越性。

摘要：设计了一种基于SiN_(x)填充的定向耦合器(DC)型偏振无关解复用器,用于分离1310 nm和1550 nm两个波长的光信号。采用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)方法调节DC波导间隙内填充的SiN_(x)材料的折射率,使同一波长下横电(TE)偏振模和横磁(TM)偏振模的耦合长度相等,实现器件的偏振无关功能。通过优化波导间隙,调整两个波长光信号所对应的耦合长度比,选择合适的值可使其分别从两个端口输出,实现波长分离功能。运用三维有限时域差分方法进行建模仿真,对器件进行参数优化和性能分析。结果表明:所提出的解复用器的耦合区长度仅为22.8μm,插入损耗和串扰(CT)分别低至0.05 dB和-21.58 dB,CT小于-10 dB的带宽可达79 nm,且总体容差性良好。所设计的器件在未来的集成光路系统中具有潜在的应用价值。

摘要：黏菌优化算法(SMA)和算术优化算法(AOA)是最近提出的新型元启发式优化算法。SMA算法具有较强的全局探索能力,但迭代后期振荡作用较弱,易陷入局部最优,且收缩机制不强,导致收敛速度慢。AOA算法利用乘除算子进行位置更新,随机性强,具有较好的避免早熟收敛能力。针对上述问题,将两种算法结合并利用随机反向学习策略提高收敛速度,提出一种性能优越且高效的融合随机反向学习策略的黏菌与算术混合优化算法(HSMAAOA)。改进算法保留了SMA全局探索部分位置更新公式,局部开发阶段将乘除算子替换SMA收缩机制,提高算法随机性与跳出局部极值的能力。此外,通过随机反向学习策略增强改进算法种群多样性,提高收敛速度。实验结果表明,HSMAAOA算法具有良好的鲁棒性以及寻优精度,且明显提升了收敛速度。最后,通过焊接梁设计问题与压力容器设计问题,验证了HSMAAOA在工程问题上的适用性与有效性。

摘要：基于三明治结构和绝热耦合器,设计了一种分光比可设计的偏振无关光功分器,对波长为1550 nm的光信号实现所需分光比的功率分配。通过调节三明治结构中间层材料SiNx的折射率,使同一波长下横电(TE)和横磁(TM)偏振模的分光比相等,实现偏振无关,通过改变绝热耦合器波导间隙的不对称性,获得可设计的分光比。运用三维有限时域差分方法,对器件进行建模仿真,最终结果表明:所设计的器件耦合长度仅为7μm,可设计分光比的最大范围为0.50~0.95,同时支持TE和TM偏振模,插入损耗均低于0.31 dB,分光比容差在±0.01内的带宽可达100 nm,在未来光子集成光路系统中具有潜在的应用价值。

摘要：通过明确质量4.0定义、特征、目标,完善了质量4.0概念,设计了质量4.0基础架构,讨论了工业大数据、数字孪生、机器学习等8类关键技术及其支撑质量4.0的具体方式,分析了中国制造业在质量4.0应用方面存在的问题并给出具体对策。

摘要：针对阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer,AO)收敛速度慢、易陷入局部最优且寻优精度较低等问题,提出混合改进策略的阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer based on hybrid improved strategies,HH-SAO)。初始化阶段引入准反向学习策略,增强初始化种群多样性。引入正弦波随机策略,提高算法全局探索阶段随机性,提升算法全局寻优能力。利用哈里斯鹰算法(Harris hawks optimization,HHO)的4种攻击策略替换原AO算法的局部开发阶段策略,提高算法跳出局部极小值能力;引入能量缩减机制实现全局与局部阶段的动态转换,平衡算法全局探索和局部开发能力。仿真试验选取23个基准测试函数和1个经典工程设计问题进行性能测试,结果表明改进算法相较于其他流行算法具有更好的寻优能力和工程适用性。

摘要：为提高磁控电抗器(MCR)的快速性和准确性,设计了一种MCR快速响应电路,实现了MCR的快速励磁和快速去磁。在此基础上,利用数字信号处理器(DSP)芯片极强的运算能力和极高的稳定性,以及现场可编程门阵列(FPGA)芯片极强的控制性能,提出了一种以DSP和FPGA混合系统作为MCR控制系统的控制方案,该控制系统由信号取样、信号处理、信号输出、显示等模块组成。仿真和实验结果表明,该套系统可以对MCR进行准确可靠地控制,并使得MCR的励磁和去磁过程均在0.02 s以内完成,极大地提升了MCR的性能,拓展了MCR的应用范围。

摘要：鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主切换机制的改进鱼优化算法(MROA)。首先,设计一种新的宿主切换机制,以更好地平衡探索和开发的能力;然后,为了使鱼初始宿主多样化,引入Tent混沌映射进行种群初始化,进一步优化算法的性能;最后,将MROA与原始ROA和爬行动物搜索算法(RSA)等6种算法在CEC2020测试函数上进行对比实验。分析实验结果可知,MROA求得的最优适应度值、平均适应度值和适应度值标准差分别比ROA、RSA、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化(HHO)算法、精子群优化(SSO)算法、正余弦算法(SCA)和乌燕鸥优化算法(STOA)平均提高了28%、33%和12%。基于CEC2020的测试结果表明,MROA具有良好的寻优能力、收敛能力和鲁棒性;同时,通过求解焊接梁设计问题和多片式离合器制动器设计问题,进一步验证了MROA在工程问题中的有效性。

摘要：为降低翼型的气动噪声,以某型电动水上飞机螺旋桨所使用的RAF-6翼型为研究对象,首先通过CFD/FW-H方法计算得到翼型的升、阻力系数以及气动噪声;其次使用型函数线性叠加描述翼型的几何形状;进而,为使翼型获得设计状态下较好的声学与气动性能,由翼型的气动噪声与升阻比构成优化目标,以型函数系数为变量,以保证翼型升、阻力系数变化不超过10%为约束,使用引入响应面模型的遗传算法对翼型进行降噪优化。通过优化翼型与基准翼型的对比可知,设计状态的优化翼型气动噪声声压级降低了2.17 dB,升阻比提高1.12%,且优化翼型在小攻角状态下具有较为优异的声学与气动性能。优化结果表明,该优化方法具有一定应用价值,可为螺旋桨噪声控制研究提供参考。

摘要：䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。