蚁群算法求电动汽车最优行驶路径与充电方案

针对目前电动汽车动力电池容量有限、充电时间较长的问题,为缓解用户出行顾虑,提出蚁群算法优化电动汽车行驶路径与充电方案。在基本路网结构中加入了对充电站分布的考虑,应用蚁群算法分别对分段路线和全局充电方案进行优化,最终将两部分结合形成全局的最优行驶路径。试验结果表明,算法推荐的行驶路线可以做到所需的充电时间最短且全局的耗电值最小,算法是有效的。     

使用条件对民航发动机涡轮叶片蠕变寿命的影响分析

发动机使用条件及自身健康状况对涡轮叶片的实际使用寿命有重要影响。以民航发动机为对象,借助发动机性能仿真模型和拉森-米勒蠕变寿命预测模型,研究了发动机性能退化、大气温度变化以及减推力起飞对涡轮叶片蠕变寿命的影响。通过仿真实验研究发现：发动机性能衰退加速了涡轮叶片的寿命损耗,压气机效率损失3%即可导致涡轮叶片蠕变寿命减少80%;随大气温度的升高,涡轮叶片蠕变寿命呈指数规律递减;减推力起飞对涡轮叶片延寿效果比较明显,但随着推力的进一步减小,对涡轮叶片的延寿效果却不再显著。     

基于生物激励神经网络的移动机器人遍历路径规划

针对移动机器人路径规划问题,利用栅格法对复杂环境进行建模。每个栅格当作一个神经元,整个空间就是神经网络组成的拓扑状态空间,然后采用生物激励神经网络方法对移动机器人进行路径规划,该方法不需要学习过程,运算简单、反应快捷,计算机储存量小,实用性强。仿真研究表明：该方法生成的路径是平滑的,连续的,能够准确的避开障碍物．实现了机器人的完全遍历路径规划,充分证明该方法的有效性与可行性。     

用集成过程神经网络预测民航发动机振动趋势

提出了一种集成过程神经网络预测模型用于民航发动机振动信号趋势预测。首先,对AdaBoost.RT算法的误差函数进行了改进,并采用自适应调整策略在训练过程中自动调节算法的分类阈值;然后,以改进的AdaBoost.RT算法为集成学习框架构建集成过程神经网络(process neural network,简称PNN)预测模型。通过对两组实际民航发动机振动信号序列的预测对集成模型的预测效果进行了评估。结果表明,在具有更加简单网络结构的情况下,集成PNN模型的预测效果好于单一PNN模型。此外,提出的改进AdaBoost.RT算法的效果优于原始AdaBoost.RT以及仅改进了阈值调整方法的AdaBoost.RT算法。对比结果表明,提出的集成PNN模型适用于民航发动机振动信号变化趋势预测。     

三分支机器人优化关节力矩的轨迹规划

基于旋量理论,采用分离影响系数法建立三分支机器人运动学和动力学方程,运用最小范数广义力计算策略优化协调操作臂载荷分配。在此基础上,结合搬运物体的协调操作实例,通过比较最小关节范数法和最小关节力矩法两种规划的优缺点,提出了改进的三分支机器人优化关节力矩轨迹规划方法。仿真结果给出了不同方法条件下,轨迹长度变化对关节角度及力矩大小的不同影响,并验证了改进方法的有效性。     

飞机电动机轮设计及电动滑行系统仿真研究

为进一步提高飞机的地面滑行效率,节省滑行时间和燃油消耗,基于飞机电动滑行系统构想,提出了一种改造飞机主机轮为电动机轮的方案。介绍了飞机电动滑行系统的工作原理及组成结构,制定了飞机电动滑行系统传动方案,并在主起落架原有模型基础上进行部分改造,重新设计电动机轮驱动结构和安装方式。采用永磁同步电动机的空间矢量控制技术, 通过MATLAB/Simulink对电动滑行系统建立仿真模型,分析系统滑行性能。仿真结果表明：飞机自动滑行速度满足要求,传动方案合理可行。     

基于动态云制造的定制加工系统组态分析及优化

针对如何在工程现场快速而简单地组建基于云的制造系统这一问题,通过分析适应定制生产要求而组建的基于动态云制造的组态,发现其组态是一个以动态云制造云发起者为起终点的、具有若干阶段的封闭环;通过分析选择动态云制造成员时需考虑的因素,将指标转化为一个体现用户要求的量纲一量;通过对动态云制造组态进行改造,将其改造为适用动态规划的层次结构,然后将体现用户要求的量纲一量作为动态规划的权引入路径优化,从而得到了可以利用动态规划方法和LINDO软件进行优化的组建动态云制造时成员选择的优化模型;最后,讨论了一个具体例子。     

大型管壳式反应器管板有限元应力分析

针对大型管壳式反应器管板进行有限元应力计算,以所得计算结果验证设计方案的正确性,为超大型固定管板式反应器管板设计、计算提供参考。     

Multi-objective Genetic Optimization for LCLS-II X-ray FEL

The LCLS-II （linac coherent light source II） will build on the success of the world＇s most powerful X-ray laser： the LCLS （linac coherent light source）. It will add two new X-ray laser beams and room for additional new instruments, thus greatly increasing the number of experiments carried out each year. Multiple operation modes are proposed to accommodate a variety of user requirements. There are a large number of variables and objectives in the design. For each operation mode, MOGA （multi-objective genetic algorithm） is applied to optimize the machine parameters in order to minimize the jitters, energy spread, collective effects and emittance.