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World File Search System灰狼
Rob Rodrigues 上校
Rodrigues 上校曾任以下职务：美国司法部陆军战争学院研究员；华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地第 7 步兵师参谋军法官；堪萨斯州美国陆军联合兵种中心和莱文沃思堡副参谋军法官；北卡罗来纳州布拉格堡美国陆军部队司令部 (FORSCOM) 军事司法首席；北卡罗来纳州布拉格堡特殊受害者检察官；弗吉尼亚州贝尔沃堡政府上诉部门分科科长；新黎明行动 (伊拉克纳西里耶) 和德克萨斯州胡德堡第 1 骑兵师第 3 旅 (灰狼) 旅军法官；佐治亚州本宁堡高级辩护律师；佐治亚州本宁堡美国陆军步兵学校教员；伊拉克自由行动（伊拉克巴古拜）及佐治亚州本宁堡第 3 步兵师审判律师；佐治亚州本宁堡行政法/法律援助律师。
四轮驱动插电式混合动力汽车双自适应等效油耗最小化策略
摘要：能量管理策略对于发挥四轮驱动插电式混合动力汽车（4WD PHEV）的节能效果至关重要。针对4WD PHEV中复杂的多能量系统，提出一种新的双自适应等效消耗最小化策略（DA-ECMS）。该策略通过引入未来驾驶工况类别来调整等效因子，提高驾驶工况的适应性和经济性，优化多能量系统的管理。首先，采用自组织神经网络（SOM）和灰狼优化器（GWO）对驾驶工况类别进行分类，离线优化多维等效因子；其次，采用SOM进行驾驶工况类别识别，并匹配多维等效因子；最后，DA-ECMS完成前轴多能源与电驱动系统的多能量优化管理，释放4WD PHEV的节能潜力。仿真结果表明，与基于规则的策略相比，DA-ECMS经济性提高了13.31%。
研究文章 人工智能 (AI) 在福建省小学数学教学中提高学生深度学习的有效性
福建省一些小学生认为学习数学很有挑战性。为了解决这个问题，计算机技术的进步，特别是人工智能 (AI)，提供了一个机会来评估个别学生的学习挑战，并提供个性化支持，以优化他们在数学课堂上的成功。还可以使用虚拟现实 (VR) 来帮助学习者掌握复杂的数学和逻辑思想，并减少学习者的错误。因此，研究人员，特别是初学者，错过了人工智能在数学教学中研究的完整视角。这就是为什么我们通过开发“基于模糊的可调整卷积神经网络和长短期记忆 (FT-CNN-LSTM-AM)”方法来探索人工智能在数学教育中的作用。在本次调查中，通过应用人工智能获取学生的数据集并通过数学教学进行教育。所提出的方法用于预测学生在数学教育中的表现。采用灰狼优化器来提高所提出方法的有效性。此外，分析了所提出方法的性能并与现有方法进行了比较，以获得最高的可靠性。
基于混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
摘要：准确预测剩余使用寿命（RUL）是保证锂离子电池安全稳定性的关键功能。为解决不同工况下的容量再生和模型适应性，提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合RUL预测模型。利用CEEMDAN将容量划分为固有模态函数（IMF）以降低容量再生的影响。此外，提出一种改进的灰狼优化器（IGOW）来保持BiGRU网络的可靠性。利用混沌帐篷映射提高GWO算法中初始种群的多样性，采用改进的控制因子和动态种群权重来加速算法的收敛速度。最后，进行容量和RUL预测实验，验证不同训练数据和工况下的电池预测性能。结果表明，所提出的方法仅使用 30% 的训练集即可实现小于 4% 的 MAE，并使用 CALCE 和 NASA 电池数据进行了验证。
2025财政部预算LWCF项目数据表
大提顿国家公园（Grand Teton National Park）成立于1929年2月，以展示令人敬畏的Teton山脉，原始冰川湖，杰克逊霍尔（Jackson Hole）广阔的鼠尾草覆盖的山谷以及狂野而风景秀丽的蛇河。大提顿国家公园（Grand Teton National Park）是大黄石生态系统的中心，这是地球最大的温带生态系统之一。公园是世界上一些野生动植物中一些最大的人群：麋鹿，驼鹿，野牛，pronghorn，mule鹿，灰熊和黑熊，灰狼，土狼，水獭，狼牙狼和大约300种鸟类。公园的主要特征是Teton Range，这是一个活跃的故障座山阵线，长40英里，其中包括12,000英尺以上的12个峰。公园可保护沿着提顿山脉底部和100多个高山和野外湖泊的七个莫拉纳湖。蛇河将杰克逊霍尔山谷的山谷一分为二，是哥伦比亚河系统的源头。
无限半空间中平面热弹性波
原始研究论文摘要：通过可靠性分配来提高总可靠性已成为提高复杂工业系统设计效率的成功方法。过去的大量研究在很大程度上解决了这个问题。从迄今为止为实现目标而开发的不同技术中可以看出这一点。近年来，人们使用了元启发式算法，如模拟退火、禁忌搜索 (TS)、粒子群优化 (PSO)、布谷鸟搜索优化 (CS)、遗传算法 (GA)、灰狼优化技术 (GWO) 等。本文提出了一种实现混合 PSO-GWO 算法 (HPSOGWO) 的框架，用于解决复杂桥梁系统和太空舱生命支持系统的可靠性分配和优化问题。数值实验证明了所提框架的优势/竞争力。将 HPSOGWO 得到的结果与以前使用的 PSO 和 GWO 算法进行比较，结果表明，在一个名为复杂桥梁系统的问题中，与 PSO 和 GWO 相比，HPSOGWO 使用的函数评估次数较少。因此，HPSOGWO 获得的整体解决方案不仅与之前一些其他著名优化方法获得的结果相当，而且优于它们。
使用RES：全面评论
摘要：为了克服RES的间歇性，考虑了整合可再生能源（RES）和可靠功率的混合微电网系统的优化方法。混合AC/DC微电网系统是使用太阳能光伏系统，风力涡轮机，电池存储，转换器和柴油发电机构建的。与杂化AC/DC微电网的混合可再生能源的利用稳定增加。因此，有必要解决优化技术。因此，本研究提出了使用进化算法利用多目标优化方法。在这种情况下，审查了一些有关多目标优化的论文，以确定与RESS的混合AC/DC微电网的能力和最佳设计。在这里，最佳系统包括最低能源成本，最低净现现有成本，低运营成本，低碳排放和高可续签分数。使用多目标优化（MOO）算法确定这些。混合AC/DC微电网的大小优化基于多目标灰狼优化器（MOGWO）和多目标粒子群优化（MOPSO）。同样，具有不同进化算法（Moga，Mogoa等）的多目标优化降低了能源成本和净现在成本，并提高了岛状混合微电网系统的可靠性。
结合电动汽车和电容式储能技术的不同混合传统和可再生能源系统的负载频率稳定
维持发电和需求之间的电力平衡被普遍认为是将系统频率保持在合理范围内的关键。这对于基于可再生能源的混合动力系统 (HPS) 尤其重要，因为此类系统更容易发生中断。本文提出了一种著名的改进型“分数阶比例积分双导数 (FOPIDD2) 控制器”作为创新型 HPS 控制器，以克服这些障碍。推荐的控制方法已在风能、再热热能、太阳能和水力发电以及电容式储能和电动汽车等电力系统中得到验证。通过将改进后的控制器与常规 FOPID、PID 和 PIDD2 控制器进行比较，可以评估其性能。此外，使用新设计的算法术语鱿鱼游戏优化器 (SGO) 优化了新构建的 FOPIDD2 控制器的增益。将控制器的性能与灰狼优化器 (GWO) 和水母搜索优化等基准进行了比较。通过比较最大频率下冲/过冲和稳定时间等性能特征，SGO-FOPIDD2 控制器优于其他技术。分析并验证了所提出的 SGO 优化 FOPIDD2 控制器在各种负载场景和情况下承受电力系统参数不确定性影响的能力。结果表明，无需任何复杂设计，新控制器就可以稳定工作并以适当的控制器系数调节频率。
元启发式优化器解决多冰淇淋可持续新鲜海鲜供应链网络设计问题：虾产品的案例
抽象的海鲜产品是全球社区中寻求的，是人类基本营养的主要来源。最近，海鲜供应链网络已经遇到了新的可持续性法规和大流行带来的障碍。在这项研究中，考虑可持续性方面的新型供应链网络是为新鲜的海鲜开发的，可以理想地平衡网络的财务方面，同时增强废物产品的回收利用。此外，采用了四个元启发式学来征服精确溶液方法的计算复杂性。为了评估算法在解决所提出的海鲜供应链模型复杂性时的性能，设计了一些数字示例，以三种不同的尺度设计。根据五个有效措施评估了从元启发式优化器获得的结果。为了促进统计分析过程，使用相对偏差索引指标将每个度量归一化。根据从元腔的实施中获得的结果，可以得出结论，多目标灰狼和多目标的金鹰优化器优于其他两个解决方案方法，就解决方案的质量而言。因此，它们可以充分地应用于解决现实世界中的海鲜供应链网络问题。2023作者。由Elsevier BV代表亚历山大大学工程学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/）。
皮带洒水检测方法在复杂工作下...
摘要 - 皮带输送机被广泛用于跨冶金，采矿和其他行业的材料运输。他们的长时间操作不可避免地会导致皮带偏差和溢出等问题。目前，皮带偏差主要是由于矿石的分布不均匀，这也导致溢出。如果这些问题未迅速解决，它们可能会破坏生产并构成许多安全风险。矿石运输过程通常以浓烟和复杂的环境为特征，使手动检查时间耗时，劳动力密集并且可能存在危险。本文介绍了一种基于机器视觉的皮带洒水检测方法，以实现复杂的工作条件。它增强并处理由摄像机收集的皮带的灰度图像，以消除烟雾干扰并突出皮带和矿石的特征。边缘检测和霍夫变换用于查明皮带的边缘，确定皮带和矿石内部的分布。GWO-SVM（灰狼优化器支持矢量机）模型，以实时预测皮带的运行状态，以确定任何异常以确保安全生产。实验比较表明，GWO-SVM模型动态选择“ C”和“ G”的最佳参数，从而得出准确的分类和检测结果。它的特征是高精度，强大的实时性能和出色的稳定性，有效地节省了成本和保护生产安全。