基于增材制造各向异性的强度约束拓扑优化

增材制造工艺的特殊性导致制造结构展现出各方向不同的力学性能,为满足其所带来的更加严苛的结构强度设计需求,提出了一种基于双向渐进结构优化法的各向异性强度约束拓扑优化策略。推导了描述增材结构强度的各向异性Tsai-Hill失效系数,通过权重因子构建了包含失效系数约束的目标函数。详细求解了优化灵敏度公式,并采用敏度归一化等数值方法稳定优化历程。典型算例表明,所提方法可有效抑制高失效风险区域以保证结构强度,且在材料各向异性强度假设下可获得更优于von-Mesis应力相关设计的结果。此外,优化结果高度依赖于各向异性程度与材料堆叠角度参数的变化,因此合理的调整将有助于优化结构性能。     

空间有界几何不确定性结构稳健性拓扑优化

在结构拓扑优化设计中,考虑到实际工程结构中存在的与材料性能、工作载荷等相关的不确定性,近年来发展了一系列稳健性拓扑优化方法。目前,稳健性拓扑优化的研究大多是基于结构确定的几何边界,事实上,加工制造误差或测量误差往往会带来结构边界的不确定性,忽略这类几何不确定性可能对导致结构设计对边界的微小波动非常敏感。针对设计域空间结构边界扰动的有界特质,采用区间场度量结构的几何不确定性,并基于切比雪夫多项式展开提出了一种高效的稳健性拓扑优化方法。首先,通过Heaviside密度过滤中投影阈值的区间场描述表征结构的边界扰动,并构造了基于最坏情况的稳健性拓扑优化模型;其次,基于区间KL(Karhunen-Loève)展开将区间场近似离散为有限个区间变量,并结合切比雪夫多项式展开方法求解稳健性目标函数及约束;随后,推导了稳健性目标函数及约束对设计变量的灵敏度信息,并采用基于梯度的优化算法更新拓扑设计变量;最后,通过多个数值算例验证所提出方法的有效性。数值算例分析结果表明,结构边界的几何不确定性波动对结构性能具有重要影响。相比于确定边界下的拓扑优化设计,考虑不确定性的拓扑优化设计在结构边界波动下具有更好的稳...     

考虑参数相关性的结构二阶可靠性分析方法

提出了一种基于vine copula函数的二阶可靠性分析方法（VC-SORM）,为存在复杂多维相关性的结构可靠性分析提供了有效手段。通过vine copula函数将随机向量多维概率分布函数转换为多个二维copula函数,基于极大似然估计法和AIC信息准则对各二维copula函数进行最优化选择,从而构建出联合概率分布函数,并进行一阶可靠性分析;在一阶可靠性分析的基础上,对功能函数进行二阶近似,获得精度更高的可靠性分析结果。最后通过两个数值算例验证了该方法的有效性。     

基于低场核磁共振技术的大米品种快速鉴别

为探索大米无损检测技术,提出了一种基于低场核磁共振技术的快速、无损鉴别大米品种的新方法。以不同地域的大米为低场核磁共振检测对象,利用主成分分析法（PCA）分析处理Carr-Purcell-Meiboom-Gill（CPMG）序列的检测数据。实验结果表明,不同地域的大米在主成分得分图上可以得到很好的区分;说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为大米的品种鉴别提供了一种新方法。      

一种天线阵面精度补偿优化方法

大型天线阵面在机械载荷和温度载荷的综合作用下产生的变形,可以导致其电性能波动甚至失效;实际应用中,常采用补偿结构修正该变形以保证其性能。文中给出了一种阵面精度补偿方法:阵面工作前利用调整机构使天线阵面产生预变形,从而使天线阵正常工作时变形引起的增益损失最小化。通过建立天线阵机电热耦合有限元模型,构建优化数学模型计算调整机构最优调整量,并使调整量公差最大化,达到了改善天线阵电性能、减轻加工安装难度、降低制造成本的目的。     

面向全媒体的节目汇聚和共享发布平台

近年来,从大型电视台到中小型电视合,国内各级电视台都在逐步实现数字化、网络化的改造。从系统形式来看,硬盘播出系统、非编制作网、媒体资产管理系统,到最近两年规模越做越大的全台一体化网络,数字化、网络化的规模飞速发展．从业务流程到资源分配,从节目形式到人员安排,给国内各级电视台带来了巨大的变化．视音频技术、IT技术的不断更新,制播分离业务形态的逐渐成熟,     

基于多项式结构选择技术的油气悬架非线性输出力建模研究

建立利用位移和速度的多项式来表示输出力的油气悬架模型。针对传统的最小二乘法在多项式形式的模型辨识中无法确定模型中的有效项的问题,提出了用误差减小比率的结构选择技术,来选择油气悬架模型多项式结构中的有效项并确定这些有效项的系数。以某型车辆的油气悬架为应用对象,结果表明利用这种基于误差减少比例的结构选择技术的模型辨识方法,能够用简洁的多项式结构和准确的系数表示油气悬架模型。     

基于网格支配的微型多目标遗传算法

提出了一种基于网格支配的微型多目标遗传算法,该算法在求解较多目标函数的优化问题时具有较好的收敛性和较高的计算效率。该算法引入网格支配概念并结合微型多目标遗传算法,在每一代进化种群中计算各个个体的网格值、网格拥挤距离和网格坐标点距离,根据网格支配分级和网格选择机制策略选取精英个体,并对其进行交叉和变异操作,使其朝前沿面收敛以获得Pareto最优解。4个测试函数和2个工程实例验证了该算法的有效性。     

基于反求理论的汽车安全性优化

提出了一种基于反求理论的汽车碰撞安全性优化方法。为了提高有限元仿真在汽车安全性分析方面的准确性,通过有限元仿真与试验验证相结合的方法,利用反求技术求出材料的特性参数。将得到的特性参数应用于某种卡车驾驶室的相同材料,对驾驶室的结构参数进行优化。选取卡车翻滚时对驾驶员安全影响较大的参数作为优化目标,利用遗传算法对构造的多目标优化模型进行计算。通过计算结果可知,有限元仿真中默认的材料特性参数与试验结果有一定的差别,将试验得出的数据应用于优化中可以得到更准确的结果。