燃气-蒸汽联合循环机组厂级负荷分配研究

热电厂在实际生产运行中,既要承担电网调峰任务,又要满足热用户需求,因此,针对这些负荷的变动,在不同机组间应该形成一种厂级负荷分配策略,以保证负荷调整时燃气-蒸汽联合循环机组的安全性和经济性。首先,将不同的产热需求划分为11个不同工况,依据电厂性能试验的数据建立线性回归模型,确定不同热负荷工况下的电负荷可调区间,保证机组负荷调整的安全性;其次,在热负荷和电负荷的可调区间内,寻找运行成本最低的热电负荷点抽象为多目标多约束的规划模型,并利用遗传算法对规划模型进行参数寻优,最终确定机组热电负荷分配最优值,优化不同机组的热电分配。     

基于Kriging模型的某汽车后保险杠注塑成型优化分析

为了提高注塑成型产品的质量与效率,以某车型后保险杠为研究对象,在三维软件中建立模型,导入Moldflow软件中建立浇注系统进行模流分析。以熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力为变量,翘曲变形量为目标量,进行最优拉丁超立方试验设计并构建Kriging近似模型,结合多岛遗传算法进行参数优化。将优化的参数代入Moldflow软件中进行模拟,得到的翘曲变形量降低了34.90%,优化结果良好,改善了产品的生产效率与质量。     

基于K-means算法的互联网有害信息挖掘模型构建

本文为了研究K-means算法在互联网有害信息挖掘中应用价值。首先分析了K-means算法核心原理,该算法是将相似的数据分类聚集在一起。其次研究了K-means算法在舆情监管中应用,结果表明K-means算法应用到舆情监测领域比较广,但是需要解决K-means算法局部最优问题。最后分析了K-means算法在互联网有害信息监管应用,拓展了K-means算法应用领域。     

基于遗传算法-BP神经网络法的深埋地下水水质评价

为探究开封市地下水水质特征及成因,依据开封市31眼深度600～1 600m地下水开采井的水质检测资料,系统研究了各亚含水层的水化学特征,利用遗传算法-BP神经网络法进行了水质评价,并从埋深、富水性两个方面分析了水质特征的分布规律。结果表明,开封市600～800m亚含水层地下水水质最好,800～1 400m次之,1 400～1 600m亚含水层水质最差,随着埋深的增加,水质变差,富水性越强、水质越好。可见遗传算法-BP神经网络法能够客观地描述地下水水质综合情况,避免了人为主观影响,使评价结果更为合理。     

基于过程免疫力的动态电压恢复器优化配置

优质电力园区以最低成本满足用户对电能质量的特殊需求,成为解决电压暂降问题的新途径,已在国内外开展了广泛的试点应用。针对中国优质电力园区规划缺少经济高效的优化配置方法的实际情况,提出了一种基于过程免疫力的动态电压恢复器优化配置方法。基于工业过程电压暂降免疫力,以满足用户用电需求为目标,以治理设备购置费用最低为约束,采用遗传算法对园区供电质量分级制定动态电压恢复器的优化配置方案,实现工业园区电压暂降治理的经济性。对大型精密温控系统的电压暂降治理装置的优化配置方法进行仿真计算,验证了所提方法的有效性与经济性。     

基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优

为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交叉概率的改进GA算法对地表下沉系数进行预测.结果表明,改进的GA算法预测回归系数可达到0.95271,适合地表下沉系数预测分析,预测准确率最高.     

铝合金板件自冲铆接性能的响应面-遗传算法优化

为了改善自冲铆接的接头性能,提出了融合二阶响应面模型和存档微遗传算法的多目标优化方法。介绍了自冲铆接原理和铆接过程,建立了提高接头底切量、剩余厚度、底部厚度的多目标优化模型。选择了待优化的模具参数,基于极差分析和主效应图对模具参数的灵敏度进行了分析。基于中心复合实验设计法与二阶响应面法,对模具参数和质量参数之间的函数关系进行了拟合,经决定系数和修正决定系数验证,二阶响应面的拟合精度较高。使用存档微遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了优化的模具参数。经生产验证并与工厂的自冲铆接接头相比较可知,优化的接头底切量提高了10.00%,底部厚度提高了8.61%,剩余厚度提高了3.11%,抗拉剪能力提高了5.68%。以上数据表明,经过优化后,自冲铆接的接头性能得到了有效提高。     

遗传算法结合响应面法优化番茄红素纳米结构脂质载体的制备

目的 提高脂溶性番茄红素的生物利用率和稳定性。方法 采用熔融-高速剪切法制备番茄红素纳米结构脂质载体。以包封率、平均粒径为主要评价指标，进行单因素实验，并在单因素基础上通过遗传算法结合Box-Behnken响应面法对制备工艺进行优化。结果 遗传算法和Box-Behnken响应面法优化得到的理论包封率分别为86.208 2%、86.169 5%。通过验证实验得到实际包封率为(86.267±0.44)%，平均粒径为(121.8±5.20)nm。结论 结果表明遗传算法结合Box-Behnken响应面法优化番茄红素纳米结构脂质载体模型可靠。