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2025年 04期

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电子信息工程

麻雀搜索算法及其应用研究综述

李峥峰;叶文枭;梅亚航;

麻雀搜索算法(SSA)作为一种新型群智能优化算法,凭借其结构简单、参数少、收敛速度快等优势,近年来在学术界引起了广泛关注。围绕麻雀搜索算法的基本原理、改进策略及应用等方面对其近年来的研究进行综述。首先,阐述了标准SSA的基本原理与实现步骤,并对比分析了SSA与其他智能优化算法在典型测试函数上的性能表现。其次,分析了SSA在种群初始化、发现者位置更新、跟随者位置更新、警戒者位置更新以及扰动策略等关键环节的改进方法。再次,梳理了SSA在电力系统优化与预测、故障诊断、路径优化以及参数优化等工程领域中的典型应用。最后,基于SSA的研究现状和应用特点,对其未来的研究方向进行了探讨。

2025 年 04 期 v.36 ; 国家自然科学基金项目(U1904167); 河南省高等学校重点科研项目(19A460034); 河南省重点研发专项(231111221200); 教育部人文社科项目(23YJAZH193)
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基于改进蚁群算法的植保无人机任务分配研究

周新鹏;张利民;胡博昊;王宗辉;谈东海;常志娜;

针对植保无人机在多个地块间执行喷洒任务的作业次序规划问题,建立农药喷洒任务的最小化飞行里程目标函数。考虑长距离作业下的载重和续航约束,采用改进的蚁群算法求解该目标函数。通过对启发式函数与挥发系数进行改进,并对挥发系数的下限进行限制,避免了算法陷入局部最优解。仿真结果表明,相比标准蚁群算法,采用所提出的改进蚁群算法,在飞行总里程上缩短了6.2%,且具有更强的路径寻优能力,对作业次序的规划也更加合理。

2025 年 04 期 v.36 ; 河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(232102111129); 河南省重点研发专项(241111210100)
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供应链整合在数字技术赋能下的绿色绩效提升路径研究

李彦儒;

“双碳”目标驱动下,传统供应链面临信息孤岛与绿色创新动力不足的挑战。基于中国A股制造业上市公司数据,构建“技术驱动—机制设计—绩效转化”框架,探究数字技术赋能供应链整合提升绿色绩效的路径。研究发现:物联网与区块链技术分别通过数据共享和流程协同显著促进绿色绩效的提升,而人工智能受限于中小企业技术能力;差分隐私技术通过平衡数据共享与隐私保护可间接提升绿色绩效,联邦学习则加速绿色技术分布式创新;随着政策规制的加强,数字技术赋能的绿色绩效也得到了显著提升,凸显了政策与技术的协同价值。

2025 年 04 期 v.36 ; 河南省教育科学规划2023年度重点课题(2023JKZD50)
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一流专业建设背景下自动化控制类课程体系建设

王燕;王瑷珲;瞿博阳;耿世勇;郑守植;

在一流专业建设背景下,系统推进了自动化控制类课程体系的优化。围绕“理论-应用-实践”主线,在核心课程中构建了以单容储罐等典型被控对象为主线的协同教学链,将同一被控对象贯穿于自动控制原理、计算机控制、过程控制等课程,明确各课程在控制策略、教学内容和能力培养中的侧重点,确保教学内容的多样性、连贯性和一致性。同时优化课程内容结构,整合综合控制实践平台,提升教师教学与实践指导能力。最后,依托电子设计竞赛、智能车竞赛等多元竞赛活动,构建“以赛促教、以赛促能、以赛促改”的闭环反馈机制,促进学生在系统建模、控制算法设计和工程应用等方面能力的全面提升。

2025 年 04 期 v.36 ; 2024年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2024SJGLX0145); 2023年河南省高等教育教学改革研究与实践项目(重大项目)(2023SJGLX006Y)
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智能纺织与新材料

基于GWO-CNN的织物染色配方智能预测模型

杨红英;杨玉斌;张戈;刘亚东;赵世龙;张靖晶;谢宛姿;

为提升织物染色配方的智能预测效果,采用反射光谱配色方法,以染色织物的分光反射率R(λ)作为输入数据,以染料配方为输出数据,分别构建了基于深度学习的卷积神经网络(CNN)和灰狼优化算法(GWO)优化的卷积神经网络(GWO-CNN)的智能配色模型。为全面评估模型性能,选取拟合度R2和实际配方与预测配方的平均绝对误差作为核心评价指标,模型训练与验证结果表明:GWO-CNN配色模型的拟合度R2为0.991,优于单一CNN配色模型的0.964;在对3种染料配方的预测中,GWO-CNN模型的预测结果与真实值之间的平均绝对误差分别为0.006、0.004和0.004,小于或等于CNN模型的0.007、0.005和0.004。由以上结果可以得出以下结论:采用GWO-CNN配色模型可有效提升织物染色配方的预测效果。

2025 年 04 期 v.36 ; 河南省高等学校重点科研项目(23A540002); 中原工学院研究生科研创新项目(YKY2023ZK03)
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不同工艺嵌入水凝胶后纺织电极电阻变化研究

李紫薇;丁亚茹;郑茜;郑艳;

选择机织蜂巢组织、机织方格组织和“他他米”刺绣工艺3种不同织物,探究了浸渍和丝网印刷2种水凝胶嵌入工艺对纺织电极电阻的影响。测试了展平状态和不同弯曲程度下嵌入水凝胶前后纺织电极电阻的变化,并结合纺织电极微观结构分析了电极电阻变化机理。研究结果表明:浸渍工艺形成双层水凝胶,导致电极电阻比未嵌入水凝胶时增加4~49倍;丝网印刷工艺形成单层水凝胶,导致电极电阻与未嵌入水凝胶时相比显著降低,其中蜂巢组织电极电阻降幅最大,达64.8%,刺绣工艺纺织电极电阻沿经纬纱方向的差异消除,且所有纺织电极在不同弯曲及回复状态下的电阻波动显著降低,导电稳定性提升;通过丝网印刷工艺嵌入水凝胶可有效优化纺织电极的电学性能。研究为可穿戴设备中柔性电极的设计提供理论支持。

2025 年 04 期 v.36 ; 国家自然科学基金青年科学基金项目(62201629); 河南省高等学校重点科研项目(教科技[2022]309号)
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气液两相同轴式雾化喷嘴数值仿真与流场分析

杨兴壮;汪青;李世晓;孟博;方永豪;罗港;

为了研究气液两相同轴式雾化喷嘴结构、气道数量、气液压力比对雾化流场的影响,采用数值仿真模拟方法对其进行分析。两相流模型选择VOF模型,并通过Realizable、k-ε模型处理湍流问题,喷嘴的气、液入口设置为压力入口边界条件,得到了气液两相同轴式喷嘴内部和外部的流场分布。研究结果表明:嘴帽开口角度直接影响气液混合速度,开口角度越大,喷嘴出口两侧气液混合速度的均匀性越差;气相通道数量由4通道增加到6通道、8通道会增大气体与液体的接触面积,从而使气体对液体的剪切更加均匀;当单相气体通道压力为0.106 MPa(气体总压力为0.64 MPa,液体总压力为0.32 MPa)时,喷嘴出口气液混合速度最大,Z轴方向的气液混合速度分布范围最广,混合效果最佳。

2025 年 04 期 v.36 ; 河南省研究生教育改革与质量提升工程项目(YJS2024JD15)
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表面微结构增强的超高灵敏度水凝胶力敏传感器

麻永刚;汪益鹏;苏明龙;李欣源;卜洋洲;刘虎;张电波;

水凝胶力敏传感器因具有优异弹性、大应变区间、方便功能化以及良好生物兼容性,被认为是最有应用价值的柔性力敏触感器。然而,受限于离子导电机制的本征特性,传统导电水凝胶传感器普遍存在灵敏度低、响应范围窄等问题。采用模板法制备了表面具有不同微柱结构的聚丙烯酰胺/海藻酸钙离子导电水凝胶,并以其为响应介质构筑了电容型水凝胶压力传感器。系统研究了微结构空间分布和微柱高度对传感器响应性能的影响。结果表明:传感器灵敏度随着占空比的降低明显增高;微结构高度的增加可大幅提升传感器的灵敏度;所制备的微结构PCA离子导电水凝胶传感器具备极宽的压力适用范围(0.05~1100 kPa),在100 kPa压力下,电容响应较平面传感器显著提高39.7倍,且表现出优异的稳定性和耐疲劳性(19.8 kPa, 5000循环),可以对静态力、冲击力等多种载荷实现可靠的监测。该微结构设计策略及其响应机理研究对开发新一代高性能水凝胶基力敏传感器提供了有益借鉴。

2025 年 04 期 v.36 ; 国家自然科学基金项目(52403061); 河南省重点研发专项(251111211600); 中原工学院自然科学基金面上项目(5221240129)
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碳酸钙加工应用现状与产业发展趋势

郝小非;刘文涛;李国泰;马连昇;袁东立;张涛;石俊博;

碳酸钙广泛应用于工业生产和人们生活的各个领域,具有极大的应用潜力。近年来,在政策支持与市场驱动下,碳酸钙产业正加速向高质量发展阶段迈进,碳酸钙也由最初的重质碳酸钙向功能碳酸钙和纳米碳酸钙方向发展。综述了碳酸钙的分类、来源、加工现状及其在橡胶、造纸、塑料、涂料、建筑等领域的应用现状,并分析了碳酸钙应用形式的演变和提质增效、转型升级的发展趋势,为碳酸钙产业发展指出了方向。

2025 年 04 期 v.36 ; 中国地质调查局地质调查项目(DD20243357)
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燃烧合成法制备单相TiNF材料及其反应机理研究

张艳丽;赵世凯;吕翠;张霄飞;

采用钛粉、类石墨相六方氮化碳粉和聚四氟乙烯粉作为原料,在不同聚四氟乙烯含量下,运用燃烧合成法,通过加热处理,诱使混合粉体发生反应,得到燃烧合成产物。通过X射线衍射对合成产物的物相进行表征,结果表明当聚四氟乙烯粉的质量分数为30%时,可以制备出单相TiNF材料。采用扫描电镜对单相TiNF材料的形貌进行分析,结果显示单相TiNF材料由两种晶粒组成:较大晶粒的平均粒径约为5μm,较小晶粒的平均粒径约为57.5 nm。通过研究二元体系在相同热处理条件下的反应结果,推导出了钛、类石墨相六方氮化碳和聚四氟乙烯组成的三元体系燃烧合成TiNF材料的反应机理。

2025 年 04 期 v.36 ; 河南省科技攻关计划项目(232102220068); 大学生创新创业训练计划项目(202410465022)
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