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基于多尺度电流分布和粒子群优化的充电站规模优化：在电动助力自行车中的应用
摘要 — 电动自行车 (ebike) 的发展因其经济和环境优势而受到越来越多的关注。本研究基于粒子群优化对电动自行车充电站进行尺寸优化。它基于电动自行车电池的消耗情况、太阳能和风能以及组件的安装、更换和维护成本。第一步，使用二阶非线性电热模型确定电动自行车电池的消耗情况。然后，使用一年的太阳能和风能数据来确定充电站实施地点的能源可用性。最后，将成本定义为目标函数，同时考虑太阳能光伏板数量、风力涡轮机数量、蓄电池数量和年度充电需求的限制。研究了将在法国安纳西理工学院校园内实施的充电站的背景。结果表明，与未进行优化的尺寸相比，粒子群优化可使成本降低约 56.04%。
机械工程中拓扑优化的概念模型，以提高结构效率和材料利用率。
摘要拓扑优化已成为机械工程的关键技术，可提高结构效率和材料利用率。此概念模型提出了一个框架，该框架将高级拓扑优化方法与计算设计工具集成在一起，以优化给定设计空间内的材料分布。主要目标是最大程度地提高性能，同时最大程度地减少材料使用情况，这对于降低成本和提高制造和建设的可持续性至关重要。提出的模型强调了优化算法的应用，例如遗传算法，模拟退火和粒子群优化，并与有限元分析（FEA）一起探索各种设计配置。通过系统地删除不必要的材料并加强关键的结构区域，该模型可确保创建轻质但强大的组成部分。此外，还合并了多目标优化，以平衡竞争目标，例如在保持结构完整性，耐用性和安全标准的同时最大程度地减少重量。该模型的关键组成部分是它与添加剂制造（AM）技术集成，从而使传统制造方法无法实现的复杂几何形状创建复杂的几何形状。这种协同作用允许实现优化的结构，这些结构既具有物质效率又具有成本效益。此外，该模型还结合了灵敏度分析，以评估材料特性和外部加载条件的变化如何影响整体性能，
优化第二阶段形态和含量效应，以影响环氧树脂复合材料的抗性
摘要。越来越广泛地将复合材料用于结构材料迫使复合材料具有出色的机械性能，其中之一就是冲击强度。通过计算从冲击测试获得的影响能量来确定材料的影响强度。许多事情会影响复合材料的强度。已经对复合材料的机械性能进行了许多研究。但是，上述研究尚未研究第二阶段的形态对树脂复合材料的机械性能的影响。第二阶段用作复合材料增强的形态可以是颗粒，短纤维或连续纤维。第二阶段的形状（形态）会影响复合材料的冲击强度。因此，这项研究旨在检查椰子椰子纤维的形态作为第二阶段（增强）的影响，并结合其在环氧树脂树脂基质复合材料中其含量的百分比对撞击强度的影响，并确定最佳形态和第二阶段的百分比。该研究是使用完整阶乘设计的。此外，分析了针对标本的影响强度的数据，以获得第二阶段形态与第二阶段含量在影响强度上的含量之间关系的回归模型。使用此回归模型，可以预测第二阶段各种形态形式的影响强度，并优化第二阶段的最佳含量。
肩袖修复中的围手术期营养优化
肩袖损伤是上肢疼痛和残疾的最常见原因之一，尤其是影响老年人的原因。Tashjian等。报道说，在60年代和80年代，大约25％的个体中，大约25％的个体存在全厚度肩袖的撕裂。1这些伤害显着影响受影响患者的生活质量和功能独立性。肩袖的撕裂可以保守或手术治疗，具体取决于患者的年龄，不适和残疾以及撕裂的大小，深度和位置，以及其他因素。由于肩袖撕裂的高患病率，关节镜肩袖修复（RCR）是表现最广泛的骨科手术之一。截至2019年，在美国进行了超过460,000张肩袖修复手术，预计到2023年，维修的数量预计将超过570,000个程序。2然而，这些维修中有很大一部分无法治愈，并且这一事实因糖尿病，骨质疏松症，高胆固醇血症，吸烟和营养不良而加剧了这一事实。3营养不良的性质使其成为危险因素，应在肩袖修理手术的情况下定期监测和解决。采用综合而全面的方法，其中包括优化患者的营养状况，对于术前和术后护理至关重要。
使用元神光算法对涡轮螺旋桨飞机出租车的飞行耐力进行优化I. Fozouni Talouki，A。Toloei *新技术部
这项研究旨在使用两种元启发式优化算法优化12乘型涡轮螺旋桨飞机出租车的飞行耐力：灰狼优化（GWO）和蚂蚁殖民地优化（ACO）。最初，采用了梯度下降方法来估计飞机的最大重量。随后，将飞机的性能特性用作设计变量和飞行耐力在特定限制下进行了优化，而不会改变飞机的物理结构。实施了优化过程，并根据性能和效率进行了评估和比较结果。这项研究表明，使用随机和集体策略提到的两种算法能够提高飞机的效率。此外，与最初的耐力相比，对三架真实飞机（撞击器，比奇克船和庞巴迪）进行了优化的飞行耐力。在这种情况下，蚂蚁菌落优化算法表现出比灰狼优化算法更好的性能，灰狼优化算法可能会对飞行运营产生积极影响而无需加油或寻找替代机场的过程。
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
可持续工业和生物医学应用的可生物降解聚合物的开发和优化
引用：perpetua ifeoma chinedu Isaac。（2025）。为可持续工业和生物医学应用的可生物降解聚合物的开发和优化。聚合物科学技术杂志（JPST），3（1），1-7。摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/jpst_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/jpst/jpst/volume_issue_1/jpst_03_03_03_01_001.pdf
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
非Convex Minimax优化的两次梯度梯度下降算法
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of min x max y ∈Y f ( x , y ), where the objective function f ( x , y ) is nonconvex in x and concave in y , and the constraint set Y ⊆ R n is convex and bounded.在凸 - 孔循环设置中，单次梯度下降（GDA）算法被广泛用于应用中，并且已被证明具有强大的收敛保证。在更一般的设置中，它可能无法收敛。我们的贡献是设计ttgda算法，这些算法是有效的，这些算法超出了凸形 - 连接设置，并有效地确定了函数φ（·）的固定点：= maxy∈Yf（·f（·，y）。我们还建立了解决求解平滑和非平滑concove-concave minimax优化问题的复杂性的理论界限。据我们所知，这是对非凸端优化的TTGDA的第一个系统分析，阐明了其在训练生成的对抗网络（GAN）和其他现实世界应用问题中的卓越性能。关键字：结构化的非凸极最小值优化，两次尺度梯度下降，迭代复杂度分析