交通信号2级模糊控制系统的优化设计与仿真

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适于交通状况复杂的城市交通信号控制,但难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数.采用遗传算法对2级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化,对1个4相位单交叉口进行了多次仿真.仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法.     

危险传染病应急诊疗病房通风管道的优化设计

针对危险传染病的应急诊疗,研制出移动式危险传染病应急诊疗病房,为降低危险传染病应急诊疗病房的整体质量及棚顶的压力,以通风口的质量最轻为目标函数,以各个进气支路的进气量相等为约束条件,结合沿程阻力损失系数与管路横截面边长的关系式推导出通风管道约束函数关系式,利用MATLAB优化工具箱对模型求解,优化得到通风管道的最佳尺寸.根据优化设计结果设计了通风管道,满足实际使用要求.     

悬挂式重力补偿系统精密跟踪方法

介绍了一种用于研究空间机器人微重力条件下的工作特性的悬挂系统——悬挂式重力补偿系统,并给出了悬挂模块的动力学模型.通过数值求解与仿真,运用非线性规化求出了一定条件下的最优控制参数;用正交试验寻优、基于时间最优控制的试凑法证明了优化模型的解正确性.该研究为空间机器人地面试验系统模拟微重力环境下精密跟踪运动提供了最优控制方法.     

VOQ交换机的输出队列调度算法

针对VOQ高速交换机的通信调度,提出在VOQ交换机的输出队列中直接进行通信调度(OSA-VOQ)的策略.OSA-VOQ算法可直接支持变长数据包通信调度,克服了传统通信调度算法只能调度定长数据包的缺点,降低了交换机的实现复杂度.仿真结果表明,在各种流量下,OSA-VOQ算法都比iSLIP等现有的调度算法具有更好的调度性能.OSA-VOQ算法高效地实现了VOQ交换机的通信调度.     

局部安全系数法中约束对土坡稳定分析的影响

为研究局部安全系数法中不同约束条件对土坡稳定分析的影响,结合两典型土坡,对局部安全系数法这一双重优化问题中的约束条件进行了分析,约束条件主要包括极大化问题中条块间法向力、剪切力、条底法向力需满足的约束以及极小化问题中可行滑动面需满足的约束条件,研究结果表明,限制条块间法向力为正,而允许条间剪切力为负条件下,局部安全系数法所得结果较为合理.     

制造任务分解与制造单元级资源配置协同优化

针对网络化制造环境下制造任务分解与资源配置脱节的问题,提出了制造任务逐层分解与制造单元级资源配置协同优化的方法,建立了协同优化流程.在对制造任务特点进行分析的基础上,建立了制造任务模型和制造单元资源模型,建立了多目标优化模型和目标的综合评价体系,利用在遗传算法求解搜索过程中所获得的动态信息进行综合评价,并随着求解搜索过程的深入对变异幅度进行调整,以达到全局优化和加快收敛速度的目的.最后以实例验证了该方法的可行性与有效性.     

桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

中央空调系统节能的蚁群优化控制方法

针对中央空调系统运行时变性、非线性、多变量、大滞后等特性,提出了采用启发式全局寻优的蚁群优化算法对整个系统进行能耗寻优.通过建立空调系统能耗数学模型,采取蚁群算法对模型能耗最小化寻优,分析了信息素变挥发系数算法的收敛性,指出了算法以概率1收敛到最优解.同时对系统进行了控制结构改造及运行测试,结果表明,新的控制方法使空调系统能根据负荷变化进行参数动态调整,实现各设备运行匹配良好及工况较佳的目的,平均节能率达22.3%,获得较好的节能效果,对现有中央空调控制系统的节能改造具有借鉴作用.     

餐厨垃圾发酵生产乳酸的工艺优化

为提高餐厨垃圾发酵生产乳酸的效率,采用Plackett-Burman和中心复合两种统计试验方法对影响发酵的因素进行初筛和优化.Plackett-Burman实验的结果表明,影响乳酸发酵的正向显著性因素有乳酸菌TD175、糖化酶、吐温80、纤维素酶;灭菌是负显著性因素.通过中心复合试验设计,确定最佳发酵工艺:乳酸菌接种量6.6%,糖化酶160U/g,纤维素酶60U/g,吐温800.08%,温度45℃.最佳工艺条件下发酵40h,乳酸产量能达到66.13g/L,每克干垃圾产乳酸0.53g.餐厨垃圾的乳酸发酵无需灭菌、无需额外营养物,具有良好的经济效益和应用前景.     

基于粒子群优化灰色模型的电力系统负荷预测

在分析灰色GM(1,1)模型局限性的基础上,应用粒子群优化算法的非线性全局寻优能力来求解灰色模型参数值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型,并给出了负荷预测的实例.预测结果表明基于粒子群优化算法的灰色模型具有较高的预测精度和较广泛的应用范围.