基于改进络合铁法的含硫化氢尾气处理工艺模拟与优化

目的有效处理含硫尾气,确保装置“安、稳、长、满、优”运行。方法采用Aspen Plus V11软件基于Peng-Robinson热力学模型对改进络合铁装置的H_(2)S处理过程进行了全流程模拟,并根据Box-Behnken Design对其进行了响应面设计,得到了最佳H_(2)S脱除率及其对应的优化操作参数。结果此模拟流程能够较好地反映改进络合铁装置的实际运行情况,可以作为后续优化研究的基础模型。当循环溶液温度为47.2℃、循环溶液中Fe^(3+)质量分数为8.4100%、循环溶液体积流量为3.12 m^(3)/h、电解槽电压为0.64 V时,改进络合铁装置的H_(2)S脱除率高达99.999988%。此时,外排气中H_(2)S质量浓度为9.5 mg/m^(3),完全可以满足外排气中H_(2)S质量浓度不大于10 mg/m^(3)的约束条件;t检验结果表明,采用响应面法优化得到的预测值和验证值之间不存在显著差异,其准确度一致。结论该研究结果可为进一步提升含H_(2)S尾气处理水平提供准确、可靠的理论支撑和数据来源。

基于改进AHP法的农旅产品包装设计策略探析

基于改进AHP法构建农旅产品包装设计的系统框架,可为农旅产品的包装设计提供借鉴。论文通过钻石模型及多种调研方法明确产品定位,剖析用户需求,转译为设计要素并构建设计要素的层级模型,进而建立判断矩阵推算设计要素的权重和重要性排序。排序结果显示:包装色彩搭配要素是最重要的,满足包装礼品互赠的情感价值;其次,赋予包装农旅融合的文化价值及商业价值是基本要求,绿色生态的质感能为包装增色。在该排序指导下生成的设计方案评分优秀。通过设计实例证明了基于改进AHP法的包装设计框架能够有效提升农旅产品的包装品质,具有可行性。

改进和优化黑果枸杞及其制品中花青素测定的pH示差法

建立一种基于美国官方分析化学师协会(Association of Official Analytical Chemists,AOAC)方法检测黑果枸杞及其制品中花青素含量的改进pH示差法。考察了黑果枸杞及其制品中花青素的最佳提取和检测条件,通过液相色谱-三重四级杆串联质谱法鉴别出黑果枸杞中花青素的具体化学结构,并计算出混合花青素的平均摩尔质量。通过分光光度法测得混合花青素的平均摩尔消光系数,对改进后的pH示差法进行方法学验证和花青素的含量测定。结果显示,最佳提取和检测条件如下:黑果枸杞花青素提取溶剂为盐酸-80%(体积分数)乙醇(3∶97,体积比),料液比为1∶100(g∶mL),提取温度为50℃,提取时间为30 min,缓冲溶液稀释5倍后静置平衡20 min。液相色谱-三重四级杆串联质谱法鉴别黑果枸杞中主要以矮牵牛素类花青素为主(占97.96%),黑果枸杞特有的混合花青素平均摩尔质量为912.7 g/mol,平均摩尔消光系数为29591 L/(mol·cm)。pH示差法改进后能够满足方法学验证要求,固体样品和液体样品最低检出限分别为28.2 mg/100 g、0.282 mg/100 mL。方法改进后花青素提取增长率均大于20%,静置平衡20 min后单次检测结果精密度小于0.3%。以矮牵牛素类花青素代替矢车菊素-3-O-葡萄糖苷计算花青素含量平均提高了2.41倍,能真实地反映黑果枸杞及其制品中花青素的含量。

基于改进方法的承德地表水环境质量评价

为客观反映地表水水质状况,采用层次分析法和熵权法组合赋权以及加权平均综合评价原则改进模糊综合评价法,并与单因子评价法、内梅罗指数法、传统模糊综合评价法进行比较,评价承德地区地表水环境质量。结果表明:2021年承德地区地表水水质有明显的时空差异性,除7—9月的部分断面水质为较差外,其余断面水质均在Ⅰ~Ⅲ类;影响承德地区地表水水质的主要因子为COD_(Mn)和TP;单因子评价法和内梅罗指数法无法反映整体水质状况,改进的模糊综合评价法相较于传统模糊综合评价法兼顾了各污染因子间相互作用,并弱化了个别水质指标对评价结果的影响,且能够对同一类别水质进行排序,更适用于承德地区地表水环境质量评价。

基于VMD-改进最优加权法的短期负荷变权组合预测策略

为提升短期电力负荷预测精度,提出了一种变权组合预测策略。首先,为了降低负荷数据的不平稳度,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将负荷数据分解成了高频、低频、残差3种特征模态分量。其次,充分计及负荷数据的时序特点,参考指数加权法原理设计自适应误差重要性量化函数,并结合组合模型在时间窗口内的历史负荷数据的均方预测误差设计改进最优加权法的目标函数和约束条件,以完成子模型的准确变权。最后,针对波动较强的高频分量选定极端梯度提升(XGBoost)和卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型并使用改进最优加权法进行组合预测、低频分量使用多元线性回归(MLR)模型预测、残差分量使用LSTM模型预测,叠加各模态分量的预测结果,实现了短期负荷数据的准确预测。实验结果表明,使用策略组合模型的平均绝对百分比误差为4.18%。与使用传统组合策略的组合模型相比,平均绝对百分比预测误差平均降低了0.87%。

融合改进A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在随机障碍物环境的导航过程中,使用A星(简称A^(*))算法出现碰撞导致路径规划失败的问题,设计了一种融合改进A_(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的全局动态路径规划方法。首先,从以下两方面改进传统A^(*)算法:混合使用4邻域和8邻域A^(*)搜索算法,与通过删除冗余路径点和转折点来提高路径的平滑性;接着将改进A^(*)算法与DWA融合,利用融合算法使移动机器人进行全局实时动态路径规划。Matlab仿真试验结果表明,改进后的A^(*)算法较传统A^(*)算法不会使机器人穿越障碍物及其顶点,这有效减少了碰撞,从而提高了安全性;融合DWA后,在获得全局最优路径的基础上,能避开静态随机障碍物和动态障碍物,这证明了融合算法有良好的路径规划能力。

基于改进层次分析法的航天器量化风险分析方法

航天器研制风险的量化分析与评估能够有效提高资源投入和风险控制措施的精准性。为满足当前航天器项目对风险量化管理的要求,航天器风险识别与控制应覆盖研制全流程。文章采用改进层次(AHP)-模糊综合评价法,给出了风险分析与评估的方法及流程,并以遥感领域发射卫星为例,基于项目特点建立了覆盖技术、费用、质量、管理四个方面的风险要素集,运用专家打分得到风险评价隶属度矩阵,对风险等级进行科学量化,对项目间、项目内部风险要素进行分析,给出风险控制重点项目。在风险因素增多、项目数量上升的情况下,风险量化分析方法能够在比较项目间风险的严重程度、合理分配资源方面,为管理者提供更好的决策支撑。

基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究

为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。

基于改进CRITIC-熵权法组合赋权模型的西藏高原河湖健康评价

河湖健康评价对于保障水资源安全、促进可持续发展具有重要意义。采用改进CRITIC-熵权法组合赋权模型,计算了高原河湖健康评价体系的指标权重,并对尼洋河和扎日南木错进行了评价。评价结果显示,尼洋河的健康等级为“健康”,准则层权重大小依次为社会服务功能、“盆”、“水”、生物;扎日南木错的健康等级为“非常健康”,准则层权重排序为“水”、“盆”、生物、社会服务功能;评价结果表明,尼洋河的河岸带植被宽度、岸线稳定性较低,扎日南木错则在岸线自然状况、大型底栖动物生物完整性和湖泊营养状态等方面仍需改进;最后,河湖对尼洋河和扎日南木错的保护和管理提出若干建议。

基于改进熵权法结合TOPSIS法构建临床科室合理用药指标评价体系

目的 基于改进熵权法结合TOPSIS法(以下称为改进熵权法-TOPSIS法)构建临床科室合理用药指标评价体系,并用医院2021年指标进行验证。方法 采用改进熵权法-TOPSIS法对广州医科大学附属第五医院2020年合理用药指标进行评价,即基于改进熵权法来确定评价指标的权重,进而运用TOPSIS法进行优劣排序,对于指标贴近度较低的指标进行重点管理,并用2021年指标进行验证。结果 医院2020年31个临床科室13个指标中排名最低的3个指标分别为不良反应上报率(Ci为0.169 5)、住院基本药物使用金额占比(0.397 0)、住院PPIs注射剂使用人次占比(0.448 4),作为2021年度严控管理指标,2021年该3项指标的贴近度及排名分别为药品不良反应上报率(0.471 3)排名第13位、住院基本药物使用金额占比(0.496 8)排名第9位、住院质子泵抑制剂注射剂使用人次占比(0.501 8)排名第5位。结论 采用改进熵权法-TOPSIS法对临床用药指标进行综合评价与分析,能够反映临床科室用药质量整体发展趋势,可为医院制定长远的药事管理提供决策依据。

基于改进粒子群算法的ER8机器人轨迹规划

为解决传统机器人工作效率低、稳定性不足和传统粒子群算法易早熟等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优轨迹规划算法。通过改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,优化了粒子群算法的局部和全局搜索能力。首先,以国产ER8型机器人为研究对象,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据,同时通过运动学正逆解理论计算求出了轨迹插值点;其次,利用MATLAB机器人工具箱建立了ER8机器人仿真模型,由于正逆解理论值与仿真结果完全相一致,证明了所建仿真模型的正确性;最后,通过MATLAB仿真得到机器人3-5-3多项式插值构造的轨迹中各关节的位置、速度和加速度等信息,在满足运动学约束的前提下,利用改进粒子群算法优化3-5-3混合多项式插值函数构造的轨迹,机器人用于完成轨迹的时间从3 s减少到1.0375 s,相对于优化前,整体运行时间缩短了大约65%,证明文中改进的粒子群算法可以有效实现时间最优的轨迹规划。

改进经验赋值法在航空物探铀成矿预测中的应用

基于GIS的多元信息成矿预测方法可以利用数据信息,圈定不同级别的成矿远景区,已经在航空物探铀矿勘查工作中得到了广泛应用。铀成矿有利信息权重赋值主要采用经验赋值法,存在主观性强、缺乏分析利用数据特征的问题,文章通过引入CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)权重法对传统的经验赋值法进行约束,建立了改进经验赋值法,并以二连盆地赛汉高毕地区的铀成矿预测为例,通过预测结果与已知钻孔、矿体等铀矿信息的比较,确定了改进经验赋值法最终圈定的成矿有利区带与客观事实吻合。结果表明,通过CRITIC权重法约束的改进经验赋值法可以同时利用数据本身信息和预测专家的经验,在铀成矿有利信息的权重赋值方面有着更好的效果,圈定的铀成矿有利区带更加准确,值得在其他区域开展进一步应用。

改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法

针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。

基于改进BESO法连续体结构拓扑优化研究

拓扑优化与传统尺寸优化和形状优化相比,提供了更广泛的设计灵活性,其应用越来越广泛。伴随着结构拓扑优化的发展,其优化方法也在不断进步,因此,其方法的研究凸显出重要的理论及工程应用价值。由于双向渐进结构优化方法(bi-directional evolutionary structural optimization,BESO)有很强的通用性,理论和程序实现简单,优化效率高,能够得到一系列黑/白分布的拓扑构型,正日益广泛地应用于工程实际当中。但双向渐进结构优化方法和其改进的方法在对于解决应力约束下的拓扑优化问题上一直都存在着不可忽视的问题。针对连续体结构,采用ABAQUS软件和改进双向渐进结构优化方法相结合来实现结构的拓扑优化,从而能够解决应力约束拓扑优化问题,进而证明其优越性以及应用在工程实例的可行性,详细描述BESO方法及其在工程领域中的应用,分析双向渐进结构优化方法成功的根本原因,以及相较于其他拓扑优化方法的优点,然后基于约束条件优化问题,提出约束条件与拓扑变量的关系。以结构应变能最小化为目标,利用拉格朗日方法推导出以应力约束作为约束条件,对C形夹、工字钢梁结构进行拓扑优化,验证了改进双向渐进结构优化法的有效性,提高了材料利用率,从而验证了改进双向渐进结构优化法在实际工程中的可行性。

采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化

为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。

基于改进遗传算法对机械臂最优时间轨迹规划

针对传统工业机器人在轨迹规划过程中,运动耗时长、易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进自适应遗传算法对于6R机械臂轨迹优化算法。通过加入改进的自适应调节机制,自适应的去改变交叉概率和变异概率。首先,建立六自由度机械臂模型,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据;其次,通过4-1-4多项式插值的方法进行轨迹规划,以运行时间为优化目标,利用改进自适应遗传算法结合蚁群算法对运动轨迹进行优化;最后,通过目标函数解决运动学约束问题。通过MATLAB仿真实验验证相比于传统的遗传算法,该轨迹的运行时间从12.23 s减少到了9.05 s,整体运行轨迹时间缩短3.18 s,优化后的效率提高近26%。适应度提高1.73,证明该算法能够有效地加快轨迹的运行时间,提高了机械臂的工作效率。

融合改进蚁群算法和动态窗口法的AGV路径规划

针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题,提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划,通过改进初始信息素,提高了算法初期的寻径效率;通过改进启发式函数,减少了算法收敛的时间;通过改进信息素更新规则,同时考虑了路径长度和能耗,增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合,增加了动态窗口法中的评价函数,使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划,令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明,改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快,转弯次数更少,融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划,充分证明了该融合算法的可行性。

基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究

针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例,提高全局搜索性能;最后,引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度,构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明,所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。

宽电压增益CLLLC谐振变换器的改进型电流解析方法

对谐振电流的精确解析是计算CLLLC谐振变换器损耗的重要环节。针对宽电压增益CLLLC谐振变换器励磁电感与谐振电感比值较小的特点,基于电流拟合近似法提出了一种改进型谐振电流解析方法。首先通过分析变换器在三元谐振期间的等效拓扑,列写出谐振电流的阶段解析式,其次在考虑到三角函数未知量求解计算复杂的情况下,提出了修正系数的概念以简化计算,最终根据谐振电流的波形特点得出谐振电流初始解,并进一步通过分段迭代的方法逐步逼近谐振电流真实值。仿真结果表明,所提出的改进型电流解析式相比于传统方法,在三元谐振期间能够更加准确地描述谐振电流的变化过程,验证了所提方法的正确性。

改进RRT^(*)-APF-DP融合算法的机械臂路径规划

针对基本的快速拓展随机树算法(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))存在搜索随机性大、效率低、路径非最优的缺点,提出一种引入人工势场法算法(artificial potential field method,APF)和Douglas-Peucker算法的改进RRT^(*)-APF-DP路径规划算法.在RRT*算法的采样点生成阶段引入变采样范围偏置搜索与步长自适应调整策略,融合重新设计的APF算法的引力与斥力函数,增强路径扩展导向性与绕过障碍物能力.采用重采样策略改进DP算法,优化避障代价与控制点数量.实验结果表明,本算法规划的避障路径满足机械臂的运动要求,且算法规划的避障路径代价、规划时间和路径控制节点数均得到有效改善.