带冠涡轮叶片的振动特性分析

针对带冠涡轮叶片的振动特性分析,建立考虑叶冠圈连效应和叶片-轮盘耦合效应的三维有限元模型,对叶冠边界条件考虑叶冠工作面完全固接和叶冠工作面接触两种情况.简要介绍处理叶冠接触边界条件的方法.在对带冠涡轮叶片振动特性进行分析的同时,研究不同接触边界条件对振动特性的影响.结果表明, 单个叶片或整圈叶片分析模型均不能正确反映带冠涡轮叶片的振动特性,对带冠涡轮叶片进行振动分析必须考虑叶片-轮盘耦合效应和叶冠接触条件.考虑耦合效应和叶冠接触时叶片-轮盘系统的刚性降低,系统更易发生节径型振动;采用罚函数法处理叶冠的接触边界条件是一种简便有效的方法.     

一类二层规划问题的调节熵函数法

针对一类二层规划问题,通过建立对偶定理并利用精确罚函数法和调节熵函数将其近似转化为无约束可微优化问题．建立了相关算法,讨论了算法的收敛性,给出了数值算例,证明算法是有效和可靠的．     

多项目施工资源动态分配模型

以因资源供给不足而造成损失最小为目标,建立以时间间隔为分析基础的多项目施工资源动态分配模型,并根据该模型确定的延误时间对人力资源建立整数分配模型.讨论如何运用遗传算法对多项目施工资源动态分配模型和人力资源整数分配模型进行求解分析.     

气动涡轮钻具涡轮副叶栅的优化设计

气动涡轮钻具涡轮副的设计包括强度结构设计和气动力计算2个方面,而气动力计算则在于合理设计涡轮副的气流通道。轮周效率只考虑定子、转子流道中的损失、余速损失,较明显地反映了流道中气流角度与涡轮效率的关系。运用鲍威尔法对其参数进行了优化设计,为了避免"退化现象",又提出修正算法,克服了退化不利的情形,能有效地收敛于无约束条件。应用实例表明,该优化方法可在涡轮副叶栅的初始设计中合理选择多个变量值,保证和提高了涡轮副的效率。     

基于离散微粒群算法求解背包问题研究

微粒群算法(PSO)是一种新的演化算法,主要用于求解数值优化问题.基于离散微粒群算法(DPSO)分别与处理约束问题的罚函数法和贪心变换方法相结合,提出了求解背包问题的两个算法:基于罚函数策略的离散微粒群算法(PFDPSO)和基于贪心变换策略的离散微粒群算法(GDPSO).通过将这两个算法与文献[7]中的混合微粒群算法(Hybrid_PSO)进行数值计算比较发现:对于求解大规模的背包问题,GDPSO非常优秀,其求解能力优于Hybrid_PSO和PFDPSO,是求解背包问题的一种非常有效的方法.     

牛顿法和内点罚函数法相结合的概率可用功率交换能力计算

区域间可用功率交换能力(ATC)是所有电力市场的参与者进行交易活动所必需的重要信息。文中运用改进牛顿法和内点罚函数法相结合进行最优潮流计算，取得相应的单点．ATC值；在负荷预测和故障选择的基础上，作概率上的统计分析，得到未来时刻的可能的ATC概率分布情况。根据概率上的要求，将可得到未来时刻所要安全概率对应的ATC值。在模型中，考虑了发电机发电极限，电压水平，线路和设备过负荷等安全性约束条件。IEEE-30节点系统的计算结果表明了用该方法计算ATC的有效性和实用性。     

电力市场环境下负荷分配问题的罚函数法

电力市场环境下的负荷分配问题由于报价曲线的分段特性使问题更加难以解决。针对报价曲线的分段特性进行处理，将每台机组出力等值为几台机组出力和的形式，并增加机组功率平衡约束，以罚函数方法和SQP方法解决后来形成的0，1变量整数规划问题及其线性的连续变量规划问题，本算法经过一个小系统检验证明非常有效。     

多自由度新能源汽车充电装置的机构优化

研究新能源汽车充电装置的机构优化方法,提出了基于参数随机波动的有限元分析的优化思路.根据动静法建立了该装置缓冲机构的理论计算模型,通过与有限元计算结果的对比验证了理论模型的准确性.基于参数随机波动的有限元分析结果选取了敏度较高的6个参数建立了充电装置的优化模型,应用混合罚函数法优化后其总质量降低了16%.该研究为充电装置的机构优化设计提供了方法和理论依据.     

基于遗传算法的多级叶片优化排序的快速收敛研究

本文主要论述了在多约束条件并且可行区域狭窄条件下,基于改进遗传算法的发动机压气机叶片排序程序的快速收敛问题.本文根据目标优化的优先级别将无约束多目标优化问题转化为约束单目标优化问题,首先建立起了压气机单级叶片排序的数学模型.采用罚函数法进行了适应度函数设计.然后,建立了多级叶片排序的数学模型.本文在种群初始化时,进行了人工干扰,并采用了植入种子染色体和内外交换法的方法来加快收敛速度.用虚拟叶片法解决非可行解的可行化问题.     

二进制混合蛙跳算法求解0-1背包问题

为利用混合蛙跳算法（SFLA）求解具有二进制编码特点的组合优化问题,基于双重编码机制,提出了一种二进制混合蛙跳算法（记为BSFLA）。基于罚函数法和贪心变换策略,探讨了利用BSFLA求解背包问题（KP）的可行性与有效性。计算结果表明BSFLA与贪心策略相结合是求解KP问题的一种有效的新方法。