基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

新型变形轮腿式移动机器人的运动学分析及设计

移动机器人作为智能勘探与侦察的自动化装备,在航天探测、军事侦察、抢险救灾等领域具有广阔的应用前景.兼具良好的机动性及越障性是移动机器人快速适应非结构化复杂环境的首要性能指标,结合轮式行进机构强机动性与腿式行进机构优越障性的变形轮腿式移动机器人受到普遍青睐.然而,现有变形轮腿式移动机器人在设计与优化方面仍存在变形形式过于复杂、设计方法缺乏理论依据等不足.针对上述问题,提出一种结构紧凑、操作简便的新型轮腿变换结构,借助电磁离合器分离运动的原理,通过改变轮-腿变形动力输入促使轮与腿相对运动,以曲柄滑块机构触发轮-腿结构径向扩展,完成由轮式变形为腿式的过程.定义变形过程中曲柄滑块机构的压力角为机动性指标、变形前后结构的展开比为越障性指标,进而开展变形结构的尺度综合,优化结果表明新型变形轮腿式移动机器人的展开比为1.92,可越过高度为150 mm的障碍物.基于优化后的尺度参数,建立变形轮腿式移动机器人越障过程的动力学模型,确定驱动电机参数,设计并制造物理样机.最终开展软件仿真与实验研究,仿真结果与理论分析结果一致,表明优化设计方法与动力学建模方法的有效性,实验结果证明所设计的变形轮腿式机器人具有...     

一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

自动驾驶汽车车底边框的优化算法

为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性.     

考虑保障装备可用度的舰载机作业调度优化

为了在保证较高水平的保障可用度前提下提高舰载机出动效率, 提出一种支持可用度约束的统计优化模型及其对应的启发式求解算法。能够同时生成舰载机的保障作业调度方案和保障装备计划性维护的时间安排, 并通过基于仿真的优化方式, 在启发算法的适应度评价中增加对视情维修和事后维修的仿真, 提高了舰载机作业调度方案的鲁棒性。仿真结果表明，所提算法能够提供一个稳定可靠的基准调度方案, 避免不必要的重调度。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。