串联式混合动力拖拉机分动箱的设计与试验

设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

不同均质次数SPI-维生素D3纳米粒子结构与性质研究

为了提高维生素D3的光稳定性，采用高压均质技术制备大豆分离蛋白（SPI）-维生素D3纳米粒子，研究了均质次数对SPI-维生素D3纳米粒子中SPI结构和维生素D3光稳定性的影响。结果表明：与对照样品相比，高压均质2次时，SPI-维生素D3纳米粒子负载率提高了27.7%，平均粒径由145.20nm减小至82.00nm，浊度逐渐减小，粒径分布更均一；SPI-维生素D3纳米粒子中SPI的表面疏水性增大，内源荧光光谱荧光强度增强；傅里叶红外光谱结果显示，高压均质后SPI-维生素D3纳米复合物的二级结构发生改变，当均质次数不超过2次时，α 螺旋和β 折叠逐渐转变成β 转角，均质次数为3、4次时，样品发生了不溶性聚集；经过2次高压均质处理后，样品中维生素D3的光稳定性显著提高，与对照样品相比，紫外线照射4h后维生素D3的质量分数提高了166.6%。本研究表明，采用高压均质技术制备SPI-维生素D3纳米粒子是提高维生素D3光稳定性的有效方法。     

基于改进粒子群算法的低碳型土地利用结构优化——以重庆市为例

探讨了如何在低碳经济背景下进行区域土地利用结构优化,并以规划区域土地利用经济效益目标和各类土地碳排放总量作为环境效益目标建立了相应的优化数学模型;采用针对多目标优化的改进粒子群算法进行土地利用结构优化多目标求解,以重庆市土地利用结构优化为例进行了实证研究。结果表明:基于向量评价的改进粒子群优化算法对土地利用结构多目标优化是适用有效的,优化结果兼顾了经济效益和生态环境效益,为土地利用结构优化提供一种良好的思路和方法。     

前沿扫描十则

<正>"心灵感应"信息可远程传递美国和欧洲一些科学家最近宣布,借助互联网,位于印度的一名志愿者使用脑电波向8000公里之外的法国志愿者的脑中成功传递了一条简单信息。这一试验从原理上验证了人类"脑对脑"直接交流的可行性。     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题，提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上，分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律，实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多，采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明，所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

基于PSO-SVR模型的河南省小麦产量预测方法

小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产...     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

牛病毒性腹泻病毒研究进展

牛病毒性腹泻病毒(bovine viral diarrhea virus,BVDV)是引起牛病毒性腹泻-黏膜病(Bovine viral diarrhea-mucosal disease,BVD-MD)的病原体,该病原体容易感染牛、猪及野生反刍动物,常引起口腔、鼻和肠道黏膜溃疡并易发生继发感染、胎牛畸形生长、孕牛流产。主要从病毒粒子结构及其功能、BVDV的分型、防控措施等方面对BVDV近几年的研究进展进行阐述。     

基于精英策略的多目标规划问题的粒子群算法

多目标规划问题的解通常不是唯一的,而是一个最优解集合,因此问题具有不适定性。提出了一种求解多目标规划问题的基于精英策略的粒子群算法:该算法以群组为操作单元,以有效应对多目标规划问题的多解特征;外部存档的精英策略可以保证粒子的多样性,可以有效克服算法易陷入局部最优的缺陷。最后利用3个数值算例验证了算法的可行性和有效性。