针对立管重入井过程中等路径段加速度的改进型蚁群优化算法

在自由悬垂立管动力学分析的基础上，提出了一种针对等路径段内的加速度进行优化的改进型蚁群算法.通过该算法得出的立管顶端的优化运动策略，可以有效地减小立管底端在平移结束时同海底井口的距离，同时缩短重入井作业需要的时间，使得钻井立管重入井作业更加便捷.通过对比在优化后的运动策略下和在普通的运动策略下自由悬垂立管的不同动力学响应和型态变化，说明针对等路径段加速度进行优化的蚁群优化算法可以有效地优化立管重入井过程中的立管型态和运动，使重入井作业更加便捷.
     

时变时滞系统的灰色预测非线性PID控制

针对时变时滞过程提出一种新的控制结构.在此控制结构中,利用遗传算法自动跟踪系统的时滞变化,由灰色预测模型根据辨识的时滞提前预测出系统的输出,而系统的预测输出与输入的偏差以及偏差变化率为非线性PID控制器的输入.仿真结果验证了这种结构能很好地满足时变时滞系统的快速动态响应和稳定性要求.     

向量优化问题ε-真有效解的一个性质

在次似凸性假设下，证明了ε-真有效解集的一个性质；提出了向量优化问题的ε-真有效解集为空的一个充分奈件，并对最近一些文献中相应的结果进行了改进与推广．     

一种基于FCFS调度策略的多处理机系统的仿真模型

根据多处理机的随机模型调度算法和排队系统的仿真原理，提出了基于FCFS的多处理机的调度评价模型，并开发了仿真软件，用于预测多处理机方式下的系统性能参数。     

基于粒子群算法的微电网动态经济调度

微电网的动态经济调度不仅要考虑一个调度周期内经济费用最低,还需考虑多时段设备运行之间的协调配合,使其更加符合系统的实际运行要求.建立了含有风力发电机、光伏阵列、柴油机及燃料电池等多种分布式电源且能够实现热电联产的微电网系统,研究了当微电网系统处于并网运行状态时,以微电网的运行费用和污染物处理费用的综合效益最大(总费用最低)作为目标函数,并计及可再生能源波动、负荷预测误差以及机组故障停运等不确定性因素影响的动态经济调度模型,模型采用改进的粒子群算法进行求解.通过算例讨论了微电网并网运行情况下不同的控制策略、优化目标及可靠性指标对动态经济调度的影响,为结合可再生能源的微电网动态经济调度以及提升微电网并网运行的可靠性研究提供了一种参考.     

炼钢厂连铸机的开浇时间决策优化模型

针对炼钢厂连铸机开浇时是否连浇以及开浇时间确定等问题,从钢厂生产线上待加工的铁水/钢水金属资源平衡的角度,建立了以连铸生产总效益最大为目标函数的连铸机开浇决策的混合整数规划模型,并用基于MATLAB软件的YALMIP优化工具进行模型的求解.针对某钢厂的实际情况进行模型的应用测试,结果表明:模型可以优化决策连铸机各浇次的开浇时间,有助于编制合理的炼钢厂生产调度作业计划,稳定各班次之间的生产条件,降低生产线上的积压金属量,为炼钢厂连铸机的有序开浇提供了技术手段.     

烧结矿竖罐内气固传热过程数值模拟与优化

以某钢铁企业360 m~2烧结机年产390万t烧结矿为研究对象,建立了竖罐内气固传热过程的数学模型,模拟研究了影响竖罐内气固传热过程的主要因素及其影响规律,得到了竖罐适宜的操作参数.研究结果表明:随着气体表观流速的减小和空气进口温度的增加,烧结矿出口温度和空气出口温度均逐渐增加;烧结矿颗粒直径的减小导致烧结矿出口温度的降低和空气出口温度的增加.竖罐适宜的操作参数为:空气进口标况流量45.5万m~3/h,颗粒当量直径0.025 m,空气进口温度130℃.     

基于可拓分析的轨道车辆齿轮箱可靠性评估

采用可拓分析方法研究轨道车辆齿轮箱在线路运行时的可靠性评估问题.基于可拓理论的蕴含及可扩分析方法对齿轮箱可靠性物元进行分析,设定其可靠性评估的上位目标和下位目标;建立基于齿轮箱结构部件运行状态的比例故障率模型,应用粒子群优化算法对故障率模型进行参数的极大似然估计;以参数估计结果为基础,构建各部件的可靠性物元,进而实现对齿轮箱可靠性的整体评估.分析实例表明,在齿轮箱的当前运行状态下,大齿轮轴承Ⅰ和小齿轮的可靠性相对较低,是行车中应重点监测的部件.     

基于吸引度搜索的汽车滚装码头堆场车位分配优化

为加快滚装运输过程中汽车装卸滚装船舶的周转率,促进滚装码头堆场车位资源的高效利用,研究了滚装码头堆场车位分配问题.按照成组集中分配原则,以提高成组汽车停放集中度为目标,建立了衡量成组汽车停放集中度的混合整数规划模型.进而设计吸引度搜索算法对模型进行了求解.与分支定界法相比,吸引度搜索算法在高效求解规模化算例的同时可实现解的质量较优.以上海海通汽车滚装码头堆场的车位实际布局及作业情况为背景,验证了所提模型与算法的合理性及有效性,拓展了汽车滚装码头堆场车位分配管理的理论研究.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.