基于轮径差函数的曲线钢轨打磨廓形设计

为改善打磨质量,提高打磨后车辆运行品质,提出了一种基于直接反推方法的铁路钢轨打磨廓形的设计方法,该方法以优化打磨后的轮径差函数为核心目标,以预期的轮轨接触分布为设计边界条件,实现了通过设计轮径差函数直接反推钢轨打磨廓形的算法设计,并经编制的算法程序校验了该方法的可行性.该方法既可针对两股钢轨同时设计,也可针对单股钢轨进行设计,同时能够通过调整设计轮径差和预期接触分布满足不同的打磨需求.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

列车轮轨黏着力在线估测计算方法

针对列车的制动防滑控制,提出黏着力的在线估测计算方法.因为黏着力不易测量,如何实时监测黏着力大小以便充分利用轮轨黏着是防滑控制的关键.建立了轮对动力学模型,并采用卡尔曼滤波器、扩张状态观测器等,以轴速和车轮等效夹紧力作为可输入量,设计了5种黏着力在线估测计算方法.采用Simulink软件平台,设置了信号噪声污染和传输延迟,并仿真了黏着力不变和黏着力变化两种工况,结果显示5种算法都能对黏着力进行估测,但综合黏着力估测的响应时间和最大误差两个指标来看,非线性扩张状态观测算法对黏着力的估测效果是最好的.最后,采用实测数据,进一步验证了算法对黏着力估测的准确性.     

基于优化算法的能量等值延性指标评价

设计多层前馈BP、径向基RBF和遗传优化GA-BP算法训练并预测能量等值法极限承载延性指标μΔe,采用5个控制参数及PEER库与拟静力试验作为训练和预测样本.编写BP及其隐含层节点数和学习率的优化算法,编写RBF及其节点数和中心宽度的优化算法,采用GA优化BP算法权值wij和阈值θj并抑制局部最优及逼近数据规律,并实现算法预测足尺框架柱延性指标μΔe值.研究表明GA-BP具有最佳适用性和计算优越性,提供结构损伤评价新方法.     

车用微小通道蒸发器一维仿真与试验

通过蒸发器制冷能力、通风阻力、蒸发器内阻一维仿真结果与试验值比较,发现制冷剂侧两相换热区、过热区、空气侧分别采用已有的换热关联式计算时,计算值与试验值吻合度较好,误差控制在5%以内.研究了百叶窗翅片的百叶窗开角、翅片间距、翅片高度以及扁管的通道宽度、通道数对蒸发器性能的影响.对蒸发器进行了结构优化,选取了一个综合性能最优的方案,使得通风阻力下降19%,蒸发器内阻下降8.4%,制冷能力提高130W.     

层间位移约束下高层框架支撑结构的单步优化法

从虚功角度将基于层间位移约束的高层建筑规则结构多约束优化问题转化为基于顶层整体转动的单约束问题,并提出了基于虚功的单步优化法.通过算例分析了单步优化法应用情况,并将其优化结果与SAP2000有限元分析软件优化结果进行对比.结果表明:针对层间位移约束,采用单步优化法用钢量节省约10%.     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

有机朗肯循环系统研究综述

在研究了大量的文献资料的基础上,简单介绍了有机朗肯循环（organic Rankine cycle,ORC）系统的运行原理,并分别对ORC系统的循环工质、性能影响参数、系统优化方式以及主要应用领域等方面的研究进展进行了论述。ORC系统作为一种热力发电系统,虽具有十分广阔的发展前景,但已有研究主要集中在理论分析上,要推广其应用,仍存在许多实际问题需要解决。     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

求解非光滑优化问题的修正HS三项共轭梯度法

为了提高大规模非光滑优化问题的求解效率,克服其他方法存储需求大、算法复杂等缺点,提出求解非光滑优化问题的一种修正HS共轭梯度算法。在经典HS三项共轭梯度法的基础上提出一种新的搜索方向,并利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术进行设计。新算法满足充分下降条件,搜索方向属于信赖域,在适当条件下证明了新算法全局收敛。初步的数值实验表明新算法在求解非光滑无约束优化问题方面比LMBM方法更有效。新算法不仅具有较好的收敛性质,而且数值表现良好,为更加高效地求解非光滑优化问题提供了新的方法。