中心部分分段Halbach永磁同步轮毂电机解析计算与优化设计

针对永磁同步轮毂电机转矩脉动和涡流损耗大的问题，提出一种主磁极中心部分分段结构。采用Halbach充磁方式，永磁体主磁极中心部分分段，边界磁极与主磁极不等宽不等厚。首先，在二维极坐标系下构建解析模型，采用精确子域模型法，对解析模型在空载、电流源激励及负载下的气隙磁密和转矩进行计算。其次，建立10极12槽永磁同步电机模型并对其进行有限元仿真验证，提出一种分级优化方法，对电机结构参数进行优化，从而达到降低永磁同步电机气隙磁密谐波畸变率、转矩脉动及涡流损耗的目的。最后，与相关8种磁极结构永磁同步电机模型的各项电磁性能展开对比。结果表明：分级多变量多目标优化算法提高了优化效率与精度；十字型主磁极中心部分分段Halbach永磁同步电机可以显著减小涡流损耗，有利于牵引电机过载运行；H型主磁极中心部分分段Halbach永磁同步电机可以显著降低转矩脉动，提高电磁转矩和机车稳定运行能力。     

有多类顾客且转移率与状态相依的排队网络设计

在含有多类顾客和消极信号的经典Jackson网络模型基础上,引入了与状态相关的转移率,构建了新的模型,并通过两类平衡:整体平衡和cross部分平衡,验证了新网络的稳态分布具有新形式的乘积解,并且说明了cross部分平衡如何构建出整体平衡式.     

有多类顾客且转移率与状态相依的排队网络设计

在含有多类顾客和消极信号的经典Jackson网络模型基础上,引入了与状态相关的转移率,构建了新的模型,并通过两类平衡：整体平衡和cross部分平衡,验证了新网络的稳态分布具有新形式的乘积解,并且说明了cross部分平衡如何构建出整体平衡式.     

带有负顾客的M/M/m/k-m优先权排队系统分析

研究了两类顾客共用一个有限容量等待空间的多服务台排队系统,其中第一类顾客具有强占优先权,第二类顾客分正顾客和负顾客两种,负顾客不接受服务且在到达系统后一对一抵消排在队尾的第二类正顾客。根据状态转移图得到了稳态下的平衡方程,利用矩阵分析理论得出了两类顾客的平均队长和溢出率,通过数值例子验证了模型的有效性,并结合图形详细分析了服务率和正、负顾客的到达率对系统各项性能指标的影响。     

基于满意度的可持续物流设施选址问题的多目标优化方法

【目的】为了研究可持续物流设施选址问题研究对企业供应链管理和物流配送服务中心的可持续性发展的影响。【方法】基于传统的无容量物流配送服务中心选址问题，引入满意度函数衡量客户对物流配送服务中心提供服务水平的平均满意程度，建立了以经济成本最小化、客户平均满意度最大化和二氧化碳排放量最小化为目标的一个多目标优化模型。【结果】基于多目标优化问题经典的ε 约束标量化方法和贪婪算法思想提出了多目标优化模型的一个求解算法。【结论】提出的多目标优化方法能够在较高的满意度下获得更优的经济成本和碳排放量，为更好地解决无容量物流配送服务中心选址问题提供了一个新的方法。     

具有备用服务员和不耐烦顾客的排队模型及其仿真

影响排队系统性能的因素有很多,在某些假设条件下,服务员的数量决定服务效率,而不耐烦顾客的存在会影响服务收益.传统的排队理论主要是针对不同时间分布类型的排队模型分别进行分析的,而蒙特卡洛仿真模型可以同时适应多种时间分布类型的排队过程.本文构建了几种常见条件下的排队模型,并利用蒙特卡洛仿真方法对其进行了模拟,特别是分析了若干常用指标.通过对这些模型的仿真结果比较分析,表明:若根据顾客排队的情况及时调整服务员数量,则既可以提高服务效率,又可避免过多资源闲置浪费以及顾客流失;同时,仿真结果的各项指标可以作为设置排队类型及其模型参数的依据,为有关决策提供参考.     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

多传感器单模型多尺度平滑融合估计

基于多尺度分析思想,在对单传感器模型多尺度平滑估计方法详细研究的基础上,提出了多传感器单模型基于多尺度平衡融合估计算法,得到了中心估计和分布式估计多尺度平滑融合计算法,并相应给出了两种方法的计算机仿真。     

并联多服务台排队系统的仿真建模研究

排队论（或称作随机服务理论）是解决“离散事件系统”中所谓“拥挤”或“阻塞’现象的主要方法。随着人们对银行、医院等随机服务系统排队现象的日益关注，如何有效解决顾客等待、系统服务效率等问题再次成为专家、学者关注的焦点。以肯德基快餐店为例，针对排队系统复杂的随机过程和数学建模的局限，应用面向对象的仿真软件ProModel，对一个并联多服务台排队系统进行了仿真建模，直观地验证了单队多服务台系统和多队多服务台系统的系统性能问题。     

空间矢量控制的三相四桥臂逆变器建模与硬件实现

在三相负载不平衡时,传统逆变器无法控制三相输出电压达到平衡状态,因此运用三相四桥臂结构控制零序电压和电流来应对不平衡负载。通过对三相输出电压进行解耦,并增加了电压和电流的双环控制,使得空间矢量调制(SVM)对逆变器控制的稳定性增强,提高了动态响应特性,运用Matlab/Simulink进行建模仿真,分模块搭建了仿真模型,仿真达到了预期应对不对称负载和负载突变的效果,并结合仿真模型算法部分编写了DSP程序,实验观察SVPWM波形,验证了算法的合理性和有效性。     

不同驱动力下的服务创新及其竞争优势分析

通过服务创新获取竞争优势是众多企业面临的重要课题.构建了服务创新系统模型,根据服务创新的驱动力因素把服务创新分为新服务驱动、技术驱动与顾客驱动三大类,并分析这三类服务创新模式下企业的竞争优势情况.重点研究了顾客驱动因素下企业在接触界面、文化和集成三个维度方面的服务创新及其竞争优势,认为未来服务企业的创新战略应从占领要素转向锁定顾客.     

基于VIP与VC的多Agent系统

多Agent系统是当前分布式人工智能研究的热点之一.探讨了单个Agent的结构特征以及多Agent系统的运行机制,结合Visual Prolog5.2和Visual C++6.0提出了一种实现多Agent系统的方案.尝试了多Agent系统背景下Choquet积分在综合评判问题中的应用.     

半开放式的多车场移动充电车路径优化

为解决移动充电平台投入运营成本高的问题,考虑应急服务点时间窗、流量平衡及充电车里程限制等约束,建立包括移动充电车为应急服务点提供充电服务的车辆启动成本、行驶成本和违反应急服务点的时间窗惩罚成本三者总和最小的混合整数非线性规划模型,通过分支定界法和遗传算法研究了半开放式的多车场移动充电车路径优化问题。结果表明：对半开放式的多车场移动充电车路径优化问题进行10次求解,GAP均值为1.22%,说明遗传算法具有良好的稳定性;与单车场独立服务模式对比分析,半开放式多车场联合服务可为移动充电车提供更多路径选择,减少充电车行驶里程,降低平台运营成本;对比顾客点集中分布情形,在顾客点随机分布和混合分布情形下,移动充电平台的成本节约效果更为显著。     

基于合作博弈理论的汽车概念设计优化方法

将质量功能展开(QFD)与合作博弈理论相结合,提出一种汽车产品顾客满意度和成本优化设计的新方法.该方法主要包括:通过市场调查和QFD分析,获取顾客需求并转化为技术需求,建立顾客满意度水平评价模型;再通过确定博弈方、博弈效用和博弈策略分组,将顾客满意度和成本的多目标优化问题转化为合作博弈理论模型;然后采用联盟博弈的Shapley值法求解最优值.最后,通过某汽车车门开发示例计算与传统方法进行对比,验证了本文所提出方法的有效性.     

一类服务率可变的M／M／s／K排队模型研究

针对M／M／s／K混合制排队服务模型,考虑服务系统的服务率随着系统的状态发生变化的情形,并假设服务系统有两个不同的服务率,当系统服务台有空闲时,每个服务台的工作效率相对较小,但是当系统服务台全部处于繁忙状态并且有顾客等待时,服务台的服务速度提高。利用生灭过程获得了模型的状态转移图和平稳分布,然后计算获得了系统的损失概率,平均损失顾客数,系统中正在接受服务的平均顾客数,平均队长（包括平均等待队长和平均顾客数）,平均等待时间和逗留时间等相关指标。     

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

针对一类带有排队等待时间提示的呼叫中心人力资源分配问题，提出了基于考虑顾客放弃行为的M/M/N+M排队模型的优化方法.首先，给出了系统提示等待时间的估算方法和排队等待时间提示对顾客放弃行为(直接退出和中途放弃)影响的概率函数.其次，通过生灭过程的评估方法给出了稳态系统的性能计算公式，并且设计了基于固定点算法的人力资源水平求解算法.最后，通过数值分析给出了排队信息对顾客放弃行为和对人力资源水平的影响效果.研究结果表明，所提出的方法对具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.     

智能工作流管理系统的设计

现存智能代理系统中存在许多问题．首先,现在绝大多数智能代理系统中所采用的推断方法效率都不高,其次,代理系统中各个子系统之间的通讯方法也不能满足需要．为得到一个更好的智能代理系统,提出了一种新的多元智能代理系统,它是传统的以知识为主体的系统与智能系统相结合的产物．另外,还提出了一种新的混合推断方法,它改进了现在普遍采用的混合推断方法．     

一个基于对策论的协商模型

传统的对策论,往往不存在或存在多个Nash平衡点,使得要找到使各个Agent都满意的解是非常困难的。从人类日常生活的角度出发,考虑在协商过程中加入可信第三方来处理一些较为困难的。从人类日常生活的角度出发,考虑在协商过程中加入可信第三方来处理一些较为困难的对策状况,并且引入两种通信行为：请求保证和提供补偿,使得多个Agent在协商过程中寻求共识,得到一个折中的,稳定的,较好的解,基本满足各自的赢利。     

供应链网状结构中多级库存控制模型

基于供应链网状结构模型，提出了该模型的多级库存控制问题，引入前置时间和订单执行率等参量，分析了供应链上各节点企业发生的订货费、存贮费和运输费。在假定需求函数和前置时间函数是随机分布的前提下，研究了在保证供应链上中企业一定订单执行率的条件下，确定最佳订货批量和订货临界点的方法，使其应链上总的库存费用最低；并以三级库存模型为例，给出了一种验证模型的方法，该模型能完整地表示多级库存系统中各实体之间的活动和相互关系，有效降低供应链上的库存成本，增强供应链的协调性。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。