受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

基于BIM技术的装配式建筑设计阶段协同度评估

为评估BIM技术对装配式建筑设计阶段协同能力的影响程度,基于协同论序参量原理,把软件协同、专业协同作为协同度测度模型的一级指标,在一级指标下选取22个序参量分量指标构建协同度模型。结合具体案例,以装配式建筑设计阶段为研究对象,运用专家打分法将测量指标进行更明确的量化,并借助功效函数对构建的指标体系的协同能力进行评估计算。结果表明：由于BIM软件之间数据共享与转换格式的不统一,仍出现了信息丢失、传递效率低的现象;专业协同与理想状态有一定的差距,BIM技术有待完善。     

局部超挖对悬臂排桩基坑支护体系安全性能的影响

由局部超挖引发基坑大范围破坏的工程事故时有发生,但局部超挖对基坑整体安全性能的影响及其引发连续破坏的机理尚仍缺乏研究。以悬臂排桩支护的长条形基坑为例,采用模型试验和有限差分法对基坑局部超挖引起的荷载传递规律进行探索。结果表明:随着超挖深度的增大,由于土拱效应,超挖区外支护桩内力大幅增长,而超挖区内支护桩桩身弯矩先增加后降低或持续降低;大面积开挖深度相同时,随着局部超挖范围增大,邻近支护桩桩身弯矩与位移增幅逐渐增大并趋于稳定。研究成果初步揭示了局部超挖对支护桩内力的影响等荷载传递规律,可为防超挖引发基坑连续破坏研究和局部深坑设计提供参考。     

面向数字舞台表演的海龟机器人系统研制

针对所创作的机器人戏剧剧本,研制一套用于数字舞台表演的大型海龟机器人系统.该机器人由机械系统和控制系统组成,机械部分由4条3DOF模块化轻型腿、一套具有连续曲率的柔性脖子、龟壳开合装置和碳纤维框架组成,所有电机、电路板等机电部件安装于躯干中,通过同步带将电机的运动传递到外端,降低了悬臂部分的尺寸和质量,减轻了电机的负载.系统的控制部分由上位机及嵌入式控制器组成,分别提供顶层的人机交互和底层的关节实时控制功能.采用重心自调整的方法规划运动步态,确保多足运动的稳定性.经大量实验,研制、开发了样机,完成了机器人戏剧的公演,所研制的机器人可以完美地演绎戏剧角色,外形美观,惹人喜爱,表演效果极佳.     

玄武岩纤维的性能及应用

玄武岩纤维是一种新型高性能纤维,具有高强、耐高温、耐烧蚀、化学稳定性强、绿色环保的优异性能特点,可作为替代碳纤维、玻璃纤维的增强材料在复合材料中使用。本文介绍了玄武岩纤维的发展概况、主要性能特点,及主要的应用领域。     

航空三瓣波圆柱滚子轴承非圆滚道加工研究北大核心

针对航空三瓣波薄壁轴承的三瓣波外圈滚道无法采用电磁无心夹具、磨头直线运动的方法磨削成形,设计了非圆滚道辅助装置和联合磨削程序。非圆滚道辅助装置分为定位套筒和六爪卡盘,定位套筒将工件一次定位并装夹在六爪卡盘上,保证工件没有旋转相对移动,通过调整专用六爪卡爪,使产品外径跳动精度达到1μm。联合磨削程序分别为:工件周转轨迹程序,模拟工件轴沿z轴方向的运动轨迹;砂轮进给程序,模拟砂轮主轴沿x方向的运动轨迹。两者结合可避免轮廓产生3 N半波,通过试验分析不同砂轮转速和切削深度对滚道表面质量的影响求出最佳的磨削参数,以此保证理论轮廓曲线和实际轮廓曲线的吻合度及精度。     

地质统计学反演在海上地震资料处理中的应用

面对海上地震资料频带有限、测井稀少且分布特殊的问题,以珠江口盆地惠州凹陷A油田为例,研究了用于储层精细描述的地质统计学方法的应用技巧,客观评价其识别效果。最终证明了在提高地震分辨率和合理选取变差函数的基础上,可以取得符合油藏研究精度的地球物理反演结果,推进了地质统计学方法在海洋环境下的应用。     

基于压缩思想的低运算近场信号估计算法

针对近场源参数估计计算复杂度大的问题,提出了一种基于对称阵列结构的快速估计算法。首先通过对称阵列结构构造多项式,通过求解多项式的根得到近场源的角度信息;在距离估计的时候,结合压缩多重信号分类算法(Compressed multiple signal classification,C-MUSIC)的思想,将菲涅尔区域分为若干个子区域,通过构造噪声子空间簇的交集,得到新的谱函数,将原来整个区域搜索变换成小区域搜索,可节省运算时间。通过仿真试验验证了算法的有效性,证明该算法的运算复杂度与传统估计算法相比得到了很大改善。     

An optimization model of UAV route planning for road segment surveillance

Unmanned aerial vehicle （UAV） was introduced to take road segment traffic surveillance. Considering the limited UAV maximum flight distance, UAV route planning problem was studied. First, a multi-objective optimization model of planning UAV route for road segment surveillance was proposed, which aimed to minimize UAV cruise distance and minimize the number of UAVs used. Then, an evolutionary algorithm based on Pareto optimality technique was proposed to solve multi-objective UAV route planning problem. At last, a UAV flight experiment was conducted to test UAV route planning effect, and a case with three scenarios was studied to analyze the impact of different road segment lengths on UAV route planning. The case results show that the optimized cruise distance and the number of UAVs used decrease by an average of 38.43% and 33.33%, respectively. Additionally, shortening or extending the length of road segments has different impacts on UAV route planning.