巷道支护参数的优化

针对当前巷道支护"过防护"的问题,以西铭矿南六瓦斯管道联络巷为研究对象,在分析其原先支护方案及支护效果的基础上,对锚杆间排距、锚索间排距等支护参数进行优化。     

大学生巴哈赛车转向节的优化设计

巴哈赛车比赛赛道条件苛刻,赛车的转向节在高强度的冲击下易磨损甚至断裂,与比赛成绩息息相关。而各支车队在使用同一台发动机的情况下,轻便的赛车便有了更大的优势。赛车的转向节由车队学生自行设计,自行选取结构、材料、加工方式,每一项对转向节强度都至关重要。利用ANSYS对学生设计的转向节进行静力学分析,在保证强度的同时对赛车进行轻量化,有强度保证时配件便可以较少不必要的浪费,轻量化也可以促进钢材的节省,减少汽车排放以节能减排。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制方法

开关磁阻电机具有结构简单、成本低和调速范围广等优势,但其双凸极结构和控制器的开关特性,导致存在转矩脉动现象,使得抑制转矩脉动成为焦点问题。首先从开关磁阻电机的结构和运行机理出发,针对线性解析方法难以分析转矩特征的问题,建立电机有限元模型求解出转矩特征并进行样机验证试验。分析样机结构参数对转矩脉动的影响,针对结构参数耦合问题,选择NSGA-Ⅱ算法在参数优化平台上对样机结构参数进行多目标寻优,在保证优化后样机的转矩脉动系数和平均转矩均优于初始电机的条件下,最终获得样机最优化结果。结果表明,不同结构参数对电机转矩的影响有较大的差异,对结构参数的优化能有效地抑制转矩脉动,该参数优化方法可以为开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制提供参考。     

折臂式随车起重机转台的拓扑优化设计

为了使折臂式随车起重机转台在最大应力不超过材料许用应力的前提下实现轻量化设计的目的,通过ADAMS软件仿真确定其极限工况,对转台进行静力学分析及拓扑优化。通过拓扑优化得到了理想的材料分布。基于优化结果调整转台结构,并对改进后的转台进行静力学分析。结果表明,优化后的转台能够满足实际的使用需求。同时,转台质量降低了12%,证明了优化设计的有效性和可行性,并为折臂式随车起重机的相关设计提供了一定的借鉴。     

驱动用小汽轮机汽缸汽密性分析及结构优化

对某小型汽轮机汽缸建立三维有限元模型,应用ANSYS软件进行强度和汽密性分析。分析结果表明,原汽缸在前后缸接缸处的中分面密封性不理想,针对该部分结构进行优化改进,在此区域增加凸台并布置螺栓,计算结果表明,改进后的汽缸密封性有较大的提高,能够达到密封要求。     

云存储中的数据安全问题研究

伴随着经济以及科学技术的进步,云计算技术诞生并取得了飞跃性发展,已然深入到大众生产生活的诸多方面,并因而引发各方面(如政府部门、学术界等)的密切关注。本文即就云存储中的数据安全需求做了系统的论述,从身份认证、加密传输及存储等方面进行了需求分析,建立了云存储中的数据安全方案,并详细分析了这套安全方案的特点。通过对云存储中的数据安全问题进行研究,以期推动云存储应用的发展,强化此项应用的安全性。     

三种硫化氢吸收剂吸收效率对比及碘酸钾体系吸收条件优化研究

硫化氢具有腐蚀性与毒性，采用吸收剂吸收硫化氢气体是重要的脱硫处理方式。不同的吸收剂在吸收效率上存在较大差别。首先对比了三氯化铁体系、碘酸钾体系和碱性铁氰化钾体系三种不同硫化氢吸收剂的吸收效率。在此基础上重点优化了碘酸钾体系吸收条件参数，讨论了包含浓度、温度、pH、气体流量及时间等因素对硫化氢吸收效率的影响。并建立了四因素三水平正交试验研究较优吸收条件，得到正交试验优化吸收条件为：温度55℃，pH 6.01，硫化氢流量0.3 L·min^-1，吸收时间1 min，该条件下8%（质量）碘酸钾体系的三级吸收效率为51.56%。研究结果对硫化氢吸收处理提供了理论参考，也为间接电解法循环处理研究提供了支持。     

SDN中基于KMOBPSO的高可靠性控制器部署算法

针对SDN中控制器系统的单节点故障问题,兼顾系统成本和系统时延,应用N+1冗余备份模型来提高SDN控制器部署的可靠性,并将其抽象为多目标优化问题.同时,提出了一种融合K-means聚类算法和遗传算子的多目标二进制粒子群算法——KMOBPSO算法,以求解SDN控制器高可靠性部署问题的解.仿真结果表明,所提算法具有求解精度高、分布均匀、沿Pareto前沿面覆盖广的特点,能够显著提高SDN中控制器部署的可靠性.