基于矩形单元体的以耗散最小为目标的体点导热构形优化

以基于火积定义的反映平均传热效果的当量热阻最小为优化目标,对均匀内热源单点冷却的体点构形问题进行再分析和优化,得到结构体内平均散热效果最好的结构外形.对于单元体与第一级构造体,当高传导材料中热流密度符合线性分布时,基于火积耗散最小的优化构形与基于最大温差最小的优化构形一致,平均传热温差为最大传热温差的2/3;对于第二级及以上的构造体,由于高传导材料中热流密度不可能符合线性分布,基于火积耗散最小的优化构形与基于最大温差最小的优化构形是不同的.在给定相同参数条件下,分析比较了基于火积耗散最小的构形和基于最大温差最小的构形,发现基于火积耗散最小的构形相对基于最大温差最小的构形可以更好降低平均传热温差,但是随构造体级数增加,平均传热温差并不总是减少,而是具有波动变化.由于火积更能反映对传热能力的要求,因此可基于此对各种导热构形问题进行再优化.     

允许横向供应单级多点库存系统器材配置研究

针对允许横向供应的单级多点库存系统,建立了库存系统不缺货概率和器材保障总延误时间模型,并给出了给定各点库存数量下保障延误时间仿真算法。在此基础上,以库存系统的总保障延误时间最小为目标,以库存系统的不缺货概率为约束,提出了一种器材配置优化的策略,并用算例验证了保障延误时间仿真算法和器材配置优化策略的可行性。     

以[火积]耗散最小为目标的电磁体多学科构形优化

利用[火积]耗散概念，推导出线圈（电磁体）在加入高导热材料情况下平均传热温差表达式，为应用煨耗散极值原理优化奠定了理论基础．在此基础上，针对电磁体稳态工作（磁场强度为定值，电磁体内各点均匀产热，发热量为定值）的情况，分别在无体积约束、给定体积约束两种不同条件下，以[火积]耗散最小（也即平均传热温差最小）为目标对电磁体进行了构形优化．另外，分析了高导热材料对磁场的影响，并研究了平均传热温差最小值随体积、磁场强度的变化规律．     

空间和费用约束条件下的随船备件配置优化方法

通过分析舰艇海上器材保障模式,依据装备的层次分解结构、舰艇的备件更换修理能力,在根据备件的故障率确定备件需求的基础上,以系统的备件不短缺概率为优化目标,考虑备件总经费和仓库空间的约束,建立了基于边际分析法的备件配置优化模型。实例优化结果显示,携带舰艇车间可更换单元,在相同的备件存储空间和体积约束下,可以显著提高舰艇装备的战备完好性。     

多约束下编队随船备件配置优化方法

针对舰艇编队备件配置方案的确定需要综合考虑多项约束指标因素的特点,以编队出海执行任务准备阶段备件配置为研究背景,以舰船载荷、排水量及保障费用为约束条件,构建了以编队备件保障概率为目标函数的编队随舰备件库存优化模型,应用拉格朗日乘子法及边际效应法原理给出了编队随船备件库存模型计算及优化流程,并运用罚函数原理对保障资源约束因子进行了确定及动态调整。最后,通过案例分析验证了本文提出的方法能够为解决多约束下编队随船备件配置优化问题提供新的途径。     

融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法

针对小样本集条件下的贝叶斯网络参数学习问题,提出一种融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法。该方法通过将专家先验知识以正态分布形式融入单调性约束的贝叶斯网络参数学习过程,进一步提高了小样本集条件下贝叶斯网络参数学习的精度和稳定性。在小样本集条件下进行仿真实验,结果表明,与其他3种主要方法相比,所提方法平均(Kullback-Leibler, KL)散度大幅降低,运行时间高于其余3种方法。综合考虑学习精度和运行时间,所提方法优于其他3种方法。将所提方法应用于燃气轮机健康状态评估,评估结果与实际状态一致,验证了方法的有效性。     

基于(火积)耗散率最小的离散和连续变截面导热通道构形优化

应用基于离散变截面导热通道的(火积)耗散率最小构形方法,对变截面导热通道单元体进行了构形优化,并与基于定截面导热通道单元体所得优化结果相比较,结果显示:基于变截面导热通道单元体所得平均温差最小值随构形级数的增加而增加并趋近于定值,而基于定截面导热通道单元体所得平均温差最小值随构形级数的增加而减小并趋近于定值.两者的差异是由于第一级构形体的无量纲平均温差不同造成的.提出了普适的提高结构体传热能力的自相似构形优化方法及准则:将无量纲平均温差为α,长宽比(H/L)为β的矩形单元4个组合,热流节点间导热通道截面面积比为2:1,连续组合两次,得到(H/L)为β的下级构形体.若α(4+4β+β2)/9β,平均温差随着构形级数的增加而增加并逐步趋于定值;若α=(4+4β+β2)/9β,各级构形体平均温差相同;若α(4+4β+β2)/9β,平均温差随着构形级数的增加而减小并逐步趋于定值.应用基于(火积)耗散率最小的自相似构形优化方法,多级构造后构形体的平均温差趋近于定值.     

考虑相关性的串联系统动态机会成组维修优化

多部件串联系统存在复杂的相关性,制定最优的维修策略以保持最低的维护成本是设备科学管理的关键之一。本文提出多部件串联系统动态成组机会维修策略。该策略在考虑部件间的经济相关性和结构相关性的基础上,以节省的总维修成本最大为目标,构建了有限时间内系统维修优化模型;应用了遗传算法对系统各部件进行分组优化,解决了NP难问题;应用滚动计划,将长期计划与短期计划相结合,实现对维修计划的动态实时更新。案例分析表明,该方法能够有效地降低维修成本,值得在工程实践中借鉴。     

基于模糊理论和BN的燃气轮机健康状态评估方法

针对小样本条件下燃气轮机的健康状态评估问题,提出了基于模糊理论和近等式约束的贝叶斯网络的燃气轮机健康状态评估方法。用模糊理论整合专家先验知识,以近等式约束的形式将其融合到贝叶斯网络参数学习中,再通过贝叶斯网络模型得到燃气轮机健康状态。以某型燃气轮机为例进行仿真,结果表明,该型燃气轮机处于正常状态,与实际运行状态相符,验证了方法的可行性,具有一定的工程应用价值。