禁忌模拟退火复合形法及其在边坡稳定性分析中的应用

对于随机生成的初始复形，首先，选取与其他顶点相似程度最大的顶点进行禁忌退火操作，禁忌退火产生新顶点的区域限于该点和其余各顶点的中心点连线上，若关于该点的禁忌退火没有产生新的顶点，即禁忌退火失败，则选取与其他顶点相似程度次大的顶点进行退火，直至关于复形全部顶点的退火操作均失败；然后，对当前的复形进行改进的复合形法计算，采用与基本复合形法类似的映射收缩算子迭代至收敛。禁忌模拟退火复合形法不仅考虑了目标函数的改进，而且保持了各项点的多样性，避免了基本复合形法容易陷入局部极优的缺点。对2个非均质土坡的临界滑动面进行搜索表明，该方法具有较高的寻优成功率。     

改进的滑坡位移预测模型研究

由于滑坡系统表现出极其复杂而难以预测的演化特征，传统分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征，因而对大型复杂滑坡的位移进行准确预测预报尚存在一定的困难。作者提出了基于模拟退火交替迭代算法神经网络的位移预测方法，并利用该方法对某滑坡位移进行推广预测，取得了较好的效果，其预测精度明显优于经典算法BP神经网络。由此说明作者提出的预测模型能够快速、准确的获取不同条件下的滑坡位移值，为岩土工程的设计和施工提供了新的思路。     

基于神经网络的结构优化设计

阐述了基于神经网络的结构优化优点，提出了基于神经网络的剪力墙结构中强连梁结构优化设计的模拟退火算法，用剪力墙结构中强连梁的ANSYS计算以及理论计算验证了所提方法的有效性与准确性，研究结果表明，该方法较之其他方法简单、有效。     

基于改进的遗传模拟退火算法的钢框架优化设计

将遗传算法的全局寻优性能好和模拟退火的局部搜索能力强的优点相结合,提出了用于钢框架优化设计的遗传模拟退火算法,并对其进行了改进。在遗传算法部分提出了基于阈值的动态交叉、变异概率,并且采用联赛精英选择策略和最优保存策略,在种群的整体适应度提高的同时,增强了进化后期的种群多样性,提高了算法的收敛速度。在退火部分,针对钢框架优化的具体问题提出了一种更加紧凑灵活的邻域结构,提高了算法寻优性能。最后,将改进的算法用于工程实例,并与其他优化方法相比较,结果表明,该改进算法是一种用于钢框架结构优化设计的更加行之有效的方法。     

改进的边坡岩体稳定性预测模型研究

由于边坡岩体的结构与物理力学性质表现出宏观和微观上的不连续性和高度的非线性等特点,其稳定性受地质因素和工程因素等的综合影响,这些因素大部分具有随机性、模糊性、可变性等不确定性特点,因此,边坡工程是不确定的、非线性的、动态开放性的复杂大系统,传统分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而对大型复杂边坡的稳定性进行准确预测预报尚存在一定的困难。提出了基于模拟退火交替迭代算法神经网络的边坡安全系数预测方法,在相同的初始条件下,用该方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性。在综合分析边坡岩体变形失稳破坏模式及其影响因素的基础上,采用了表征边坡岩体稳定性分析的复合指标为预测模型的影响因子。并利用该方法对收集到的水电工程边坡实例进行学习,对未学习过的边坡实例进行推广预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于经典算法BP神经网络。由此说明所提出的预测模型能够快速、准确地获取不同方案下的边坡安全系数,为选择经济合理的边坡设计方案提供了新的思路。     

基于凝聚率和网络重构效率评价的骨架网架优化北大核心

黑启动恢复问题是大停电后系统安全防御的重要课题,确定合理的骨架网络对于快速建立输电网架和负荷的全面恢复,具有重要意义。首先,提出一种基于电气凝聚率和网络重构效率表征骨架网络优劣的方法。该方法采用节点凝聚率、线路凝聚率定量表征电网电气特性,以网络重构效率表征电网拓扑结构联系的紧密程度,并考虑电网安全运行约束,以此建立骨架网络的优化模型;在此基础上,提出基于模拟退火改进离散粒子群算法的方法以实现骨架网络重构过程的优化,获取能涵盖主要枢纽节点和关键线路的综合性能最优和次优的骨架网络。最后以新英格兰10机39节点系统为算例,验证了骨架网络优化模型的合理性与求解算法的正确性。     

基于不同优化算法的 HT250 基体再制造工艺参数优化

目的探讨不同优化算法下HT250基体再制造工艺参数的优化效果。方法利用Taguchi试验设计方法设计4因子3水平共18组试验,通过亚激光瞬间熔技术修复HT250基体的表面缺陷,利用响应曲面法(RSM)和BP神经网络-模拟退火算法(BPNN/SAA)对其修复过程的工艺参数进行优化,分析输入功率P,单次修复时间t,速度v和保护气体流量G等4个因素对修复后试样抗拉强度的影响,并对不同优化算法的优化效果、准确性和稳定性进行探讨。结果 HT250基体修复过程中最优工艺参数为:输入功率2960 W,持续时间0.62 s,速度6 mm/s,气体流量3 L/min。在此参数下所获取的修复试样最大抗拉强度为230.52 MPa。结论抗拉强度受输入功率P和单次修复时间t影响显著,对其他元素呈弱依赖性。BP神经网络-模拟退火算法较响应曲面法更适合对亚激光瞬间熔的工艺参数进行优化。     

基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置

随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装总费用最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目,来改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度。对一个33节点配电网的电容器优化配置结果表明了模拟退火粒子群算法的合理性和优越性。     

SOA结合模拟退火算法优化电容器配置研究

为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟退火算法对于此类问题的求解具有一定的可行性及有效性,为电容器的优化配置以及缓解电力负荷提供了理论基础。     

太阳能建筑物外观及表面光伏组件铺设优化

针对太阳能建筑物外观图的设计及外表面太阳能光伏组件铺设优化问题,首先通过建立以建筑物5个外表面全年总辐射量最大为目标的单目标规划模型,并考虑建筑物的设计要求,基于模拟退火法给出了建筑物的外观设计图,并根据电池性能的优劣顺序及限制条件,利用贪心算法得到建筑物外表电池铺设方案,最后给出了这种方案下的投资收回年限及寿命期内的经济效益。