摘要：针对线性压缩机直线电机的稳定性和可靠性问题,文中基于Halbach永磁体阵列形式设计了一种动圈式直线电机,采用有限元分析方法求解了永磁体阵列排列方式、气隙厚度、内外磁轭和线圈尺寸对电机性能的影响,综合考虑电机性能、装配工艺等因素,对直线电机各关键零部件的结构和尺寸进行了优化,提高了内、外磁轭的空间利用,增加了磁路的稳定性,消除了电磁感应强度集中位置,最后对优化后的电机性能进行了仿真分析和试验验证。

摘要：象思维(Xiang thinking)是中医学的重要思维模式,指运用带有直观、形象、感性的图像、符号等象工具来揭示认知世界的本质规律,并借助比喻、比对、象征、类推、阴阳、五行等推理模式,探索万事万物的特性和疾病变化规律,具有鲜明的整体性、全息性。“制器尚象”最早起源于《周易》,它是指参照世间万物的“象”来进行器物的设计和制造。随着人工智能技术的不断发展,在中医药装备领域也应用广泛。但目前中医人工智能装备的研发存在着一定局限性,究其根本原因是忽视了“象思维”这一灵魂思想的指导。通过对“制器尚象”的理论内涵与应用进行分析,根据中医智能装备的研发现状,提出基于“制器尚象”理论进行中医人工智能装备研发的构想,并举出仿生复现智能脉诊仪的研发实例,以期为中医人工智能装备的研发贡献力量。

摘要：为了解决麻雀搜索算法(SSA)存在的跳出局部最优值能力弱、寻优精度不理想等缺陷,提出了一种基于自适应权重因子与透镜成像反向学习的麻雀搜索算法(LIW-SSA)。利用Circle映射和一般反向学习策略生成麻雀种群,提升了初始种群的质量以及丰富性。将自适应权重因子引入到麻雀种群警戒者更新公式中,能有效平衡算法前后期搜索能力。采用透镜成像学习机制对当前麻雀最优个体实施干扰,提高了算法的跳出局部最优以及寻优性能。通过对基准测试函数的寻优对比,验证了提出的LIW-SSA算法相较于基本麻雀搜索算法以及其他优化算法,在算法稳定性以及寻优精度上得到了很大的提高。

摘要：利用计算机数值模拟技术对高速列车球墨铸铁齿轮箱铸件的铸造充型过程和温度场分布进行了数值模拟。在综合考虑了球墨铸铁凝固过程中的石墨化膨胀、孕育处理、球化剂的衰退以及铸型刚度影响的基础上,设计了合理的无冒口铸件浇注工艺。通过现场浇注实验,生产的齿轮箱强度、塑性和低温冲击性能均满足验收标准,并且-40℃低温冲击性能达到-20℃低温冲击标准要求的数值,满足动车组齿轮箱国产化的要求。

摘要：海洋微藻是一种光合自养型生物,随着水体富营养化日益严重,藻类大量繁殖逐渐形成水华和赤潮,如何快速准确识别有益藻和有害藻是当务之急。但是许多藻类形态彼此相近,难以分辨。为了解决这个问题,文中首先将输入的图像进行标准化处理,计算图像第一主成分载荷特征;其次设计一个基于逻辑回归的二分类模型,分两类标签进行训练;最后构造代价函数以及sigmoid函数,根据梯度下降法得出的预测结果与实际情况对比,计算最终准确率为92.86%。与广泛使用的藻类二分类算法SVM分类器比较结果显示,在相似藻的分类精度上提高了1.86%。

摘要：该文提出了一种基于嵌入式ARM系统的面向肌电信号处理的微控制器设计方案。利用肌电信号采集和处理模块对人体表面肌电进行采集、滤波和放大处理,通过A/D转换器将处理后的数据传输到嵌入式ARM系统中,实现肌肉运动状态的实时监测。为了实现高速采集模拟信号并将其转换为数字信号,该文在硬件设计中采用了内置8通道的12位A/D转换器和转存A/D数据的DMA控制器于一体的nRF52840芯片解决方案。实验结果表明,设计的肌电微控制器具有高精度、高稳定性和快速响应的特点,能够满足基于表面肌电信号的手势识别或假手控制等研究的要求。

摘要：钢锭凝固过程中将不可避免地产生各类缺陷,严重制约了钢锭成材率,直接影响后续加工工艺和最终产品质量。抑制缺陷形成、探索创新并有效改进模铸工艺对提高钢锭成材率具有重要意义。通过探讨和分析关于提高钢锭成材率的研究现状和最新进展,包括锭型设计、工艺参数优化、先进铸造技术等,展望了多相流动控制、微观结构调控和冷却速率精准管理等未来模铸与凝固技术研究发展方向,为实现高成材率钢锭的稳定生产提供了合理化建议。

摘要：对北方严寒和寒冷地区水工混凝土结构而言,其抗冻性能是混凝土耐久性最具代表性的指标,也是影响工程实体服役寿命的关键因素。为了能够准确预测既有混凝土构筑物的使用寿命,本文以冻融损伤理论为基础,采用棱柱体试件进行了混凝土快速冻融物理模型试验,建立了基于Weibull模型和混凝土快速冻融试验的混凝土冻融损伤模型。基于该模型提出一种迭代逼近的混凝土寿命预测方法,通过室内试验和实际工程案例进行验证。结果表明:通过所建立损伤模型得到的冻融损伤预测值和试验实测值基本吻合,提出的寿命预测方法得到的预测数据较为可靠。

摘要：外卖配送路径优化包括骑手间订单分配和骑手配送路径规划两部分。针对其中订单动态产生和骑手位置不断变化的问题,基于预优化后动态调整的思想建立以最小化超时订单比例、单均配送时间和单均行驶距离为目标的两阶段优化模型。在预优化阶段,设计改进变邻域搜索算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,采用周期性优化策略,将不断变换的骑手位置转化为虚拟配送中心车辆问题进行求解;在每一阶段采用不同的聚类方法对订单进行聚类,优化初始解的质量以更快求解。结果验证了本文策略和算法在求解动态外卖配送路径问题时的有效性和可行性。研究成果不仅深化拓展了PDVRP(pickup and delivery vehicle routing problem with time window)相关理论研究,也为外卖平台提供一种科学的优化方案。

摘要：为探索有效的水稻叶绿素光谱特征选择方法与含量反演建模,解决东北粳稻叶绿素含量无人机遥感监测等问题,该研究利用沈阳农业大学卡力玛水稻实验站2018—2020年无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)水稻冠层高光谱数据及地面样本数据,设计了基于正则近邻成分分析的光谱特征选择方法,优化了其损失函数与正则化参数,获得水稻叶绿素不同含量的特征波段,并以此为输入,构建粒子群优化极限学习机叶绿素含量反演模型。结果表明:正则近邻成分分析算法具有较好的特征选择能力,其损失函数为均方误差损失函数、正则化参数值为0.306时,特征选择效果最佳,初选出权重非零的16个特征波段;进一步以叶绿素极限学习机反演精度为判据,优选出权重最高的6个特征波段:710、716、508、798、532和708 nm;应用粒子群优化算法优化了极限学习机模型的输入权值和阈值偏差,粒子群算法正交试验种群规模(POP)、惯性权重(IW)、学习因子(C1,C2)和速度位置相关系数(MC)的优选结果分别为50、1.5、1.3、3.5和0.6;基于正则近邻成分分析-粒子群优化极限学习机叶绿素含量反演结果的RMSE和R^(2)分别为9.549mg/L、0.891。研究结果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机高光谱波段实现作物长势参数快速估测提供参考。