摘要：针对实际生产中广泛存在的紧凑型带钢生产热轧调度问题(HRSP_CSP),提出一种两阶段智能优化算法(TIOA)进行求解。为合理控制成本并确保效益,采用主次目标进行优化。主目标为如何加入最少的无委托带钢(即订单外生产的带钢)来构成最小轧制批次;次目标为如何在主目标确定的轧制批次中,确定各批次内的带钢集合和轧制顺序,以实现轧制平均平滑率(即各批次带钢轧制平滑率的平均值)最小。基于HRSP_CSP的特点,TIOA设计为两阶段优化算法。在TIOA的前一阶段,分析问题特征,提出启发式算法获取问题的最优解(即最小轧制批次)。在TIOA的后一阶段,分析问题性质,提出改进人工蜂群(IABC)算法在较短时间内获取问题的优质解。IABC算法采用基于集合的编码方式,并设计问题解的最优解码策略来提升解的质量,同时设计结合无效邻域判断策略的两类Swap邻域操作以增强局部搜索效率。通过仿真实验和算法对比,验证了TIOA的有效性。

摘要：【目的】秸秆粉碎还田可以改善土壤理化性质,提高土壤有机质和微生物含量,培肥地力,增加粮食产量,在农业生产中广泛应用。针对西南地区玉米秸秆整杆留田量大、留田形式多样和机具易缠绕堵塞等问题,该研究提出一种动、定刀刃横纵交错形成双支撑切割形式的玉米秸秆粉碎还田方式,并设计了横纵刃滑切式玉米秸秆粉碎还田机。【方法】对粉碎装置动、定刀横纵刀刃秸秆切割效果进行分析,设计横、纵刀刃曲线;并对粉碎装置进行力学分析揭示其切割粉碎机理,同时分析秸秆切割粉碎的影响因素,进而得到粉碎动、定刀的关键参数范围。采用离散元法建立数值仿真模型,通过单因素仿真试验验证粉碎动、定刀纵刀刃类型选择,确定横刀刃回转角;通过二次回归正交旋转组合试验,得到粉碎装置的最优参数组合,完成样机试制并进行田间试验。【结果】(1)运用Design Expert 12软件求解和进行交互作用对试验指标的响应曲面分析,得到粉碎装置的最优参数组合为:定刀纵刀刃起始滑切角为27°,定刀纵刀刃滑切角变化量为5°,动刀纵刀刃起始滑切角为30°,动刀纵刀刃滑切角变化量为5.5°;(2)田间试验结果表明在横向和纵向2种不同秸秆铺放条件下,秸秆粉碎长度合格率分别为93.7%和94.3%,秸秆漏切率分别为2.0%和3.1%,秸秆切割粉碎效果较好,满足西南地区作业要求。【结论】在最优参数组合条件下,秸秆粉碎长度合格率和漏切率达到设计标准,该研究可为玉米秸秆整杆留田量大、留田形式多样和机具易缠绕堵塞等情况下玉米秸秆还田机的设计与改进提供参考。

摘要：为解决北衙金矿在使用预裂爆破技术时整体爆破效果不佳的问题,基于RHT损伤本构模型,利用ANSYS/LS-DYNA数值模拟软件,开展了不同孔距下预裂爆破的数值模拟研究。结果表明:当预裂孔炮孔间距为120 cm时,孔间裂纹存在较为明显的分叉,且裂纹扩展范围较大;当炮孔间距为130 cm时,裂纹向四周扩展的范围减小,且炮孔周围岩石的损伤程度明显降低;当炮孔间距增加至140 cm时,相邻预裂孔连线上的裂纹仅在局部连通,无法实现孔间贯穿。上述结果说明,130 cm的炮孔间距在降低预裂爆破自身对岩体的扰动与实现有效爆破成缝之间达到了平衡。基于数值模拟试验结果开展了现场试验,爆破效果良好。研究结果可为矿山的预裂爆破设计和施工提供参考。

摘要：科学可行的隧道涌突水评价模型应准确客观地描述隧道重点部位的涌水特征，同时也能够反应出涌突水灾害本身的不稳定性。以弥玉高速公路登楼山隧道1#斜井穿越复杂断块山区为工程背景，在野外调查与水文地质分析基础上，选定了控制隧道涌突水灾害的7个指标，结合突变级数法构建了适用于断块结构区域隧道涌突水灾害的风险评价模型，并引入本研究团队已提出的评价体系，将二者应用于隧道斜井工程的涌突水分段风险评价中，并与实际施工涌水情况对比验证。结果表明：基于突变级数法构建的涌突水灾害评价模型在断块结构地区相较于既有评价体系具有更好的适用性与准确性。研究成果可有效指导登楼山隧道主洞施工的水害防治工作，评价模型可为复杂山区富水隧道的涌突水灾害风险预测提供参考。

摘要：针对工业机器人关节运动启停阶段,减速器柔性作用下连杆侧振动过大的问题。提出了一种期望动力学与输入整形相结合的抑振控制方法,基于双惯量模型建立了机器人柔性关节系统动力学方程,以零振动为目标推导了输入整形器的计算公式,同时根据系统期望参数设计了控制器力矩环和位置环的控制律,将期望动力学控制器与输入整形器相结合,探究了两者参数之间的对应关系,并与传统方法对比,验证了控制方法的可行性和有效性。结果表明,期望动力学与输入整形相结合的抑振控制方法,有效简化了输入整形器的设计过程,得到了更好的残余振动抑制效果;同时,该控制方法可以稳定柔性关节系统模态参数,使输入整形器在不同负载条件下均能保持较高的抑振性能,极大地提高了抑振控制方法的鲁棒性;所提抑振控制方法能提高机器人运行精度,增加关节使用寿命。

摘要：本试验旨在测定生长猪对小麦的氨基酸表观回肠消化率(AID AA)和氨基酸标准回肠消化率(SID AA),并基于小麦中有效化学成分构建SID AA的预测模型。选取22头体况相近、健康的生长猪[“杜×长×大”,(30.5±2.2)kg],每头猪在回肠末端安装1个“T”型瘘管。按照2个“11×3”的不完全拉丁方设计,分别饲喂10个以小麦为唯一氮源的饲粮和1个无氮饲粮,所有试验饲粮中均添加0.30%的二氧化钛作为指示剂。本试验共包含3个连续的周期,每期有5 d的预试期和2 d的回肠食糜收集期,采用无氮饲粮法测定回肠末端内源氨基酸损失。结果显示:饲喂基础下,10个不同来源小麦的粗蛋白质(CP)、赖氨酸(Lys)、蛋氨酸(Met)、色氨酸(Trp)和苏氨酸(Thr)的标准回肠消化率(SID CP、SID Lys、SID Met、SID Trp、SID Thr)的平均值分别为68.53%、71.68%、77.77%、86.46%和74.20%。小麦SID Lys与中性洗涤纤维(NDF)呈极显著负相关(P<0.01),SID Met和SID Thr均与干物质(DM)呈显著正相关(P<0.05),SID Trp与酸性洗涤纤维(ADF)呈极显著负相关(P<0.01)。SID Lys、SID Met、SID Trp、SID Thr最佳预测方程分别为SID Lys=113.111-2.804×NDF[剩余标准差(RSD)=1.84,决定系数(R 2)=0.873,P<0.01]、SID Met=-1054.812+12.959×DM(RSD=5.90,R 2=0.524,P<0.05)、SID Trp=118.828-10.603×ADF(RSD=2.48,R 2=0.799,P<0.01)、SID Thr=-681.144+8.643×DM(RSD=4.86,R 2=0.419,P<0.05)。综上可知,不同来源小麦的化学成分含量和氨基酸消化率变异较大,DM是SID Met和SID Thr的最佳预测因子,NDF是SID Lys的最佳预测因子,ADF是SID Trp的最佳预测因子。

摘要：针对直驱风电机组网侧换流器电流内环放大次同步振荡分量导致的次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)问题,提出了一种基于电流内环滑模自抗扰控制(sliding mode-active disturbance rejection control,SM-ADRC)策略。首先,鉴于滑模控制(sliding mode control,SMC)存在高频切换进而影响控制效果的问题,设计了基于改进型的指数趋近律,采用边界可变幂函数代替趋近律原有的符号函数。其次,引入自抗扰控制的扩张状态观测器,该观测器能实时估计次同步振荡分量,并以观测量的形式补偿电流内环,弱化了SM-ADRC对网侧控制器参数的依赖程度,并进一步切断次同步振荡分量的传播路径。最后,搭建了基于风机网侧电流内环SM-ADRC的直驱风电场电磁暂态模型,通过与电流内环PI控制和SMC对SSO的抑制效果进行对比,验证了所提SM-ADRC策略的优越性。

摘要：针对快衰落信道环境下的无线通信正交频分复用系统中信道估计算法估计难度大、复杂度高等问题,提出一种轻量级的逐尺度卷积信道估计网络(scale-wise convolution channel estimation network,SCCENet)。对输入的信道状态信息矩阵下采样,构建多尺度特征金字塔,通过构建的逐尺度卷积部分以网络权重共享的方式对信道状态信息矩阵构成的多尺度特征金字塔进行不同尺度的特征融合,在不增加网络参数情况下增大感受野。仿真结果表明,该算法估计性能优于最小二乘算法,能以较低的估计复杂度取得相较于其它深度学习信道估计算法更低的估计误差。

摘要：磁铁矿作为铁多金属矿床重要的矿石矿物,已经成为成矿作用的直接见证者,不仅影响早期的岩浆作用,而且参与后期的热液作用,这使得利用磁铁矿限定铁多金属成矿作用的难度增加。本文尝试以磁铁矿结构和成分为主线,立足于其晶体和微观结构,结合其现代元素和同位素分析进展,系统梳理其在铁多金属成矿作用研究的进展,具体包括:(1)磁铁矿的Re-Os、Ar-Ar和U-Th-He定年,可在一定程度上限定成矿年龄;(2)磁铁矿的Co/Ni比值、REEs含量、O-Fe-Ti同位素组成,可以较好地限定成矿物质来源;(3)磁铁矿的Eu异常、Ti/V比值、Cr含量及Fe同位素组成,可以有效地限定成矿的氧逸度;(4)磁铁矿中微量元素含量(Ti、Al、V、Ga、Mn、Zn)、比值及组合((Al+Mn)-(Ti+V)),可以很好地限定成矿的温度;(5)磁铁矿的主、微量元素组合,可以对判断矿床的类型提供一定的指示。然而,磁铁矿存在形成温度区间较大、微量元素含量较低、元素赋存状态不清等问题,使得部分成矿作用的限制存在误差,有待分析方法革新和数据处理优化,以期强化成矿年代学、物质来源示踪、物化条件限制和矿床类型判定的研究。

摘要：为解决跨域小样本农业病虫害分类问题中如何增强网络的特征提取能力以及如何将模型泛化到新类别的问题,提出一种多模态的任务有偏元学习分类算法。利用图片的标签文本信息进行多模态学习,增强网络的特征提取能力,通过任务有偏的元学习算法,使模型能够给予困难任务更多的关注,更好将模型泛化到新类的问题。通过在多个数据集上进行测试并与多种先进的方法进行对比实验,结果表明,该模型是植物病虫害识别问题的一种可行方案。