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关键词： 起重机主梁   动态径向基代理模型   差分进化算法   加点策略  

摘要： 针对基于有限元仿真模型的起重机结构优化计算成本在工程上难以接受的问题，文中结合差分进化算法和径向基代理模型提出一种基于动态径向基代理模型的全局优化策略。该策略在优化过程中通过局部开发最优解和全局探索误差最大区域的加点策略构造动态径向基代理模型，并以约束函数模型的预测误差和目标函数下降程度构建优化终止条件，保证优化的全局收敛性和最优解处的模型精确性。通过数值算例和工字梁优化算例进行验证，该方法不仅能够获得全局最优解，而且明显减少了对原函数的调用次数，显著提高了优化效率。最后，结合桥式起重机桥架的有限元分析，将此方法用于解决起重机主梁优化问题。结果显示：在满足约束的条件下，主梁横截面面积减小了约22.36%,并且降低了大量的计算成本，提高了优化效率，解决了智能群算法与起重机结构有限元模型直接结合进行优化的昂贵计算成本问题。

关键词： 分布式系统   数据一致性   优化策略  

摘要： 互联网和大数据技术的飞速发展推动了计算机分布式系统在各行业的广泛应用。在分布式环境中,确保各节点间的数据一致性是系统设计的重要课题。数据一致性算法的设计与优化是分布式系统稳定运行的核心保障,同时对提升系统性能和增强容错能力具有重要意义。在实际应用中,确保数据一致性需要高效解决节点间的数据同步问题,并妥善应对网络延迟和节点故障等复杂情况。随着应用需求的不断演变,数据一致性算法不断迭代,研究的重点逐步转向在实现一致性的同时,提升系统的可用性与扩展性。

摘要： 技术迭代改变了信息传播方式。数智时代，算法推荐成为用户获取信息的主要渠道，深度嵌入社会信息传播的机理。算法有效解决了信息过载问题，促进信息、场景与人的匹配，重构信息传播模式，改变用户信息消费习惯，继而深度影响意识形态，具有收益与风险并存的正反二重性。商业平台推荐算法遵循工具理性与效益优先原则，从平台优先与资本增值的基本点出发，实现精准传播与定制化服务，大致包括四种推荐逻辑：其一，基于内容的推荐，根据用户的浏览记录推荐内容；其二，基于用户相似度的协同过滤推荐，根据用户的历史选择信息与兴趣爱好相同的其他用户的偏好协同推荐信息；其三，基于深度学习算法推荐，通过用户社交网络、消费场景与上下文语境等复杂数据的挖掘与学习，使用卷积神经网络、循环神经网络与多层感知机等模型方法推荐信息；其四，基于集成各种算法优点的混合算法推荐，即将不同算法优化混合、调整不同算法权重混合、根据场景与用户状态切换混合等提升推荐的准确性。

关键词： 改进遗传算法   截面投影   图像分割   人工记忆模型   滤波算法   分割阈值  

摘要： 在多目标截面投影图像处理过程中，受到特征分割阈值的影响，分割后区域一致性较低，因此，提出基于改进遗传算法的多目标截面投影图像特征分割方法。利用多目标截面投影图像构建拓扑结构模型，对图像特征像素进行分块处理。基于极大类间方差准则，设计以分割阈值为核心的图像特征分割模式。依托于改进遗传算法设计阈值优化算法，获取更加合理的分割阈值。在人工记忆模型的作用下，求解出最终图像特征分割方案。实验结果表明，所提方法的图像特征分割区域一致性较比较方法分别提升了8.37个百分点、11.32个百分点，具有较高的区域一致性。

关键词： 汽车工程   锂离子电池   容积卡尔曼滤波   强跟踪滤波器   非高斯噪声  

摘要： 针对非高斯噪声干扰下传统卡尔曼滤波算法对电池荷电状态(SOC)估计存在系统噪声统计不确定性和电池模型不准确的问题，提出一种将强跟踪滤波和自适应容积卡尔曼滤波算法相结合的新算法，即强跟踪自适应容积卡尔曼滤波算法(ST-ACKF)。该算法兼有STF和CKF的优点，即利用现有的容积卡尔曼滤波算法，在时间更新和测量更新方程中引入时变渐消因子，确保输出残差序列正交，并使残差符合高斯白噪声特性。通过在线调整增益矩阵，该算法可有效提升系统对突变状态的跟踪能力。在ST-ACKF的基础上应用Sage-Husa噪声估值器对噪声统计特性进行在线估计，通过建立自适应协方差矩阵对过程噪声方差进行更新来进一步减小荷电状态估计误差，增强算法对噪声统计特性变化的自适应能力。为验证该算法的有效性，将提出算法与强跟踪自适应扩展卡尔曼滤波算法(ST-AEKF)和强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ST-CKF)分别在高斯噪声和非高斯干扰下进行端电压和SOC的估计对比。研究结果表明：在高斯噪声干扰下，与ST-AEKF和ST-CKF相比，ST-ACKF的SOC估计精度分别提高了49%、16%,运行时间增加了1.259 1、0.352 3 s;在非高斯噪声干扰下，与ST-AEKF和ST-CKF相比，ST-ACKF的SOC估计精度分别提高了62%、18%,运行时间增加了1.195 5、0.206 3 s;提出算法在非高斯噪声干扰下是一种估计精度高、数值稳定性好且鲁棒性强的有效SOC估计方法。

摘要： 1背景现有的反演方法均需要假设大气满足流体静力学方程和理想气体状态方程，但这与大气的真实状态并不相符。近年来，卡尔曼滤波的应用愈加广泛，它可以在已知理想模型的前提下估计信号的过去、现在和未来状态。卡尔曼滤波以最小均方误差为最佳估计准则，通过信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新和修正状态变量的估计，从而对信号进行处理，满足最小均方误差的要求。本文利用线性卡尔曼滤波和非线性的扩展卡尔曼滤波，在大气系统的状态模型未知的条件下，选用NRLMSISE-00标准大气模型作为先验状态生成近似状态模型，利用模拟和实测的瑞利激光雷达回波光子数据对中层大气高度区间的温度进行反演。并将两种方法进行对比，分析了各方法的可靠性与可行性。

关键词： 深度学习   活化函数   非线性系统   电机控制  

摘要： 为优化现有电动车电机控制方法的控制性能，研究提出一种基于深度学习算法和传统比例-积分-微分(Proportion-Integral-Derivative, PID)控制算法控制的电动车电动机控制方法。将传统PID控制方法和BPNN模型结合，利用附加动量法和误差值在线调整方法对多层前馈神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)模型算法部分进行改进。由仿真结果可知，改进BPNN-PID控制方法对应的电机转速曲线波动范围在645 r/min和655 r/min之间。实验结果表明，改进BPNN-PID控制方法在电动车负载变化和转速设定变化条件下仍能够维持较为稳定的转速。相较于传统PID控制方法，改进BPNN-PID控制方法在电动车运行状态发生变化时对于电磁转矩的控制性能更为优秀。在电动车速度稳定条件下改进BPNN-PID控制方法对于电机转速控制方面具有显著的控制性能优势。

关键词： 路径推荐算法   出行偏好   A~*算法   启发式搜索   多头自注意力机制  

摘要： 针对基于轨迹的路径推荐算法过度依赖用户出行偏好，而忽略路网的结构特征的问题，提出一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法。基于A*算法，通过多头自注意力机制和Node2vec将出行偏好和路网结构特征嵌入到每个节点的表示中；使用多层感知器对两个节点表示到它们之间的启发式代价h（·）的映射进行建模；依据h（·）启发式搜索符合用户偏好且最低代价的最优路径。实验结果表明，该方法在准确性和鲁棒性方面都优于其他路径推荐算法。

关键词： 道岔   Unity 3D   数字孪生检查   Sphere-EBB算法   培训系统  

摘要： 道岔属于铁路线路设备的薄弱环节和重要组成部分，其构造复杂且技术要求高。线路设备维修应坚持“预防为主、防治结合、修养并重、严检慎修”的原则，道岔检查就显得尤为重要。道岔检查涵盖多种复杂技术与知识，传统培训方式难以使学员全面掌握道岔检查技能。研究提出一种考虑碰撞部件与周围部件间关系的Sphere-EBB算法，对测量工具和道岔作业位置部件进行碰撞预处理检测、初步检测、精确检测，研发“铁路道岔检查虚拟仿真培训系统”，实现铁路工务常用道岔的参数查询、标准化检查方法培训等功能，以“数字化道岔检查”模式指导和培训“实体道岔检查”的现场作业，通过虚拟仿真技术，真实再现检查操作过程。借助此系统，可有效提升铁路职工对道岔检查业务的理解与掌握程度，增强其实际操作能力，进而推动道岔养护工作的标准化与规范化，为铁路运输安全提供有力保障。

关键词： 多目标差分分组   Tent混沌映射   黄金正弦策略   多目标灰狼优化算法   滤波天线  

摘要： 在滤波天线优化设计等实际工程问题中，通常会涉及大规模变量的优化问题，变量之间存在复杂的关联，导致算法收敛性差、求解精度不高、种群多样性差。为解决此问题，提出一种改进的多目标灰狼优化算法。为了实现大规模变量的有效降维和解耦，提出了多目标差分分组方法，将其应用在原始的多目标灰狼优化算法中，将搜索空间划分为多个子空间，并分别在每一个子空间中寻找最优解。此外，为了提高初始种群在搜索空间内分布的均匀性，采用Tent混沌映射和K-means聚类算法进行种群初始化。为了提高算法的勘探能力，采用黄金正弦策略更新灰狼位置，并提出自适应非线性控制参数。在ZDT测试集上验证算法的性能，所提算法在反世代距离（IGD）和超体积（HV）两个指标上均优于对比算法。将所提算法应用在滤波天线的优化设计中，实验结果表明，其可以快速地找到滤波天线的优化解：对比原始NSGWO算法，优化获得的滤波天线S11参数平均值降低36.4%，增益平均值提高41.4%；对比NSWOA*算法，S11参数平均值降低24.0%，增益平均值提高33.5%。