变形体凝固传热焓式有限元数学模型与过程仿真

建立了变形体凝固传热焓式有限元控制数学模型，并开发了相应的连续铸轧过程数值仿真软件。应用该软件可以对铸轧坯凝固状态进行动态跟踪，得到任意时刻铸轧坯温度场分布，冷凝层厚度与铸轧坯截面位置之间的关系以及表面温度与凝固时间之间的关系，并直观地以图象形式输出，为最佳工艺参数及连续铸轧机设计提供理论依据。     

薄板坯连铸凝固应力分析的有限元算法的研究

研究了薄板坯凝固过程坯壳中的二维热弹塑性蠕变应力模型有限元求解实现的方法。讨论了采用三角形单元的模型有限元求解理论，铸坯凝固前和凝固后使总刚度矩阵非零元素的半带宽最小的节点与单元自动剖分和编号的原则、顺序及方法，探讨了采用变带宽压缩存储技术实现半带宽内元素存储的方法，以及应用直接三角分解法求解平衡线性方程组的方法；给出了用初荷载法将铸坯热应力和高温蠕变应力问题转换为单元节点等效荷载的结果。该模型已成功应用于薄板坯、方坯等连续凝固过程的应力分析中。     

基于修正Russell度量的DEA模型

传统Russell度量由于其非径向性已经广泛用于度量企业的生产效率，但是其非径向性导致模型求解困难。提出修正的Russell度量算法，基于该算法建立数据包络分析模型．克服求解困难，并给出实例计算。     

磁轴承柔性转子系统动力特性建模与优化仿真

建立了电磁轴承柔性有质转子系统计入陀螺、阻尼、轴－径向动力耦合及机械－电磁－控制系统耦合等影响的动力特性分析计算数学模型，导出了多变量控制系统的标准化系统矩阵向量方程。以系统仿真响应为目标，通过复合寻优方法实现了系统最佳工作区（点）的求解。对优化仿真结果与试验现场调试结果进行了对比分析。     

不确定条件下多目标R&D项目组合选择优化

应用模糊集理论描述R&D项目过程的模糊不确定性,建立了以模糊实物期权度量收益,模糊熵度量风险,模糊净现值度量费用的多目标R&D项目组合选择优化数学模型;运用定性可能性原理将模糊模型清晰化,并针对清晰型数学模型提出了一种改进的多目标遗传算法进行求解;仿真实验证明,实现的多目标遗传算法可以有效求解清晰型多目标R&D项目组合选择优化问题.     

基于HRRP的进动锥体目标特征参数求解方法

提出了一种基于雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)求解进动锥体目标微动参数与几何外形参数的新方法。首先通过对目标的电磁散射机理分析,建立了进动锥体HRRP径向长度的精确数学模型,得到了距离像长度与雷达观测角、进动角和目标特征尺寸之间的数学关系;然后在此基础上,推导了在变视角观测条件下利用HRRP长度求解锥体进动角的精确表达式;最后解算出锥体目标的高度、底面半径和推算雷达观测角等参数。仿真结果验证了本方法的正确性和有效性。     

基于自适应遗传算法的战场资源动态调度模型及算法

研究了战场平台资源的动态调度问题,首先分析了该问题在动态调度过程中的约束条件,构建了以最小化使命完成时间为目标函数的数学模型,然后针对问题模型的特点,基于自适应遗传算法提出求解算法,最后结合具体算例对平台资源动态调度模型及其求解算法进行了仿真验证,仿真结果表明,求解方法可以有效应对处理任务新增和平台失效等突发事件并且具有较高的时间效率。     

基于活动链的敏捷虚拟企业产品过程设计

分析了敏捷虚拟企业环境下产品过程再设计的过程 ,提出了一种基于活动链的过程缺陷分析法 ,建立了基于图论的面向目标的活动链的数学模型 ,给出了计算机求解的算法 ,并基于工程网络图的原理开发了一套过程仿真系统对企业过程原型进行模拟分析评价 .     

油田多级站定位优化问题的神经网络方法

建立了油田多级站定位优化数学模型，提出了求解该模型的神经网络方法，并在计算机上进行了仿真求解.     

基于“学习曲线”理论的投产量决策模型研究

为了有效配备人员资源以提高订单式生产(Make-To-Order,MTO)企业的产能与效率,根据"学习曲线"原理,建立了学习率与不合格率之间的函数关系。在此基础上,以降低产品不合格率和生产成本作为生产优化目标,考虑员工学习曲线对不合格率的动态作用特征,构建了基于"学习曲线"原理的投产量数学模型。通过不合格率服从均匀分布对该数学模型进行分析,得到:最优投产量随着需求量和欠产再投产准备费用的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本增加而减少。以某铝业生产某种产品为例,具体分析了投产量数学模型的求解过程,得到工人学习率的提高降低了投产量和企业的投产期望成本。所提出的不合格率均匀分布基于"学习曲线"原理的投产量数学模型和数学分析求导方法对求解投产量问题是可行和有效的。     

目标规划模型的知识表示与XPGP搜索算法研究

针对目标规划问题的建模与求解的问题，通过剖析目标规划数学模型的结构特征及其模型求解过程的状态转移规律，以及目标规划的求解原理与人工智能的状态空间理论分析对比，扩展人工智能状态空间三要素表示体系，提出了一种基于状态空间理论的目标规划模型的知识表示方法——Mpsp法；根据线性目标规划模型的结构和求解特点，提出了线性目标规划知识化模型改进的宽度优先搜索算法——XPGP搜索算法。本项研究使目标规划的应用研究朝着知识化、智能化方向迈进一步，充实了智能运筹学这一新学科的研究基础。     

连铸坯装炉温度在线实时计算模型及其应用

准确掌握连铸坯热装温度对实施连续加热炉的优化加热控制具有十分重要的意义。根据某公司现场的实际生产情况,利用已建立的“连铸坯凝固过程传热数学模型”开发了“铸坯装炉温度在线实时计算模型”,并将其成功地应用在某公司连续加热炉计算机控制中,与传统的经验模型相比所开发的数学模型具有计算速度快、计算精度高等特点,为实施炉内铸坯温度的在线跟踪提供了准确的初始条件。     

基于RBF神经网络的高斯混合近似算法

在分析RBF神经网络基本结构的基础上,提出一种基于RBF神经网络求解非高斯概率密度近似为高斯概率密度和的方法.该方法通过选取高斯函数作为神经网络的径向基函数,提取训练好的网络参数,运用这些参数构建混合成分的函数模型.理论分析与仿真证明,与传统采用EM近似算法相比,该算法具有求解跟初值的选取无关、能避免发散、收敛快的特点.     

资源与活动多对多关系下面向成本的业务过程资源配置优化

资源配置优化是业务过程管理的一个重要内容和目标，可以有效地提高业务过程的执行效率. 采用基于数学模型的数值化分析优化方法，研究了资源与活动之间多对多关系下面向成本的业务过程资源配置优化问题. 基于集合理论建立了面向成本和资源配置分析优化的业务过程模型，提出了在确保业务过程稳定执行（或达到一定处理能力）条件下的面向成本最小化的资源数量配置和任务分配数学模型，采用分枝定界联合启发式方法设计了快速有效的求解算法. 案例研究表明提出的资源配置优化方法是可行的和有效的.     

考虑倒箱的混堆装船箱区内场桥调度优化

在混堆装船箱区中,提箱外集卡抵达时序的随机性增加了装船过程中的倒箱作业量,增大了堆场中场桥调度的难度,降低了堆场作业效率.针对该问题,重点考虑了内外集卡不同的优先级别、作业截止时刻和作业过程中倒箱量的影响,建立了以港方费用、作业过程中倒箱量两者最小为双目标的混堆装船箱区多场桥调度的数学模型.提出了一个带有滚动时域的启发式求解算法,并且为求解单个时域对应的子调度问题,设计了一个带有解空间切割功能并嵌入倒箱策略的遗传算法.通过仿真算例,验证了优化模型及算法的实用性与有效性.本文可以为实时的场桥调度提供决策支持.     

一类两层决策问题的模型及迭代决策方法

本文针对一类下层决策人分组的两层决策问题，建立了数学模型和决策机制，随后提出了一种决策方法。该决策方法为这一类两层决策问题提供了一种求解途径     

区间数多目标多模式运输问题的模糊规划方法

在不确定性运输问题研究现状的基础上,建立了目标函数费用系数、可供应量、需求量均为区间数的多目标多模式运输问题(MOSTP)数学模型。根据参数的实际意义和区间数的序关系,将区间数MOSTP转化为确定性的MOSTP,并将区间数约束转化为确定性的不等式约束。通过运用模糊折衷规划方法求解,得到了区间数MOSTP的最优折衷解。最后,采用具体算例说明了该方法的求解过程。     

船舶电力系统的动态过程仿真研究

提出了一种面向船舶电力系统动态过程的仿真计算方法.以连网柴油发电机组旋转坐标系为参考,建立了一种船舶电力系统教学模型,微分代数方程组求解采用牛顿法与隐式梯形积分法相结合.柴油机调速器依据速度下倾特性控制电网频率和有功功率分配,自动电压调节器引入均压线概念.选用中铁渤海一号船舶电力系统为仿真对象,实现柴油发电机组并联运行的动态过程仿真,仿真结果验证了数学模型和仿真计算方法的有效性.     

两层多目标决策问题的模糊交互式决策方法

建立了一类上层多目标、下层多人无关联单目标的多人两层决策问题的数学模型和决策机制,基于模糊集理论,提出了一种模糊决策方法,为两层以及多层决策问题提供了求解途径．     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.