漫谈十三五交通规划中的风险防控与低碳易达问题

编者按“十三五规划”是上海新一轮的城市规划，这一轮规划在交通领域有哪些值得重点关注的方面？围绕这个问题，近期本刊采访了上海交通运输研究中心主任陆锡明，他重点谈到了交通十三五规划在过程中的“风险防控”与目标上的“低碳易达”问题，这是以往的几个五年规划中所忽略的。     

基于熵权TOPSIS法的机械加工绿色工艺方案决策

绿色制造中的工艺方案选择是一个复杂的多目标决策问题。为了能够选择最优的绿色工艺方案,提高企业效益,提出了基于熵权TOPSIS法的机械加工绿色工艺方案决策方法。首先,结合决策指标体系建立的原则和绿色制造决策框架模型,建立了绿色工艺方案决策指标体系;然后,采用熵权法确定指标的权重,并将熵权法与TOPSIS法相结合,建立了基于熵权TOPSIS法的机械加工绿色工艺方案决策模型;最后,以自卸车举升梁的3种机械加工工艺方案为例,验证了该模型的可行性和实用性。     

空中加油过程受油装置载荷测量方法及地面试验验证

受油装置作为受油机的重要机构与加油设备建立输油通道,与加油设备对接过程中的载荷大小对于受油装置结构强度设计具有重要意义。本文根据受油装置结构形式,提出基于应变电测原理的受油装置对接载荷测量方法。在空中加油吊舱地面调试试验期间搭建可移动式测试系统,验证对接载荷测量思路及方法,获取了锥套与受油插头对接过程中受油管上的应变数据,分析了对接过程中的载荷变化规律,并结合受油管几何模型估算给出了对接过程中的轴向载荷大小,为后续空中加油过程对接载荷测量进行了原理及可行性验证。     

基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

微观视野下建筑的现代化一步——以Victor Horta的三个住宅设计为例

文章选取新艺术运动中的代表人物Victor Horta在19世纪末设计建造的三个住宅建筑,通过对比分析,发现其对待新材料的积极态度,立面构成上与材料结合的新形式,空间结构上不同于左右分离的新构成等,均使住宅建筑在现代化过程中迈出重要一步,进而反映了建筑曲折向前的现代化进程以及新艺术运动在此过程中的重要作用。     

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。     

厢式面包车液压尾板的设计分析

本文根据液压尾板工作过程中的主要动作,对整体机构的尺寸进行设计;确定举升机构的转角范围;对液压缸缸筒和活塞杆进行设计计算,选择液压泵;用CATIA V5软件对液压尾板进行三维建模,虚拟装配和运动仿真;用ANSYS软件对液压缸缸筒以及活塞进行有限元分析,以验证是否满足设计要求。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。