复合材料控制臂的多区域铺层结构优化

使用碳纤维复合材料设计某乘用车悬架控制臂,对4个区域的铺层结构进行优化设计.首先以各角度铺层厚度为设计变量对控制臂模态频率、质量和各工况应变能进行优化;然后以前三阶模态频率为目标,弯曲刚度参数作为设计变量优化铺层顺序.针对设计变量间存在的工艺约束条件使样本空间不规则且优化变量较多的问题,利用聚类分析进行试验设计确定训练近似模型需要的样本点,并用高斯过程回归方法建立近似模型以减少计算时间,验证模型R2在0.9以上.两步优化后,对比复合材料初始铺层各性能指标均有不同程度改善,复合材料质量减少11.4％;对比原钢制控制臂,各性能均满足要求,质量降低37.1％.     

高压气动系统负载容腔压力伺服控制仿真研究

为满足某气体发生系统安装空间小、重量轻、动态响应快、控制精度高等要求，设计了高压气动压力伺服控制系统，并采用高压电-气伺服阀实现了负载压力的高响应高精度控制。建立了系统数学模型，包括高压气瓶热力学方程、高压电-气伺服阀传递函数与流量方程、负载容腔压力变化与排气流量方程等子模型，并设计了反馈线性化PID控制器。基于MATLAB/Simulink平台建立了高压气动系统仿真模型，仿真研究了高压气瓶容积与初始气源压力、负载容腔排气孔通径等参数对系统负载压力控制性能的影响规律。研究结果为该系统的优化设计与实验研究提供重要理论依据。     

分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。     

频率域八阶NAD有限差分模拟及全波形反演

全波形反演是一种利用波动方程与最优化算法定量获取地下介质物性参数的高分辨率成像方法。正演模拟是反演的基础，为进一步提高正演计算效率，提出用八阶频率域近似解析离散化（NAD）方法离散二维声波方程，详细推导了高阶NAD格式的构造过程，并采用一类不精确旋转分块三角预处理算子加速Krylov迭代方法求解离散后得到的大型稀疏线性代数方程组。波场模拟与数值频散分析结果体现了该方法在压制数值频散和提高计算效率方面的优势，即每个波长少于2个点即可准确恢复波场，突破了采样频率极限。运用所构造的正演算法进行反演，并对两种典型的分层介质模型和Marmousi模型进行频率域全波形反演，得到了高分辨率、高保真的计算结果，结合反演误差曲线验证了所提方法的有效性和适用性。     

双重不确定条件下危险品运输的多目标优化

针对危险品运输路径优化问题,考虑危险品终端需求量和人口中心的不确定性影响,构建了双重不确定条件下以运输成本和风险系数的期望值最低为目标的随机优化模型。设计了基于优先权的多目标粒子群遗传混合算法结合样本平均近似法对随机模型进行求解,并进一步采用基于动态拥挤距离的精英解集更新。通过算例分析和算法对比验证了模型的可行性和算法的有效性,并进一步对不同样本规模下的结果进行了稳定性分析,对需求量和人口数量两个不确定条件进行灵敏度分析。实验结果表明改进的多目标粒子群算法可有效解决该问题,且具有很好的收敛性和多样性,不同样本规模和不确定性条件均会对路径规划产生影响,所得结果可以为决策者提供参考。     

机翼极限环颤振的CFD/CSD全隐式紧耦合方法

针对轴承振动实时状态监控的需要，从符号动力学角度提出了符号聚合近似与Lempel-ziv复杂度（SAX-LZC）融合的振动监控参数。首先，以Logistic映射和Duffing方程为对象，从理论角度验证了SAX-LZC对动力学结构表征的准确性，并验证了该指标的抗噪能力和计算效率；其次，将SAX-LZC指标与信息熵、样本熵、多分段Lempel-ziv复杂度等动力学参数性能进行了综合对比；最后，从实验角度对轴承早期微弱异常进行了监测，并对轴承典型故障进行了特征提取。理论研究结果表明，SAX-LZC具有动力学结构表征准确、抗噪能力好、计算高效简洁等优点，克服了常规动力学参数工程应用能力弱的问题。实验研究结果表明，SAX-LZC对早期微弱异常有准确的监测，对不同种类故障具有较好的区分度，弥补了时域和频域对轴承微弱故障表征能力不足的缺陷，是一种轴承振动实时状态监控与故障特征提取的有效参数。     

随车起重机伸缩臂截面多目标优化

为了提高某火箭炮弹药装填车随车起重机伸缩臂的结构刚度,减轻结构质量,建立了随车起重机伸缩臂参数化模型,并对伸缩臂在水平受载状态下进行仿真分析。以伸缩臂截面尺寸参数为设计变量,借助最优拉丁超立方试验设计建立样本空间,构造响应面多项式函数近似模型。在此基础上,利用NSGA-Ⅱ型遗传算法对伸缩臂自身重量、挠度进行多目标优化。优化结果表明:伸缩臂质量减轻了24.5%,减重效果明显。文中所采用的将参数化建模、有限元分析和数值寻优相结合的优化方法,可为起重机伸缩臂截面优化提供一定的参考。     

考虑不确定性的大坝监测信息异常诊断方法及应用

大坝监测资料分析是一个充满不确定性的复杂非线性问题,常规的分析方法较少考虑监测信息中的不确定性问题,导致分析结果的合理性存疑。因此,基于信息熵理论的重要指标——近似熵研究大坝监测信息中的不确定性问题,利用实际监测数据选取近似熵算法的关键参数,进而评估大坝的运行状态。通过分析混凝土坝坝顶水平位移和土石坝测压管水位,发现近似熵算法能在若干监测信息不确定性条件下较有效地识别大坝监测数据的异常。     

砂岩敏感识别因子的建立及直接提取方法

大量文献证明敏感识别因子已成功用于储层的岩性、流体、岩石脆性等的预测，但研究砂岩敏感识别因子的建立及直接提取方法相对较少。为此，根据黄珏地区浅层砂岩纵、横波速度相对较高、密度较低情况，设计砂岩敏感识别因子SF₄，避免了大部分常规岩性识别因子（速度与密度乘积形式）预测的砂、泥岩数值重叠现象；为避免二次计算产生的累计误差，推导了包含砂岩敏感识别因子的AVO近似式，引入低频软约束项补偿反演的低频信息，结合Downton的参数协方差矩阵特征分解去相关思路，利用贝叶斯参数反演方法直接估算该因子。数值试验与实际应用均证明了砂岩敏感识别因子建立与直接提取方法效果较好。