桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

新型钢铅组合耗能器性能试验及参数优选

为了考察新型钢铅组合耗能器(NCSLD)的力学性能和提高其耗能能力,利用电液伺服压剪试验机对NCSLD耗能器进行力学性能试验,采用ANSYS实体建模的方法对耗能器进行大量的数值分析,并对性能试验和数值分析的结果进行对比,研究耗能器的滞回特征参数与其6个几何参数之间的关系,回归出二者之间的公式.提出评价耗能器性能优劣的标准及其附加条件,并以此标准为依据,利用均匀设计法和遗传算法分别对耗能器的6个几何参数进行优选.结果表明遗传算法的选优效果要好于均匀设计法,同时得到一系列性能良好的NCSLD耗能器.     

中央空调系统节能的蚁群优化控制方法

针对中央空调系统运行时变性、非线性、多变量、大滞后等特性,提出了采用启发式全局寻优的蚁群优化算法对整个系统进行能耗寻优.通过建立空调系统能耗数学模型,采取蚁群算法对模型能耗最小化寻优,分析了信息素变挥发系数算法的收敛性,指出了算法以概率1收敛到最优解.同时对系统进行了控制结构改造及运行测试,结果表明,新的控制方法使空调系统能根据负荷变化进行参数动态调整,实现各设备运行匹配良好及工况较佳的目的,平均节能率达22.3%,获得较好的节能效果,对现有中央空调控制系统的节能改造具有借鉴作用.     

Surface performance of workpieces processed by electrical discharge machining in gas

The surface performance of workpieces processed by electrical discharge machining in gas(dry EDM)was studied in this paper.Firstly,the composition,micro hardness and recast layer of electrical discharge machined(EDMed)surface of 45 carbon steels in air were investigated through different test analysis methods.The results show that the workpiece surface EDMed in air contains a certain quantity of oxide,and oxidation occurs on the workpiece surface.Compared with the surface of workpieces processed in kerosene,fewer cracks exist on the dry EDMed workpiece surface,and the surface recast layer is thinner than that obtained by conventional EDM.The micro hardness of workpieces machined by dry EDM method is lower than that machined in kerosene,and higher than that of the matrix.In addition,experiments were conducted on the surface wear resistance of workpieces processed in air and kerosene using copper electrode and titanium alloy electrode.The results indicate that the surface wear resistance of workpieces processed in air can be improved,and it is related with tool material and dielectric.     

Effective prediction of DEA model by neural network

In this paper,a fast neural network model for the forecasting of effective points by DEA model is proposed,which is based on the SPDS training algorithm.The SPDS training algorithm overcomes the drawbacks of slow convergent speed and partially minimum result for BP algorithm.Its training speed is much faster and its forecasting precision is much better than those of BP algorithm.By numeric examples,it is showed that adopting the neural network model in the forecasting of effective points by DEA model is valid.     

锡崖沟瀑布景观工程水力模型试验研究

根据锡崖沟景区规划设计,沿锡崖沟水库溢洪道下部开凿底洞引水,在水库下游红岩大峡谷常年形成20 m宽大瀑布.以满足瀑布流的重力和紊动阻力相似的原则进行了其正态模型设计.通过模型放水试验表明：流量变化对瀑布水流流态影响很大,溢流槽空间狭小,加之上游进口扇形扩散段扩散角偏大,水流扩散不充分,堰顶溢流不均匀,瀑布景观效果差.将模型的溢流堰顶修改为T型复式断面后,顺应了水流的流动特性,在各级流量下均能获得比较好的瀑布景观效果.     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

企业价值链价值分配的优化研究

为研究价值链中各企业间价值合理分配的问题,在明确企业价值链中各参与者关系的基础上,从价值分析和成本分析入手,针对价值链中各参与者的不同行为模式,对企业价值链的稳定性问题和价值链调整的合理性问题进行了分析,并给出了价值链稳定性及调整合理性的判定公式和相应经济学解释.阐述了在价值贞献和价值分配之间产生偏差的原因和几种情况,依据博弈论原理建立了价值链价值分配议价模型,模型分析表明存在唯一的子博弈完美均衡,最终可以得到一个均衡策略.研究结果为合理构建和调整企业价值链提供了理论依据.     

改进粒子群算法的动态空间调度方法

针对船体分段生产调度的多目标性和动态性,提出了一种改进粒子群算法的动态空间调度方法,确定船体分段在工作平台上的加工顺序和空间布局位置.算法以加工完成时间最短和空间利用率最高为目标,采用自适应惯性权重策略保证算法的收敛性,并引入遗传算法中的选择算子和变异算子增强算法的收敛速度和多样性,利用启发式定位策略确定分段的位置.最后,以船厂实际生产数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法可以大大降低以手工方式制定调度计划的复杂度,并能有效地提高空间利用率达到70%,说明该方法是解决动态空间调度问题的一种有效方案.     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.