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本文探讨了人工智能在农业灌溉与杂草管理中的关键应用。通过土壤水分测量与自动化灌溉系统，结合传感器和微控制器实现精准、节水的智能灌溉；在杂草管理方面，介绍了基于视觉识别、神经网络和激光清除等先进技术，提升除草效率并减少对作物影响。文章还分析了农业机器人在播种、施肥、收获等环节的应用优势，总结了人工智能推动精准农业发展的趋势，并提出了当前面临的技术成本、农民接受度等挑战及应对策略，展望了AI驱动农业向智能化、可持续化发展的未来方向。

本文探讨了人工智能在农业与根管治疗中的创新应用。在农业领域，重点介绍了智能灌溉系统的工作原理、技术构成及其在水资源高效利用、作物产量提升方面的优势，并分析了嵌入式机器人、传感器技术和未来发展趋势。同时，文章引入大猩猩部队优化算法（GTO）用于解决复杂优化问题，并将其应用于根管治疗中摩擦力的分析，展示了跨学科智能优化技术的潜力。此外，还详细阐述了土壤水分含量的介电法和中子慢化测量方法，为精准农业提供数据支持。最后总结了当前面临的挑战及未来发展方向，强调多技术融合与智能化决策在推动可持续发展中的关键作用。

本文探讨了计算智能在中小企业发展和根管治疗设备制造中的应用。在中小企业领域，计算智能通过提升运营效率、强化网络安全、支持竞争情报和助力数据分析，推动企业数字化转型与经济增长。在医疗制造领域，大猩猩部队优化算法（GTO）被用于优化根管治疗设备制造中的过程参数，特别是基于滑动摩擦模型的参数调控，提升了治疗效果与设备性能。文章还展望了计算智能在未来的发展潜力，并总结了GTO算法的优势与应用流程，展示了其在多领域的广泛价值。

本文探讨了计算智能（CI）与人工智能（AI）在制造业中小企业工业4.0背景下的应用与潜力。文章从基础概念出发，分析了两者的区别与技术原理，包括模糊逻辑、神经网络、深度学习和强化学习等关键技术，并结合中小企业现状，阐述了其在工业4.0中的角色。重点介绍了人工智能在客户关系管理、业务流程优化等方面的优势，以及中小企业在采用计算智能过程中面临的技术与心理障碍。通过构建数据层、信息层和智能层的协同模型，提出了计算智能助力决策的实施路径，并结合实际案例展示了其在提升效率、客户满意度和可持续发展方面的成效。最后展望了未

本文研究了电火花线切割（WEDM）加工对纯Al6061及铝基复合材料（AMMC）的表面特性与性能影响，重点分析了白层形成、球状颗粒分布及显微硬度变化。通过SEM观察和实验测试，探讨了不同增强相含量（FA）对重铸层厚度、GD尺寸及HAZ的影响，并比较了EDM与WEDM工艺差异。研究还系统分析了控制参数与材料特性对加工质量的作用机制，提出了优化加工参数与材料选择的策略。最后，总结了研究成果并展望了绿色制造、智能加工系统及微观结构深入研究等未来方向。

本文对比研究了电火花加工（EDM）与线切割电火花加工（WEDM）在加工机理、热影响区（HAZ）、白色层形成及热物理模型等方面的异同。通过实验分析不同加工参数对Al6061及其粉煤灰增强复合材料的影响，探讨了HAZ和白色层的厚度变化规律，并提出了优化加工效果的策略。研究表明，合理选择加工方法与参数可有效提升表面质量与材料性能，为实际应用中的工艺优化提供了理论依据和技术支持。

本文研究了钛合金微电火花铣削的加工性能及铝金属基复合材料的加工方法。通过实验设计与响应面法建立了MRR、TWR和SR的数学模型，分析了电压、电容和进给速度对加工性能的影响，并确定最优参数组合为电压110V、电容0.01μF、进给速度3μm/s。同时探讨了铝基复合材料在EDM和WEDM中的加工特点，强调控制放电能量与加工间隙的重要性。最后提出工艺优化建议与未来研究方向，为高精度制造提供技术支持。

本文研究了聚合物纳米复合材料的钻孔行为与钛合金微电火花铣削的加工性能。在聚合物纳米复合材料加工中，低进给速度显著改善表面质量并降低圆形度误差，填充纳米材料增强了结合强度；通过方差分析和蚁狮优化算法（ALO）建立了高充分性的数学模型，实现了多目标工艺参数优化。针对钛合金难加工特性，微电火花铣削技术因其非接触式优势被广泛应用，研究重点包括电压、电容和进给速度等关键参数对MRR、TWR及表面粗糙度的影响，并探讨了自适应控制、智能算法优化及新型电极材料等提升策略。研究成果为复合材料与难切削材料的精密加工提供了理论支

本文研究了聚合物纳米复合材料的钻孔行为，重点探讨了碳基纳米材料（如GO、CNT、GNP等）在增强复合材料性能中的应用及其对加工过程的影响。分析了钻孔过程中常见的加工损伤，如分层、纤维拔出和基体开裂，并讨论了主轴转速、进给速度和纳米材料含量等关键加工参数对损伤控制的作用。通过建立数学模型并结合ANOVA与蚁狮优化（ALO）算法，优化了工艺参数，显著改善了表面粗糙度（Ra、Rz）和圆度误差（Ce）。研究表明，合理选择加工参数、改进钻头设计、控制切削环境及采用先进加工技术可有效提升加工质量。未来方向包括深入理解纳

本文探讨了黏液霉菌算法在热效率优化中的应用及其在聚合物纳米复合材料钻孔行为研究中的前景。黏液霉菌算法通过模拟生物觅食行为，能够动态调整搜索策略，有效提升Scheffler系统的热效率，实验结果显示最优热效率可达84%，显著优于传统方法的52%。同时，文章分析了聚合物纳米复合材料在钻孔过程中面临的分层、毛刺等挑战，并提出了优化钻孔参数、选择合适钻头及采用辅助加工技术等应对策略。研究表明，该算法在太阳能热利用等领域具有广阔应用前景，而复合材料的高效精密加工仍需进一步研究。

本研究围绕双相钢流动应力行为预测与Scheffler太阳能集热器接收器热效率优化展开。在材料科学方面，通过比较m-JC、m-ZA、JC-ZA和ANN四种模型，发现耦合的JC-ZA模型在预测DP钢薄板变形行为方面表现最优，具备高相关系数（R0.976）和低平均绝对误差（MAE4.38%）。在可再生能源领域，采用响应面方法结合Design-Expert软件分析影响热效率的关键因素，并引入新颖的粘液霉菌算法（SMA）进行优化，显著提升了接收器热效率。SMA模拟多头绒泡菌觅食行为，利用正负反馈机制增强全局搜索能力，

本文研究了双相钢（DP钢）在不同温度和应变速率下的变形行为，通过拉伸试验分析其流动应力特性，并建立了修正的Johnson-Cook、Zerilli-Armstrong及JC-ZA耦合本构模型。同时采用人工神经网络（ANN）进行流动应力预测，结果表明ANN具有最高预测精度，但JC-ZA模型在兼顾物理意义与预测能力方面表现最优。研究还探讨了温度与应变率对材料性能的影响机制，揭示了晶粒粗化、热软化及动态应变时效等现象的作用，并分析了该研究成果在材料加工与工程结构设计中的应用价值，提出了未来多因素耦合、微观机制深入

本文探讨了曲线冷却孔加工的新机制与双相钢在高温下的变形行为。研究提出了一种基于可编程电火花控制系统（ECS）的创新EDM方法，采用铜制曲线工具实现对HCHCR、P20等模具钢的高效加工，具备高精度（>95%）、良好表面质量及实用性，适用于塑料注射模具和航空航天部件制造。同时，通过对DP钢在不同温度与应变速率下的实验分析，比较了传统本构模型与人工神经网络（ANN）在预测流动应力方面的性能，结果显示ANN具有更高预测精度。研究成果为制造业中复杂结构加工与高强度钢成型工艺优化提供了理论支持和技术路径。

本文研究了利用ZNC EDM（数控电火花加工）技术加工曲线冷却孔的方法，涵盖机械-电气系统设计、可编程电子控制系统（ECS）、不同工具与工件材料组合的实验分析。通过试验性、主要和次要实验，评估了加工参数对工具磨损率（TWR）、材料去除率（MRR）、尺寸精度和表面粗糙度的影响。结果表明，该方法能有效实现高精度曲线冷却孔加工，尤其在塑料注塑模具制造中具有提升热传递效率和冷却流体流动性的优势。结合SEM分析与实际测量，验证了工艺可行性，并提出了优化建议与安全注意事项，为工业应用提供了重要参考。

本文探讨了多目标优化与曲线冷却孔加工技术的理论、方法与应用。在多目标优化部分，介绍了多目标多宇宙优化（MOMVO）算法流程及其在连接器设计中的应用，通过Matlab实现并获得最优解集，成功最小化变薄量并改善起皱问题。在曲线冷却孔加工方面，详细解析了电火花加工（EDM）的发展历程、加工原理及其实验方法，重点阐述了曲线孔EDM的关键参数、优化策略及其在模具、医疗、航空航天等领域的广泛应用。结合实验设计与智能控制方法，提升了加工效率与精度。最后总结了当前成果并展望未来发展方向。

本文研究了汽车连接器在金属薄板成型过程中的减薄与起皱问题，采用田口L9正交实验设计分析压边力、摩擦系数、凹模轮廓半径和冲头圆角半径的影响。通过数值模拟获取厚度分布、安全裕度及成型极限图，并进行方差分析确定各参数对减薄和起皱的主次影响。基于回归分析建立了减薄与起皱的线性数学模型，进而构建多目标优化问题。引入多目标多元宇宙优化算法（MOMVO），通过探索与开发机制求解帕累托前沿解，实现了工艺参数的最优权衡。结果表明该方法有效提升了成型质量，为实际生产提供了理论支持与优化路径。

本文综述了计算智能在制造业多个领域的应用与优化实践，涵盖汽车连接器成型、塑料注塑模具加工、双相钢高温成型、太阳能接收器热效率提升、聚合物钻孔、钛合金微加工、铝基复合材料电火花加工白层分析，以及中小企业工业4.0转型和根管器械制造优化。同时探讨了人工智能在农业灌溉中的智能化应用。通过神经网络、模糊逻辑、进化算法（如MOMVO、ALO、大猩猩部队算法、粘菌算法）等计算智能方法，实现工艺参数优化、性能预测与系统智能化，推动制造业向高效、精准、可持续方向发展。