改进的遗传算法在同步器优化中的应用

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.     

一种大量元素水溶肥料的制备及其在玉米上的喷施效果

根据玉米需肥特性设计氮磷钾比例,制备了含中微量元素的大量元素水溶肥料,产品氮、磷、钾比例为2∶1∶4,属于高钾中氮低磷型.在河北省安平县前子文村和浙江省新昌县孟家塘村玉米上开展了叶面喷施试验.结果表明:玉米生物学性能得到改善,玉米产量、出籽率、百粒重与容重得到提高;与空白对照相比,平均增产率为5.45％,平均纯增收896.40元/公顷,平均产投比为5.43∶1.     

窑头袋收尘器滤袋异常磨损的原因及处理办法

我公司1#生产线的窑头使用布袋收尘器，型号：HMMC391-4×4，处理风量：1 350 000 m3/h，过滤风速<0.9 m/min，收尘器风室4 排×4 列。投入使用3个月后停机检查，发现第一排4 个风室的滤袋较多底部被磨穿，主要集中在灰斗四周的前3 环区域，前两排风室其他位置的滤袋也较多出现异常磨损，但后 两排风室的滤袋却完好无损。     

Improving accuracy of automatic optical inspection with machine learning

Electronic devices require the printed circuit board(PCB)to support the whole structure,but the assembly of PCBs suffers from welding problem of the electronic components such as surface mounted devices(SMDs)resistors.The automated optical inspection(AOI)machine,widely used in industrial production,can take the image of PCBs and examine the welding issue.However,the AOI machine could commit false negative errors and dedicated technicians have to be employed to pick out those misjudged PCBs.This paper proposes a machine learning based method to improve the accuracy of AOI.In particular,we propose an adjacent pixel RGB value based method to pre-process the image from the AOI machine and build a customized deep learning model to classify the image.We present a practical scheme including two machine learning procedures to mitigate AOI errors.We conduct experiments with the real dataset from a production line for three months,the experimental results show that our method can reduce the rate of misjudgment from 0.3%–0.5%to 0.02%–0.03%,which is meaningful for thousands of PCBs each containing thousands of electronic components in practice.     

基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。     

低压静电场辅助冷冻对竹笋品质的影响

为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响，以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标，探究低压静电场辅助冷冻（－35 ℃）和普通冷冻（－35 ℃）条件下竹笋品质的变化规律。结果表明：低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率，改变了冰晶形态及分布，减轻了组织微观结构破损程度，改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%，显著低于对照组（21.01%）（P＜0.05），硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g，显著高于对照组（350.70 g）（P＜0.05）。低场核磁共振分析结果表明，在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少，扫描电子显微镜观察结果显示，竹笋纤维排列整齐，组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质，可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。     

稳定入窑生料喂料量的措施

水泥工艺中熟料煅烧要求五稳保一稳，其中入窑生料喂料量稳定是很重要的一项。当出现入窑生料量波动时，技术人员第一反应是检查计量秤的准确性，近年来，转子秤也开始推广应用于生料计量。笔者认为入窑生料喂料量稳定是一个系统问题，是需要多举措保证的，不是一个好的计量设备就能解决的，本文介绍我公司稳定入窑生料喂料量的措施。     

压浆材料性能弱化试验研究

为研究在动水冲刷作用下压浆材料的弱化性能以及在循环加载作用下压浆材料的使用寿命变化规律,分别选取一种有机压浆材料和无机压浆材料,确定材料配合比,依次进行水冲刷试验和循环加载试验,提出质量损失率、体积损失率和强度损失率以此分析水冲刷作用对两种压浆材料性能弱化的影响,进行处于不同龄期的压浆材料在不同环境下的劈裂抗拉强度试验,总结压浆材料使用寿命变化规律.结果表明:处于多雨季节或多雨地区和少雨季节或少雨地区应分别选择有机压浆材料和无机压浆材料作为板底脱空处治材料,受盐损环境影响严重的地区宜选用有机压浆材料作为处治材料.     

碱法和酶法提取方法对胡麻渣可溶性膳食纤维理化性质的影响

以胡麻渣为原料,通过酶法和碱法两种不同方法提取胡麻渣可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF),并对两种方法提取到的SDF进行化学组成的测定、色泽的比较以及理化性质的测定。结果表明,碱法提取的SDF蛋白质、脂肪和可溶性多糖含量显著高于酶法(p0.05)。色泽上,碱法提取的SDF颜色较褐且暗沉,酶法颜色偏黄且明亮。碱法提取SDF的持水力、持油力、溶胀力均显著高于酶法(p0.05)。酶法提取SDF的阳离子交换能力显著高于碱法(p0.05)。研究结果可为胡麻渣的精深加工利用提供参考。     

基于Shearlet变换的自适应地震资料随机噪声压制

传统的阈值选取方法是对所有变换域系数使用统一阈值，但对Shearlet变换而言，各尺度、各方向的有效信号和噪声均存在差异，因此全局硬阈值存在一定局限性；局部阈值可根据一定范围内的系数分布情况确定。针对地震数据去噪过程中传统阈值选取方法的局限性，通过改进自适应阈值函数压制随机噪声，在局部阈值的基础上改进贝叶斯阈值，形成一种适用于Shearlet变换的自适应阈值函数。具体做法为：将信噪比与阈值函数有机关联，并将信噪比作为阈值设定的因素，即不同的信噪比的权值系数不同，可以自适应求取不同尺度阈值，从而最大限度地改善去噪效果，避免有效信号损失，实现自适应去噪。模型试算与实际资料去噪效果表明，在保证有效信号不受损失的情况下，所提方法可恢复被噪声掩盖的弱信号，有效改善去噪效果。