摘要：针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。

摘要：研究目的:减震层结构设计是保障西部强震区地下工程结构稳定的重要措施,而减震材料的发展和应用是丰富减震层结构设计和保障其性能的关键,全面认识橡胶-砂混凝土耗能特性为其有效应用于地下工程减震层奠定基础。本文通过霍普金森压杆试验测试橡胶-砂混凝土的耗能性能,并基于试验结果,以反向传播神经网络为基础算法,通过四种不同的群体智能优化算法分别对其进行优化,从而构建四种集成反向传播神经网络-群体智能优化算法的混合智能预测模型。研究结论:(1)影响橡胶-砂混凝土耗能特性的重要程度从高到低依次为:橡胶含量>水泥含量>橡胶粒径;(2)四种混合智能预测模型的最佳种群数量为150(PSO-BPNN)、75(FOA-BPNN)、75(LSO-BPNN)和80(SSA-BPNN);(3)对橡胶-砂混凝土透射能占比预测精度最高的是LSO-BPNN混合智能模型,其他模型预测精度从优到劣依次为:PSO-BPNN、FOA-BPNN、SSA-BPNN;(4)本研究成果可用于研制适用于铁路隧道等地下工程减震材料的橡胶-砂混凝土,为保证铁路隧道安全建造和稳定运营的减震设计提供理论指导依据。

摘要：目前中空纤维膜的结构检测手段主要包括扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜等,存在检测成本高、操作不便等问题。为此,基于电化学交流阻抗谱(EIS)检测方法自主设计并开发了中空纤维膜EIS检测系统。首先,制备中空纤维膜并通过扫描电子显微镜对其进行表征;然后,针对膜结构设计检测装置,进行不同电极材质的可行性分析、不同电极长度的影响分析以及不同结构中空纤维膜的EIS检测;最后,验证了该中空纤维膜电化学检测装置的有效性。

摘要：针对混合微电网集中控制对中央控制器依赖严重、通信需求量大、扰动调节能力差的问题,提出一种微电网中央控制器(microgrid central control,MGCC)参与的分层事件触发控制策略,有效降低分布式集群的冗余通信并减少中央控制器计算负担,改进策略可靠性。该策略将控制系统分为2层,其中,设备层为本地控制层,采用分布式协同控制,所设计的本地控制器可就地控制更新输出状态,实现混合微电网的分散自治运行;另外,在控制层建立微电网控制层,引入事件触发策略,协调MGCC获取混合微电网的全局信息,从而向本地控制器发出预定义的调控指令,实现“源网荷储”灵活调度,尤其是应对突发事件而引发的电网振荡。最后,采用Matlab搭建混合微电网模型并进行仿真,利用Stateflow模块实现了事件触发算法,验证控制策略在满足并网/孤岛模式可靠性、稳定性的前提下,系统通信量可降低56.4%。

摘要：针对多数知识追踪研究在表征题目时仅利用了题目包含的概念等显性特征,未能考虑到题目中概念的考察侧重程度这一隐性特征,也未表征迁移过程中题目的迁移程度的问题,本文提出题目迁移表征的知识追踪模型。在题目侧重表征方面,采用加性注意力机制提取题目中各个概念的考察侧重程度;在题目迁移方面,利用相似性和通道注意力机制融合建模历史题目多角度的迁移程度;在迁移遗忘方面,使用门限机制建模学习迁移的遗忘过程。最终得到题目迁移表征,以此来预测学习者未来的答题表现。在实验阶段,与6种相关模型在3个真实数据集上进行对比实验,结果表明提出模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)和准确率(accuracy,ACC)均有更好表现,尤其在ASSISTments2012数据集上表现最佳,相较于其他对比模型分别提升了3.5%~20.1%和2.3%~18.5%;在可解释性方面,使用图表可视化描述了题目迁移表征生成路径。本研究建模的学习迁移内在机制可为知识追踪模型的设计提供参考。

摘要：为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。

摘要：在电动汽车的实际驾驶场景中,由于复杂多变的运行条件和动力电池的非线性,对电池荷电状态(SOC)的准确估计存在较大的误差,从而造成车主的里程焦虑。针对上述问题,提出了一种时间卷积优化网络(TCON)方法,用于实时估计动力电池SOC。首先,建立无归一化的时间卷积网络(TCN)模型,通过并行计算提取时序信息,具有参数少、精度高的优点。其次,为了解决TCN输出波动性较强的问题,设计了时间优化模块(TOM),该模块通过生成时序优化权值,对TCN输出进行优化,有效抑制数据噪声,进一步提高了预测精度。最后,使用电动汽车实时运行数据集进行验证。实验结果表明:文中所提方法与TCN相比,在仅增加5.8%的参数量的前提下减少了18.3%的误差;SOC估计的平均绝对误差小于1%,均方根误差小于2%,为SOC提供了更准确的估计,在一定程度上缓解驾驶员的里程焦虑。

摘要：木聚糖酶是一种新型的安全无毒面粉改良剂,能有效改善面团性能和烘焙质量。为了挖掘新的木聚糖酶资源,并评估其在面包烘焙中的应用,该研究在大肠杆菌中融合Sumo标签重组表达了来自嗜热微生物Caldicellulosiruptor owensensis的木聚糖酶,并对融合木聚糖酶SumoXyn的酶学性质和对面包烘焙的品质影响进行了初步研究。大肠杆菌能高效表达***的木聚糖酶,且仅需通过75℃加热细胞破碎液30 min这种简单操作即可得到纯度较高的融合木聚糖酶SumoXyn,微量差示扫描荧光分析发现该酶热变性中点温度值为83.5℃。对其酶学性质研究发现该酶最适pH值为9.0,但在pH 5~10时仍有60%以上的活性。在pH 4~10的缓冲液中处理24 h,SumoXyn仍有80%以上的残余活性;该酶在80℃时酶活性最高,但在100℃仍有50%的酶活性,75℃加热1 h后仍有约75%的残余活性,表明SumoXyn具有较好的pH稳定性和热稳定性。以榉木木聚糖为底物,测得其v max为2354.52μmol/(min·mg),K m为2.26 mg/mL,K cat为214.68 s^(-1)。以200 g高筋全麦面粉为原料制作面包,研究添加量分别为3、6、9 mg的SumoXyn对全麦面包品质的影响,发现随着SumoXyn添加量的增加,面包比容和弹性增加、硬度和咀嚼性降低,全麦面包品质得到显著改善,说明SumoXyn是一种具有潜力的面粉改良剂。

摘要：为了增强双目视觉技术对极端光照条件的适应能力,改善其在路面三维纹理测量中的光照适用范围,引入Faster-RCNN目标检测网络,构建融合Faster-RCNN的激光约束改进双目视觉重构算法,开发路面三维纹理双目测量装置,并对改进前后的算法分别开展激光约束目标提取、路面三维纹理重构和实际场景中应用的效果进行分析。结果表明,Faster-RCNN的融合增强了算法对目标的提取能力,提高了算法对极端光照的适应能力,算法改进后在5 Lux和1 050 Lux两种极端光照下的高程差平均偏差分别减少了68.6%和70.0%,达到0.11 mm和0.09 mm。同时,改进算法在实际场景中也能保持较好的测量精度与稳定性,其在测试区域内高程差的最大偏差和平均偏差均能满足路面三维纹理测量对精度的要求。

摘要：基于利用脂肪酶对天然油脂进行改性生成结构脂质(Structured Lipids,SLs)可赋予油脂额外的健康属性,有效提高产品附加值,对近期报道的各类SLs酶法合成及通过酶工程技术(结构设计和固定化)提升合成效果的研究进行综述,认为,使用sn-1,3位置专一性脂肪酶可精准合成SLs,利用分段变温反应、超临界流体反应、真空反应、超声波辅助等途径可有效抑制酰基转移,从而提高产物得率;脂肪酶的结构设计可提高其催化效率、稳定性和底物专一性,使SLs的合成效率和得率有所提升;固定化脂肪酶技术也能提高脂肪酶的反应活性和稳定性,增强其重复利用性,降低SLs酶法合成的成本。未来应针对不同SLs的结构特点,通过结构设计获得高活性、高稳定性和专一性的酶分子,结合新型固定化技术创制高性能酶制剂,以期为高效、精准的SLs酶法合成工艺的创新发展提供参考。