一种新的基于强化学习改进SAR的无人机路径规划

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是, SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设计SAR的局部搜索和全局搜索操作,并增加路径调整操作,采用异步优势演员评论家算法(A3C)训练强化学习模型使得SAR个体获得自适应选择算子的能力.所有智能体在威胁区数量、位置和大小均随机生成的动态环境中训练,进而从每个动作的贡献、不同威胁区下规划出的路径长度和每个个体的执行操作序列3个方面对训练好的模型进行探索性实验.实验结果表明, RLSAR比标准SAR、差分进化算法、松鼠搜索算法具有更高的收敛速度,能够在随机生成的三维动态环境中成功地为无人机规划出更加经济且安全有效的可行路径,表明所提出算法可作为一种有效的无人机路径规划方法.     

井筒揭穿突出危险煤层综合防突技术

通过对青东煤矿煤层突出危险性分析,研究确定了井筒穿过具有突出危险性煤层时通过地面预注浆进行固化煤层,降低煤层的孔隙率和瓦斯放散初速度,提高煤体强度,使煤体不具有突出危险性,震动性爆破前巧妙将工作面施工成所揭煤层成平行,采用电磁高性能安全雷管进行远距离震动爆破,实现安全快速揭开煤层。     

超临界CO2萃取山奈油树脂的研究

以山奈为试验材料,研究了在超临界状态下,萃取压力、萃取温度、二氧化碳泵频率、萃取时间等因素对油树脂萃取得油率的影响,为工业化生产提供了依据。     

白云鄂博稀土尾矿对半焦助燃脱硝的影响研究

针对白云鄂博稀土尾矿利用率低的问题,为拓展其利用范围,研究了白云鄂博稀土尾矿对半焦助燃脱硝的影响。在自制的燃烧平台对稀土尾矿的脱硝效果进行分析,采用热重分析仪对配入不同稀土尾矿比率的半焦试样的着火点、燃尽温度、燃尽时间、综合燃烧特性指数等参数进行了分析,探讨了稀土尾矿的配入量对半焦燃烧性能的影响,同时利用扫描电镜和X射线衍射对燃烧后试样进行对比分析,进一步研究稀土尾矿对半焦燃烧影响的原因,结果表明,稀土尾矿的加入有助于半焦燃烧产物中氮氧化物的减少,在加入适量的稀土尾矿时有助于半焦的燃烧,当稀土尾矿的加入量在20%及以下时其对半焦助燃脱硝效果最好。     

稀土La对高碳合金工具钢高温氧化性的影响

研究了添加稀土La对高碳合金工具钢高温氧化性的影响。通过热分析仪及增重法分析未添加和添加稀土La的高碳合金工具钢的高温氧化行为,并利用扫描电镜观察氧化膜形貌;通过观察氧化层断面形貌分析氧化层结构及分层情况。结果表明,未添加和添加La的高碳合金工具钢在900、1 000、1 100、1 200℃下的恒温氧化动力学曲线均符合抛物线规律,二者的氧化膜均具有保护性。添加稀土La的高碳合金工具钢的氧化反应激活能比未添加稀土La的合金工具钢提高了23%,其氧化速率常数也更低。添加稀土La的高碳合金工具钢的氧化膜粘附性更强,氧化层更坚固。加入稀土La细化了高碳合金工具钢表面氧化膜晶粒,减小了氧化膜晶粒间空隙,使氧化膜不易脱落。     

遗传BP神经网络在正交试验最优化中的应用

神经网络建模和遗传算法优化是求解工程优化问题的一种行之有效的方法。将其与正交试验法结合起来，利用遗传BP神经网络建立正交试验的教学模型，使多因素多位级的试验效率大大增强，同时使试验结果得到优化。对肉豆蔻的CO2超临界萃取工艺的条件配置进行了优化。     

鲁菜的非物质文化遗产保护

鲁菜以其极具特色的烹饪手法以及久远的历史文化积淀,成为了北方饮食文化的典型代表。但随着社会生活的现代化,鲁菜与许多非物质文化遗产一样,在快速的社会生活冲击下,逐渐被边缘化。对鲁菜非物质文化遗产的保护,应从确定相关的保护原则、保持鲁菜的烹饪技艺、遵守执行鲁菜标准和创新鲁菜文化四个方面进行。     

CO2超临界萃取姜黄油树脂的研究

以姜黄为试验材料,研究了在超临界状态下,萃取压力、萃取温度、CO2泵频率、萃取时间等因素对油树脂萃取得油率的影响,试验结果,萃取得油率为15%.     

营养状况评价专家系统的构建

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统,研究利用分布式专家系统工具DEST,采用面向对象的设计技术,将知识库、数据库、推理机有机结合,研制开发了基于三层结构的营养状况评价专家系统。系统利用营养学专业知识及专家经验,对人体身体测量、体态特征、以及生化指标进行评价,使营养诊断变得简单,便于人们及时了解自身身体状况,从而接受专家建议,合理选择日常膳食     

人工智能背景下基于云技术的电网运行指挥体系设计

为了研究如何利用云技术实现对城市电网进行调度管理，对电网运行指挥体系进行了设计。引入虚拟化技术、海量数据存储技术和海量数据管理技术这三种云技术中的关键技术，设计微电网控制策略实现对云平台的实时掌控，并通过分析BP与RBF两个神经网络的结构特点对微电控制策略进行优化，提升光伏发电功率的精准性。即时预测电网状况，并给予技术条件，为城市用电提前做出解决策略。建立光储云平台微电网指挥体系，实现对各方面发电功率数据的收集和预测，实现整个系统的统一性、实时性。实验结果证明，设计的指挥体系可以合理进行储能资源的调配，以满足当日城市的日常用电需求。