面接触下水合羟乙基纤维素的润滑特性研究

以羟乙基纤维素(HEC)作为水基润滑添加剂,研究面接触条件下HEC润滑液的润滑特性。采用红外光谱仪分析HEC化学组成,结合分子动力学模拟分析HEC与水分子的相互作用,采用白光干涉三维表面形貌仪测量试样的表面形貌,借助微摩擦磨损试验机(UMT-2)探究转速、载荷、质量分数对润滑液润滑特性的影响。结果表明:HEC可以与水分子形成中、高强度的氢键;转速变化在摩擦副入口处对润滑液的成膜过程产生影响,进入摩擦副的润滑膜可以保持稳定的润滑状态,摩擦因数随转速增大几乎不变;增大载荷,润滑液在摩擦副间分布更加均匀,提升润滑性能,摩擦因数随载荷增大而减小;随润滑液质量分数增大,摩擦因数先减小后增大,质量分数为1.00%时摩擦因数最小。提出羟乙基纤维素水基润滑模型,模型包括水分子层和水合羟乙基纤维素层,其中水合羟乙基纤维素层起主要作用。     

多中心联合配送模式下集货需求随机的VRPSDP问题

针对多中心联合配送模式下集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(MDVRPSDDSPJD), 构建了两阶段MDVRPSDDSPJD模型. 预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户分配车辆, 生成预优化方案; 重优化阶段采用失败点重优化策略对服务失败点重新规划路径. 根据问题特征, 设计了自适应变邻域文化基因算法(Adaptive memetic algorithm and variable neighborhood search, AMAVNS), 针对文化基因算法易早熟、局部搜索能力弱等缺陷, 将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到文化基因算法的局部搜索策略中, 增强算法的局部搜索能力; 提出自适应邻域搜索次数策略和自适应劣解接受机制平衡种群进化所需的广度和深度. 通过多组算例验证了提出模型及算法的有效性. 研究成果不仅深化和拓展了VRP (Vehicle routing problem)相关理论研究, 也为物流企业制定车辆调度计划提供一种科学合理的方法.     

考虑恶劣天气的班轮多阶段重调度方法

受恶劣天气影响的船舶调度是一个非常复杂的优化问题,也是班轮公司重点关注的问题之一。为此,针对某航运网络上的一家班轮公司的所有营运船舶,以获知设计的多阶段重调度机制时段内最新预报的天气信息和这些船舶的实时位置为前提,重点考虑班轮船期表的限制并兼顾港口间航速变化和船舶容量等现实约束,构建了以固定计划期内所有船舶的航运总成本最小为优化目标的非线性数学模型,并设计了嵌入基因修复算子的改进遗传算法用于求解该模型。由此,可以给出集成租船直运、跨航线调船、反挂和货物中转等解决策略的最佳多阶段重调度方案。通过对大、中、小规模的算例进行实验,实验结果表明,可知与传统等待办法相比,多阶段重调度节约了总航运成本的15%以上,验证了所提模型和方案的有效性;与Cplex相比,改进遗传算法的运算效率大大提高,且偏差值均在5%以内,而与蚁群优化（ACO）算法、禁忌搜索（TS）算法、量子差分进化（QDE）算法相比,改进遗传算法能在有效时间内降低10%左右的成本,验证了算法的科学性。所提方法可为班轮公司的实际船舶调度提供参考。     

横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型

以实现供货商联盟期望物流成本最小化为目标,针对需求随机波动下的多供货商多产品库存路径问题（IRP）进行了研究。基于横向整合战略,设计了供货商联盟成员间车辆配送成本的合理分摊方式。考虑零售商配送软硬时间窗和库存服务水平要求,构建了多供货商多产品的异质车辆库存路径混合整数随机规划模型,并利用需求累积分布逆函数将其转化为确定型规划模型。然后设计改进遗传算法求解该确定型规划模型。算例分析结果显示,使用异质车辆配送可以比使用同质重型和轻型车辆分别降低供货商联盟总成本8.3%和11.92%,分别提升配送车辆装载率24%和17%。敏感性分析结果表明,无论供货商供货数量占联盟总供货数量比例和零售商商品需求变异系数如何变化,采用异质车辆配送的供货商联盟总成本都能得到有效降低;且需求变异系数越大,采用异质车辆配送的优势越明显。     

双向航道集装箱港口船舶调度优化算法

针对拥有双向航道的集装箱港口中船舶进出港所遇到的会遇和追越等问题,提出了一种重点考虑服务规则的新型船舶调度优化算法。首先,同时考虑双向航道的现实约束和港口夜航的安全规定;然后,构建了以所有船舶在港总等待时间最小为目标的混合整数规划模型来得出最佳的船舶进出港次序;最后,设计了嵌入聚合策略的分支切割算法对模型进行求解。通过数值实验可知,运用嵌入聚合策略的分支切割算法所得结果与下界值的平均相对偏差为2.59%。同时,与模拟退火算法与量子差分进化算法的对比结果表明,所提的分支切割算法所得的目标函数值相较于两个对比算法所得目标函数值分别减少了23.56%和17.17%,验证了该算法的有效性。在用所提算法得到方案的敏感性分析中比较了不同抵港安全时间间隔和船舶类型比例对方案结果的影响,为双向航道集装箱港口的船舶调度优化提供了决策支持。     

流场特征识别的无量纲时程深度学习方法

流场的特征直接影响结构的流致振动状态,对结构绕流流场的特征分析具有重要的研究意义。在中高雷诺数与不同流速的情况下,尾流中隐含的流场特征不同,传统数学物理方法很难对其特征进行提取与识别。该文提出了采用无量纲的物理量时程进行流场特征识别的深度学习方法,消除了不同来流速度的影响,仅通过时程的时变特征进行特征识别,扩大了特征识别方法的应用范围。采用两种不同深度学习模型对三种棱柱的尾流进行了特征提取与识别,通过比较可以发现：归一化的时程中仍包含不同形状物体所引起流场的关键特征,可用于流场的特征提取;使用归一化时程进行流场特征识别可降低模型训练难度,又提高了特征提取的精度,是一种流场特征提取的新方法。     

考虑切换时间的多品种印刷电路板表面贴装生产线调度优化

考虑了多品种小批量生产环境下的印刷电路板生产调度优化问题,建立了以包括切换时间在内的多品种平均流程时间最小化为目标的调度优化模型.针对电了产品组装独特的切换后效性,开发了主动禁忌搜索算法,分组间搜索和组内搜索2个层次对印刷电路板的排序问题进行优化.通过与理论下界值比较的仿真实验显示了模型与算法的有效性及现实应用的可行性...     

基于社会化库存的多回程物流配送问题的拉格朗日松弛算法

社会化库存是同城配送快速发展所呈现出的一种新特征。在社会化库存模式下,顾客可从多个同城商店订购货物,其物流配送服务需要通过配送车辆在商店与顾客间的多次往返而实现,这是一类特殊的多回程混合取送物流配送问题。针对该问题,建立了混合整数规划模型及改进的拉格朗日松弛算法;考虑到传统拉格朗日松弛算法存在无法有效提供上界的缺陷,引入了基于次短路的可行解生成思想,实现了问题上界的有效求解。仿真算例表明,所提算法能够取得优于CPLEX求解器的计算效率。     

烯丙基三甲氧基硅烷封端溶聚丁苯橡胶的合成

以丁二烯和苯乙烯为单体、正丁基锂为引发剂、双四氢糠丙烷为结构调节剂、1,1-二苯基乙烯为“盖帽剂”、烯丙基三甲氧基硅烷（TIOS）为封端剂,采用负离子聚合法合成了TIOS封端的溶聚丁苯橡胶（SSBR）。采用凝胶渗透色谱和核磁共振波谱表征了封端前后SSBR的结构和分子量及其分布,考察了封端反应时间、反应温度、TIOS用量及SSBR分子量对封端效率的影响。结果表明,封端反应时间为30 min、反应温度为60 ℃、TIOS与正丁基锂摩尔比为2.0及SSBR相对分子质量约为60 000时封端效率较高。     

烷基铝/氢化铝锂还原体系还原液体端羧基氟橡胶

采用两种还原体系二异丁基氢化铝（DIBAl-H）/氢化铝锂（LiAlH4）和三异丁基铝[Al（i-Bu）3]/LiAlH4,将液体端羧基氟橡胶（LTCFs）还原得到液体端羟基氟橡胶（LTHFs）。傅里叶转换红外光谱、核磁共振氢谱和核磁共振氟谱分析均表明,两种还原体系均能将LTCFs中的碳-碳双键和羧基分别还原成碳-碳单键和和羟基。进一步对比两种还原体系的还原能力发现,DIBAl-H/LiAlH4更适合还原LTCFs,且在反应温度为60 ℃、反应时间为8 h、羰基/LiAlH4/DIBAl-H物质的量比为1/1/2的最优条件下LTCFs的还原率可达到88%。与传统强还原剂LiAlH4相比,DIBAl-H/LiAlH4可降低反应温度,且减小还原剂用量。