高含水超稠油乳状液析水特性研究

为分析高含水超稠油乳状液的析水特性,对乳状液油水分离过程中不同层位的油水两相体系进行了显微观测和黏度分析,确定了不同层位分散相的粒径分布及体系黏度的变化规律,从微观上对油水分离机理进行了描述,以锦45区块为例,分析了高含水期集输管道水漂油分层流动状态的形成过程。     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.     

基于MAPSO的混合式多机器人编队控制

为了解决目前编队控制中队形不稳及复杂环境适应性差等问题,针对全局环境中含有动/静态障碍物的复杂环境,提出一种将Leasder-Follower法及人工势场法改进结合的混合式多机器人编队控制新方法;同时,引入多智能体粒子群优化(MAPSO)算法对多机器人编队控制相关参数进行在线优化,能有效避免机器人陷入局部最优,增强其抗干扰能力.对该方法进行仿真分析,并和Leasder-Following法与基于行为法相结合的混合编队控制方法进行比较.结果表明:MAPSO的混合式多机器人编队控制方法能更好地完成多机器人在复杂环境下的编队控制任务,验证了其有效性和可行性.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

带加强节点土工格栅加筋路堤动力响应的颗粒流分析

采用基于离散元理论的颗粒流软件建立了路堤二维数值模型,研究了交通荷载下无筋路堤、普通土工格栅加筋和带加强节点土工格栅加筋路堤的不同动力响应.通过比较不同工况的位移矢量图和颗粒接触力分布情况,发现由于加强节点的存在,带加强节点的土工格栅比普通土工格栅能更有效地减少路堤顶部的累积沉降,限制边坡的隆起;相比无筋路堤,加筋路堤的加载板正下方颗粒接触力集中形成柱状承载结构,能够有效地将上部荷载均匀传递给下部土体.     

基于改进量子粒子群算法的无分流换热网络综合

用数学规划法求解换热网络优化问题,当换热网络模型考虑所有分流情况时,会包含大量的连续和离散优化变量,因此对大规模换热网络的优化求解非常困难。相比有分流模型,无分流的网络模型结构简单,变量少,求解难度低。本文以分级超结构模型为基础,建立了无分流换热网络模型,以年综合费用为优化目标,提出用单层改进量子粒子群算法综合无分流换热网络,即在生成无分流换热网络结构变量的同时,生成换热负荷变量。相比有分流同步综合模型,不考虑分流的同步综合模型的复杂度和求解时间显著降低。采用两个典型算例对该方法的有效性进行了验证。     

基于多目标离散粒子群的产品服务系统方案配置规则提取

为有效辅助工程师将顾客需求转化为产品服务系统方案,针对其技术特征,提出一种离散粒子群优化算法(DPSO)与帕累托(Pareto)结合的配置规则提取方法.该方法包括建立产品服务系统配置规则模型及构造Pareto-DPSO算法模型.Pareto-DPSO算法基于Sobol序列的频率初始化方法及离散化粒子更新方式,将连续粒子映射到十进制离散空间;并利用Pareto进行多目标下粒子优劣性评价,以获取非支配的最优规则集.以汽车产品服务系统方案配置设计为例,经与常规多目标粒子群算法及DPSO算法对比,验证了该方法对于解决多维空间内产品服务配置规则挖掘的可行性及有效性.     

流化床式筛分机中气泡特性的数值模拟

采用流化床式筛分机,针对煤料在流化床内流化时的鼓泡筛分特性,以Eulerian多相流模型,对筛分机的单粒径颗粒气固两相流动进行模拟,得出了筛分机内某一截面的固相体积份额分布图和不同截面的气泡分布图.为求证最佳流化速度,共设计了4组不同入口气速的工况.根据4组数值模拟结果,分析得出筛分机内最佳流化速度为0.96m/s.通过比较4组工况的流化效果发现,当流化速度为1.36m/s时,气泡最多,因而该工况最具有代表性,可用来研究筛分机的鼓泡特性.研究结果表明,筛分机的鼓泡具有随机性和不均匀性.     

两嵌段共聚物在本体中自组装的耗散粒子动力学模拟研究

采用耗散粒子动力学(Dissipative particle dynamics,DPD)方法研究了线形两嵌段共聚物在本体中的自组装。通过改变两嵌段共聚物之间的比例、相互作用参数以及盒子的大小来研究对自组装结构的影响。这些模拟结果不仅与理论预测和实验结果相一致,而且证明了耗散粒子动力学方法是一种非常适合研究嵌段共聚物自组装行为的重要方法。