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关键词： 干气密封   一级密封气   一级密封泄漏气   压缩空气  

摘要： 本文主要介绍内容天然气压缩机站场压缩机组附属设备干气密封装置在系统单体设备调试中梳理工艺流程,仪表、加热器等设备控制参数设定。联调过程中通过逻辑组态测试阀门状态、一级密封泄露联锁报警、停机测试。进一步阐述干气密封系统组成、流程、作用、特点。并结合机组运行一级密封气泄漏高报停车故障,故障处理分析过程等内容,为同行技术人员共同探讨压缩机组干气密封系统运行工况提供参考。

关键词： 路基模量   黏弹性模型   模量反算   遗传算法  

摘要： 为了提高PFWD检测方法对路基模量反算的适用性,该文依托内罗毕西环线路基拼接工程,通过采用三维Kelvin黏弹性模型以及准静态响应分析方法,推导了长期固定荷载作用下黏弹性路基的位移函数,并结合黏弹性的线性叠加原理以及遗传算法,提出了基于多种群遗传算法的黏弹性路基模量反算新方法(TIV-AMGADCO)。其中,相应的反算程序采用Matlab编写。理论推导与现场测试对比验证表明:在PFWD荷载作用下,路基顶面竖向位移峰值明显滞后于荷载峰值;而基于弹性半空间模型的传统方法,仅选取位移和荷载峰值进行反算,导致其计算结果较新方法反算结果大20%左右;同时,新方法正算得到的位移时程曲线与真实曲线的相关系数基本大于0.9,对比其他方法的结果,其计算差距基本保持在10%左右;同时新方法收敛速度快,具有较好的适应性,能够较为准确地反算出路基模量,可作为路基设计与施工质量控制的依据。

关键词： 频率检测   蜣螂搜索算法   小波包分析   变分模态分解   最大相关峭度解卷积  

摘要： 针对滚动轴承故障信号在低信噪比情况下,难以提取故障频率问题,提出一种将小波包变换,参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的轴承故障频率提取方法。采用小波包变换的方法,实现对故障信号的分解和重构,计算重构后各个频段信号能量所占的比例,选择能量比例最高的频段信号利用经蜣螂搜索算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)优化,对信号进行自适应分解,构建加权峭度指标以筛选最优模态分量;然后对最优模态分量利用DBO优化后的MCKD进行增强;最后,采用包络解调的方法对增强后的信号进行处理,并对其分析,诊断轴承故障频率。实验验证了所提出的方法实现在强噪声环境下滚动轴承故障频率检测。

关键词： 粒子群优化算法   Sine映射   差分进化算法   交叉操作   随机搜索策略  

摘要： 将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分进化算法中的交叉操作,采用淘汰机制随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力,提高算法收敛速度。为了验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)的性能,与基于压缩学习因子的粒子群算法(yield-based particle swarm optimization,YPSO)、自适应加权粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,SPSO)等PSO相关算法以及蜘蛛蜂优化算法(spider wasp optimization,SWO)、能量谷算法(energy valley algorithm,EVA)等2023年最新算法相比较,验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(IPSO)的有效性。在不同维度下解决12个常用基准函数,对12个测试函数进行实验,并与其他的几种算法进行比较,实验结果表明,改进后的PSO算法收敛速度快,收敛精度高。

关键词： 人工智能   算法   思想政治教育   教育治理  

摘要： 随着生成式人工智能技术应用产品的快速兴起,以大数据、大模型、大算力为支撑的人工智能技术将会对教育领域产生深刻的变革,这也预示着思想政治教育活动将进入更加智能化的阶段。但人工智能技术在提升高校教育治理能力、加速教育治理现代化进程的同时,也引发了教育技术安全隐忧、教育主体替代危机、教育行为价值失衡、教育过程情感缺位、教育数据伦理失范等一系列不可忽视的风险。亟须通过创新算法治理、注重人机协同、坚持价值理性导向、加强师生互动、完善法律制度体系等措施予以应对。

关键词： 无人机反制   适应度评价函数   粒子群算法   定向次声波  

摘要： 本文针对小型无人机入侵问题,设计了一套以察打一体无人机为主要平台的无人机反制系统。该系统充分发挥小型无人机的高机动性,通过多种传感器对入侵无人机进行定位并构建其运动模型,建立适应度函数计算其追踪路径的综合代价值,结合粒子群算法求解其最小代价值,得到察打一体无人机的最优追踪路径。该项设计包含定向次声波、智慧机场等多种技术,可以在各种地形与天气条件下,实现对较大范围内出现的入侵无人机进行全机型、全天候、全自动快速反制。

关键词： 高校学生   心理数据管理   区块链  

摘要： 高校学生心理问题日益受到关注,患有心理疾病的学生比例逐年上升。目前通过纸质方式或中心化系统对学生心理数据材料进行归档和保存,容易造成数据丢失或无法及时对学生心理健康数据的溯源。区块链具有去中心化、防篡改以及可溯源的特性,为高校学生心理数据管理的解决带来了新的视角。本文首先分析高校学生心理数据管理存在的问题,引出区块链技术在心理数据管理的应用价值。然后构建基于区块链的高校学生心理数据管理模型。最后提出未来研究方向。

关键词： 双基地声呐   声源定位算法   空间谱估计   数据融合   最小方差无偏估计算法   定位方程   旁瓣抑制   自适应加权  

摘要： 针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实现对时延和方位的同时补偿,将定位问题转换为空间谱估计问题。通过添加虚拟源的方式改进了经典的最小方差无偏估计算法权值的计算方法,得到了旁瓣更低的增强型最小方差无偏估计算法,使得该算法在多目标情况下也不存在定位模糊现象,从而可以省去后续的数据关联等步骤。数值仿真结果表明:相比于基于方位估计的双基地定位算法,本文利用双基地阵元级数据融合提出的算法在单目标和双目标情况下获得了更高的定位精度,在一定信噪比条件下定位误差较经典方法低5 dB。数值仿真和分析展示了本文所提方法在双基地声呐中的应用潜力。

关键词： 神经网络   伪凸优化   最优解   罚函数   实际应用  

摘要： 针对实际应用中遇到的非光滑伪凸优化问题,本文提出一种创新的解决方案——结合罚函数理念和微分包含理论的单层神经网络算法。首先,通过数学理论证明,本文算法能够使状态解最终收敛至伪凸优化问题的最优解,从而确立所提出算法的正确性;其次,通过对2个数值实验的模拟收敛结果进行分析,进一步验证算法的有效性;最后,用本文算法解决实际应用问题,展示其在解决伪凸优化问题上的实际应用价值。与现有的神经网络算法相比,本文算法不仅能够解决更一般的具有凸不等式和等式约束的伪凸优化问题,也可以解决实际应用问题。此外,本文算法层次结构简单,无需计算精确的罚参数,可以选取任意初始点,无需添加任何辅助变量,为伪凸优化问题的解决提供一种有效途径。

关键词： 直齿面齿轮   热锻   Kriging   工艺参数优化   改进模拟退火算法  

摘要： 为提升面齿轮热锻成形的材料利用率,建立了以热锻过程中的“突耳”体积为优化目标,以最大应力为约束的直齿面齿轮热锻工艺参数优化模型。该模型选择关键热锻参数(变形温度、摩擦因子、模具预热温度和锻造打击速度)为设计变量。为获取不同工艺参数下的突耳体积和最大应力,利用继承拉丁质心Voronoi(inherited latinized centroidal Voronoi tessellation, ILCVT)采样方法采集包含初始设计点的训练样本,并通过deform-3D软件对直齿面齿轮的热锻过程进行仿真模拟。引入Kriging模型拟合设计变量与性能响应间的隐式关系。利用模拟退火算法改进了扰动模型、退火温度的衰减方式以及温度变化策略,以提升算法搜索效率。优化得到的锻造工艺参数组合为工件变形温度1 049℃、摩擦因子0.32、模具预热温度206℃、锻造打击速度249 mm/s。在优化后的参数条件下,结合模拟仿真和试验的方法以验证优化结果的有效性。结果表明:优化的工艺参数有效降低了“突耳”体积。