可自修复的高延性混凝土(ECC)在机场道面的适用性分析

在飞机荷载与环境荷载长期共同作用下,机场道面易出现裂缝、接缝和竖向位移类病害,使运营阶段维修成本高.提出将具有自修复功能的高延性水泥基材料(ECC)用于机场道面,以控制裂缝发展、实现无缝连接;并利用ECC因二次反应而使微裂缝愈合的特性,减少路面维护工作,延长使用寿命.通过试验手段研究了ECC材料应用于机场道面的力学行为、自修复行为和早期开裂潜能.试验结果表明:机场道面用ECC材料在拉伸荷载作用下,其拉伸应变可达3.67％(约为普遍混凝土的400倍);在弯曲荷载作用下,其竖向弯曲变形可达6.33 mm;抗压强度与弯曲强度分别为43.9 MPa和12.68 MPa,可满足机场道面的使用要求.在受约束条件下,ECC表现出较低的早期开裂潜能.由于自修复能力,裂损ECC的拉伸刚度、拉伸应变与拉伸强度几乎可恢复至未裂时的程度;其水渗透系数随自修复进程逐渐降低,最终达到未裂时的渗透水平.研究结果表明ECC材料用于无缝机场道面具有较高适用性.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.     

针对工艺品设计中复杂曲面重构的数字化设计研究

为解决工艺品设计中复杂曲面的重构问题,以陶瓷小猪为例,利用逆向工程软件对工艺品复杂曲面进行逆向重构及数字化设计,得到相应的数字模型。通过检测对比,重构的数字模型与实物关键表面偏差均在0.08 mm范围以内,大大提高了复杂曲面的产品设计开发能力,缩短了开发周期,提高了生产效率。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

某岩质陡崖边坡崩塌地质灾害成因及治理设计分析

以某岩质陡崖边坡崩塌地质灾害治理工程项目为依托,对崩塌地质灾害形成的主要诱发因素,如地形条件、地层岩性、降雨以及人类活动等进行了比较详细的介绍,为事故原因的定性提供相关依据。同时,针对现场实际情况及边坡稳定性分析结果提出一系列治理措施,为今后的具体工程实践提供相关理论依据及技术参考。     

在组织中实践基于模型的系统工程

 基于模型的系统工程（MBSE）要解决复杂系统工程的问题，需要通过信息、计算和软件来架设传统系统与各领域工程（嵌入式、安全、结构等）之间的桥梁。综合产品团队使MBSE的有效方式可以有效降低实践风险，同时MBSE工具链和集成开发环境的成熟度也是制约实践效果的重要影响因素。全面数字化趋势引领的第4次工业革命中，MBSE向数据主线/数字工程等演进的趋势日趋显著。面向未来，必须认识到MBSE和产品数据管理/产品生命周期管理集成，以及在数字工程和数字主线大背景下理解和再造MBSE的必要性。