数控曲轴内铣机床支架结构的动态优化设计

以数控曲轴内铣机床支架为研究对象,利用结构动态设计原理和有限元分析软件的变量化分析技术,对其作动态特性分析并对其结构进行优化设计.动态特性分析的结果表明,支架的低阶固有频率偏低且与铣床的激振频率相接近,易产生共振并影响机床的稳定铣削.为此根据支架的结构特点,提取支架的典型元结构进行变量分析,以元结构为依据对支架结构进行优化设计,优化结构表明,优化后的支架的动态性能显著提高,达到了设计要求的目标.     

抽油机支架的优化设计

应用有限单元法对电动机换向抽油机支架进行了优化设计与分析,建立了支架优化的有限元分析模型.经过优化分析计算结果表明优化后的支架在满足结构安全的条件下最大限度地发挥了结构各构件的承载能力;有限元优化分析目标可以支架重量为最小的优化目标,还可以对支架固有频率、阻尼比等有关支架系统的动态特性参数进行目标有限元优化分析.     

用CFD方法模拟膜生物反应器内部流场及布气优化

采用Eulerian多相流模型对膜生物反应器进行气液两相流数值模拟,对“对齐”和“对齐导流”两种反应器构型内部流场气含率、速度场和膜面液体流速进行了分析比较,并就布气方式进行了分析和优化,同时借助缩小实验模型对模拟结果进行了实验验证.结果表明：两种反应器构型流场内的气泡呈现出汇集于膜组件中心位置,然后在膜组件顶端散开的流动状态;导流作用对反应器内气含率分布的影响不大,但对速度场分布特性影响显著;体积缩小100倍的对齐导流模拟装置中的气液流动状态与CFD模拟结果基本一致;通过对布气方式的优化模拟发现,不均匀布气方式可以改善气体分布状况,提高反应器内气含率和流场的湍流强度.     

一种新的LLC倍压谐振变换器参数设计方法

提出了一种新的LLC倍压谐振变换器参数设计方法。首先,基于基波分析法分析了该拓扑的增益特性,然后推导出了LLC倍压谐振变换器主回路谐振电流峰值的表达式,给出了LLC倍压谐振变换器的ZVS导通条件,建立了变换器优化设计模型。最后,利用MATLAB优化方法对LLC电路进行了优化设计并对设计结果进行了实验验证。     

悬置支架结构的有限元分析与拓扑优化设计

卡车驾驶室悬置支架是重要的连接构件之一,为了在产品设计阶段寻求最佳设计方案,利用通用有限元分析和优化软件Hyperworks7.0,以柔度为目标,以体积作为约束条件,结合零件的结构、约束、受力等特点,对驾驶室悬置支架进行了有限元分析和结构拓扑优化,并在优化基础上进行了二次设计.与传统设计支架相比,优化设计支架最大应力减小50.6%,质量减少14.6%.基于有限元法的结构分析和拓扑优化,能在产品开发阶段主动寻求最优方案,对提高产品质量、缩短设计周期有重要作用.     

基于离散变量的网壳结构优化设计

以杆件横截面及工程中常用的两种球节点体积为设计变量,以工程造价为目标函数,采用基于离散变量的两级优化方法对空间网壳结构进行了优化设计;并采用Algor软件对优化设计结果进行了验证.为提高精度,在优化设计过程中采用了0阶修正.最后通过两个算例,与满应力优化设计结果进行了比较,验证了该方法的正确性和有效性.     

弹性底板上的液压支架整体尺寸参数优化

基于弹性地基梁理论,建立了弹性底板上的液压支架底座受力分析模型,以前后连杆力最小、结构尺寸最小、掩护梁弯矩最小、支护效率最高、弹性底板比压最小为5个优化目标函数,通过序列二次规化法对液压支架的整体尺寸设计参数进行优化,实现了不同底板状况下的整体尺寸参数优化,基于MATLAB/GUI可视化编程,实现了程序的可视化.算例分析表明,将底板比压作为优化目标函数对液压支架整体进行优化,在结构尺寸变化不大的前提下,优化结果不仅能满足设计要求,而且力学特性有较大的改善,前后连杆轴力、底板比压、掩护梁弯矩4个参数较优化前平均减少了31.95%.     

液压支架连杆机构分析与优化设计

连杆机构被广泛应用于现代液压支架上,但是支架连杆机构的参数却至今基本上是在经验基础上用试凑法确定的。本文分析了支撑掩护式支架连杆机构的结构参数,它们之间的若干几何关系和优化目标函数和约束条件的数学模型。提出了一种被命名为“移动网格法”的优化设计新方法。建立了检验支撑掩护式支架综合特性的基本公式。用FORTRAN算法语言编写了优化设计和检验特性的两个计算程序。用本文提出的方法和程序对国产BC520—25/47型支架进行了优化设计。如果作一些适当的修正,本文对于掩护式支架的优化设计也将有用。     

Conwep算法和压力时程曲线荷载施加法在爆炸毁伤分析中的适用性

为给大型结构毁伤研究提供技术支撑,应用显示动力学有限元软件ANSYS/LS-DYNA,以加筋板毁伤实验为依据,分别采用Conwep算法和压力时程曲线荷载施加法将爆炸荷载施加到加筋板模型上,将两种方法的数值模拟结果与实验结果进行对比,并从受爆结构单元、荷载施加范围以及结构位移与速度3个角度分析两种方法的适用范围和局限性.结果 表明:应用Conwep算法得出的数值模拟结果与实验结果的相对误差不大于5.15％;应用压力时程曲线荷载施加法得出的数值模拟结果与实验结果的相对误差不大于5.46％,均满足工程要求.因此两种方法均可作为爆炸荷载施加方法.     

以Altair inspire对育苗成型机纵封部支架的拓扑优化

纵封部是容器育苗成型机的关键部位,采用Altair inspire软件对其支架进行拓扑优化设计。将该支架模型导入Altair inspire软件进行有限元分析,并阐述了该软件优化的数学模型,优化求解支架的最大化刚度。通过拓扑优化,支架的质量减少了48.7%,最大位移减少了55.3%,达到了支架最大化刚度设计的目的,同时也为类似产品的优化设计提供了参考。     

风环境视野下基于AI的高层住宅总图生成方法

针对高层居住区布局的自动生成方法和风速预测技术进行研究,设计主要用于住宅布局自动生成、风环境性能模拟与对比寻优的方法. 根据中国长三角地区居住区数据提取和建筑法规,提出遗传算法的适应度函数和优化目标,建立建筑布局自动生成算法;利用全卷积神经网络 (FCN) 的图像学习特点,构建基于全卷积神经网络的计算流体动力学 (CFD) 代理模型,得到优化布局的风速分布特征. 实验结果表明,所提出方法的误差在有效范围内. 此外,相比传统风环境模拟软件Phoenics,所提出方法能显著降低风环境模拟耗时,并有效避免建筑师个人经验的局限性问题. 该方法可以自动学习方案排布,快速得出特定容积率与地块条件下高层住宅布局的最优解法,为当今快节奏的建筑设计提供人居环境性能方面的指导.     

板壳加筋结构的组合优化

提出了一种将结构加筋布局优化和结构参数优化相结合的优化方法。该方法先对结构中的加强筋进行布局优化,然后再优化结构参数。在加筋布局优化中,用单元应变能密度灵敏度作为删除单元的准则。在参数优化中,目标函数和约束函数被近似地表示为二阶表达式,并用改进的DFP(Davidon,Fletcher and Powell)方法来求优化解。为了降低计算复杂度,采用组合近似(CA)方法对修改后的结构位移和应力进行重分析,并应用该方法对储水箱结构进行了结构优化设计。数值结果表明,该方法处理板壳加筋结构优化问题十分有效,而且容易在计算机上实现。     

基于蚁群算法的PID参数优化

针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用分布式并行计算机制.在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于某型高精度飞行仿真伺服系统.仿真应用研究表明,该PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了该方案的可行性和有效性.     

一种MTSA中协调增益的在线搜索方法

将修改二步算法（MTSA）应用于MISO非线性稳态模型作为目标函数的优化问题．提出了协调增益K的在线搜索方法；使MTSA更易于实施．仿真研究结果表明，本方法是有效的．     

An enhanced hybrid and adaptive meta-model based global optimization algorithm for engineering optimization problems

Due to the good balance between high efficiency and accuracy, meta-model based optimization algorithm is an important global optimization category and has been widely applied. To better solve the highly nonlinear and computation intensive engineering optimization problems, an enhanced hybrid and adaptive meta-model based global optimization (E-HAM) is first proposed in this work. Important region update method (IRU) and different sampling size strategies are proposed in the optimization method to enhance the performance. By applying self-moving and scaling strategy, the important region will be updated adaptively according to the search results to improve the resulting precision and convergence rate. Rough sampling strategy and intensive sampling strategy are applied at different stages of the optimization to improve the search efficiently and avoid results prematurely gathering in a small design space. The effectiveness of the new optimization algorithm is verified by comparing to six optimization methods with different variables bench mark optimization problems. The E-HAM optimization method is then applied to optimize the design parameters of the practical negative Poisson’s ratio (NPR) crash box in this work. The results indicate that the proposed E-HAM has high accuracy and efficiency in optimizing the computation intensive problems and can be widely used in engineering industry.     

基于强跟踪H-/H∞优化的无人机系统故障检测

针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段．针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法．使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的．     

An improved self-adaptive membrane computing optimization algorithm and its applications in residue hydrogenating model parameter estimation

In order to solve the non-linear and high-dimensional optimization problems more effectively, an improved self-adaptive membrane computing(ISMC) optimization algorithm was proposed. The proposed ISMC algorithm applied improved self-adaptive crossover and mutation formulae that can provide appropriate crossover operator and mutation operator based on different functions of the objects and the number of iterations. The performance of ISMC was tested by the benchmark functions. The simulation results for residue hydrogenating kinetics model parameter estimation show that the proposed method is superior to the traditional intelligent algorithms in terms of convergence accuracy and stability in solving the complex parameter optimization problems.     

基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型

为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果.仿真结果表明:此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高.     

保密MIMO无线携能系统的鲁棒能效优化

针对多输入多输出无线携能系统,研究了在多个窃听者存在且其信道状态信息不准确情况下的保密能量效率优化问题．在最大发射功率和最小收获能量的约束条件下,通过联合设计波束成形矩阵、辅助噪声方差矩阵和功率分配比,最大化系统最差情况的保密能量效率．基于分式理论,将原来的非凸分式问题转换成易处理的减式形式．通过S-procedure和一阶泰勒级数展开,将难于处理的非凸问题转化为凸问题．在此基础上提出了基于Dinkelbach方法的两级优化迭代算法,仿真结果验证了该算法的有效性和收敛性．