基于组合算法的碟形水下滑翔机结构稳健优化

为提高圆碟形水下滑翔机耐压结构优化设计方案的可靠性,引入稳健性设计方法进行优化设计.首先,采用拉丁超立方方法进行试验设计,建立了预测圆碟形耐压结构性能的径向基神经网络模型;采用存档微遗传算法(AMGA)和Hooke-jeeves组合优化算法,给出了耐压壳体结构多目标优化方案;然后,应用蒙特卡罗描述性抽样方法对确定性优化结果进行了可靠性分析;在此基础上,考虑工业制造过程中不确定性因素,进行耐压结构稳健性优化求解.优化结果表明:结构质量减少了20.03%,轻量化效果明显;各设计变量和优化目标的可靠度均达到100%,优化结果具有较好的稳健性.     

最优参数设计问题的软计算集成方法研究

最优参数设计是稳健性设计中的重要组成部分,是一个不断连续改进的过程。应用人工神经网络、遗传算法、模糊理论等软计算方法和指数功效函数对具有定性定量输出变量的参数优化设计问题进行了研究,并进行实证分析,表明了方法的可行性。     

第二语言教学中的互动模型(英文)

在外语教学中 ,不同的语言教学模型与理论都产生了一定的影响 ,而在跨文化交际与传媒研究中 ,人际互动模型是研究的焦点。但在现有研究中 ,将跨文化交际理论应用于外语教学研究的尝试还不多。试图从外语教学研究的角度分析在外语教学的课堂中应用人际互动模型的可能性。从这种理论探索可以看出外语教学中 ,人际互动环境、文化以及个人因素三个层面的互动都存在 ,而且会影响到外语教学的过程、方法、目的和结果     

基于有限元法与田口法的V形件冲压仿真参数稳健设计

提出了一种有效的冲压仿真参数稳健设计方法,该方法将有限元分析方法和田口法有效结合．以V形件冲压过程为对象,首先分析各建模参数对稳健性仿真实验设计的影响,并就各因子的水平选择进行了研究,寻求有利于提高稳健性的建模参数组合．利用有限元软件ABAQUS建立了V形冲压件的有限元仿真模型,得到仿真实验设计结果．运用田口分析方法,进行了V形件冲压加工建模参数的稳健性设计分析,给出了实物试验结果,对仿真实验结果进行了验证分析．本研究为有效进行稳健设计提供了一种简单、实用的方法．     

稳健性结构设计的广义有效性

该文用基于实验设计法的稳健性结构设计方法,对结构进行了广义和狭义的稳健性设计。用2水平值描述不确定参量的变化幅,设计变量则设定为3水平值,以利用实验设计法。通过变化稳健性设计的目标函数中权重系数值,实现广义和狭义的稳健性设计。以典型的三桁架超静定结构问题为算例,结果表明广义的稳健性设计目标下结构的稳健性与蒙特卡罗拟法所得可靠性结果是一致的,而狭义的稳健性结构设计则得不到这种有效性。     

基于6σ稳健性方法的汽车行驶平顺性优化

建立某轿车11自由度的整车平顺性模型,以各个座椅垂向加速度均方根最小为优化目标,以各个悬架的动行程和各个车轮的相对动载为约束条件,结合蒙特卡罗方法和6σ稳健性优化技术,分别对悬架参数进行多目标确定性优化和稳健性优化,分析设计变量波动对优化结果的影响.优化结果表明:优化后的整车平顺性明显提高;稳健性优化结果比确定性优化结果具有更高的稳健性和可靠性.     

基于云模型的多属性决策方法适用性研究

军事通信网络效能稳健性评估是一个综合性问题。如何根据特定的评估需求确定适当的多属性决策方法是稳健性评估的重要支撑和基本问题。在云模型的基础上,提出了一种多属性决策方法的适用云量化评价方法。通过构建各方法适用云模型,计算其期望和超熵对各方法适用度进行定量评价,为多属性方法优选的信任决策提供了量化依据。通过案例分析表明,该方法能够有效地支持评估主体的方法稳健性优选决策,对评估方法的稳健性优选决策研究进行了有益的探索。     

基于Info-Gap决策的结构抗震稳健性优化设计

针对结构抗震设计中存在严重不确定性问题,基于Info-Gap理论建立一种考虑地震设计谱参数不确定的结构抗震稳健性优化设计方法.该设计方法采用Info-Gap模型来描述地震设计谱中反映地面运动强度的水平地震影响系数最大值αmax和场地特征周期Tg的不确定,通过嵌套优化使结构设计满足结构的临界性能要求的同时实现最大化不确定的稳健性.通过对一个6层3跨的钢框架的抗震稳健性优化设计验证分析表明:这种基于满足性能的结构抗震设计需在满足结构性能需求和提高不确定稳健性之间进行权衡取舍;同时也证实该方法为在不易得到不确定性因素足够信息情况下的基于性能结构抗震可靠性设计提供了一条新思路.     

大学英语教改新模式——思维教学与合作型策略在大班英语课堂之应用实证研究

本文通过对西方思维教育和合作型策略的理论发展进行回顾,对我国现阶段大学英语课堂的基本特点进行描述和分析,提出把思维教学这一外语教学思想和合作型策略这一外语教学方法引入中国大学英语课堂。作者在对具体课堂交际活动的设计、评估、基本策略的论述中,介绍了目前英国外语教育的一些研究成果,试图在借鉴的基础上,为中国外语教学者打开思路,从而在课堂教学中能提高教学效率,培养出具有综合运用能力和自主学习能力的语言学习者。     

模糊目标与模糊约束时的稳健设计研究

用模糊数学方法 ,对模糊目标时的稳健设计原理进行了研究 ,提出了望目特性和望小特性稳健设计的模糊概率型的稳健性准则 .针对在一般的模糊优化设计中 ,模糊约束条件的不稳健性 ,提出的模糊约束条件的稳健性准则 ,既要在干扰因素下提交设计质量的抗干扰能力和优质率 ,又要保证设计点的可行稳健性 ,因此在此基础上 ,建立了模糊目标与模糊约束条件下的模糊稳健设计数学模型 ,给出了模糊稳健设计实例 .这是一种新的稳健设计原理 ,具有工程应用前景模糊目标与模糊约束时的稳健设计研究@郭惠昕$湖南常德师范学院机械工程系!415003,常德…     

基于概率鲁棒的水轮机调速系统鲁棒性评估

针对常规鲁棒性评估方法不能定量给出评估结果的问题,提出了一种基于概率鲁棒方法的控制律鲁棒性定量评估方法。首先确定水轮机调速系统的数学模型和控制策略,并确定参数的摄动范围、置信水平等;然后对系统进行蒙特卡洛仿真,得到阶跃响应曲线簇并绘制性能指标的累计频率曲线;最后计算性能指标的可接受概率、样本均值等统计量,实现鲁棒性的定量评估。以紧水滩水力发电厂水轮机调速系统为研究对象,分别设计了基于PID和模糊内模的调速系统控制器,并用上述方法对两种控制器的鲁棒性进行评估。结果表明,模糊内模控制器的鲁棒性更优,与概率鲁棒的鲁棒性评估结果一致,验证了概率鲁棒对控制律鲁棒性定量评估的有效性。     

MIMO系统的性能鲁棒控制问题

初步研究了多变量离散系统以灵敏度函数的ｌ￣１范数为性能指标的性能鲁棒控制问题。证明了严格因果系统在达到了最佳稳定鲁棒的同时也达到了最佳性能鲁棒；对ｌ￣１最佳稳定鲁棒问题给出了求解方法及证明。     

支持并行协同产品开发的广义鲁棒设计方法

研究了并行协同产品开发过程中的广义鲁棒设计方法.首先,针对并行协同产品开发过程中的不确定性,给出了广义鲁棒设计框架;然后,提出了广义鲁棒性概念,分析了性能鲁棒性和约束鲁棒性;最后,在传统优化设计模型的基础上,考虑产品参数的变化对性能的影响,修改传统优化设计模型的优化目标和约束条件,使它们包含广义鲁棒性指标,建立了广义鲁棒设计模型,并基于遗传算法对模型求解.该方法能有效提高并行协同设计的广义鲁棒性,用一个转向架设计实例验证了其有效性.     

计算控制论的理论与应用

针对目前控制论研究分支越来越多、对模型的依赖越来越强、分析算法和控制器设计算法越来越复杂的问题 ,为了有效地提高控制系统设计精度和鲁棒性 ,改善系统分析和设计的环境 ,提出了计算控制论的概念 ,指出了稳定性和耗散性质是系统的基本特征 ,在此基础上导出了系统鲁棒性分析和鲁棒控制器设计所需要的基本定理和公式 .研究结果表明 ,基于系统能量的耗散性概念可以建立系统分析的统一框架 ,基于LMI可以建立系统解算的统一框架 .最后还就计算控制论的研究内容和问题及其有关研究方法、基本数学和物理特征进行了探讨     

一种工程结构的鲁棒优化设计方法

在结构优化的过程中结合鲁棒设计的思想，考虑了不确定因素的影响，在取得目标的最优解的同时，使该目标在可行区域内对变量的变化不敏感。针对目标函数及约束函数的鲁棒性，将工程结构鲁棒优化问题描述成双目标优化问题，采用带权无穷范数理想点法求解该双目标鲁棒优化问题的Pareto最优解。两杆支架的设计结果表明，鲁棒优化设计的结构不仅具有更高的质量，且在设计时具有很强的灵活性。     

变结构控制系统的鲁棒性分析

本文研究变结构控制系统的鲁棒性,证明了在系统存在控制延迟、非线性以及对象参数和外扰的界限未知的情况下,变结构控制系统是鲁棒的,并提出了进一步增强这类系统鲁棒性的措施.数字仿真支持了理论结果.     

基于区间分析的非概率稳健优化设计

提出了一种新的基于区间分析的非概率稳健优化设计模型.利用非线性区间数规划和函数的区间扩张,对稳健性指标进行了计算,将含有区间参数的常规稳健优化模型转化为确定性的稳健优化模型,转化后的模型能够根据设计者要求实现任意指定稳健性的优化目标,最终建立了两级稳健优化设计模型.该模型无需知道设计参数的概率分布函数,也不要求目标函数...     

极点配置自校正鲁棒控制算法

从极点配置自校正控制和鲁棒估计与控制相结合的角度出发，研究出一种当输入信号和对象参数在较大范围内变化时有较好鲁棒性能的控制算法。并通过仿真对算法的有效性进行了验证。     

稳健设计中的稳健可行性分析

针对稳健设计中的约束可行稳健性问题,提出了一种新的稳健优化设计方法。通过分析不确定因素对约束的影响,提出了利用最大波动分析计算在不确定性因素影响下约束的最大波动量,将该变化量作为惩罚项添加到原约束中,构造了两级优化数学模型。顶级优化是在原有常规优化的数学模型基础上添加了稳健可行性的判断指标,次级优化用来判断稳健性指标的值。与其他方法比较,该方法不需要知道不确定因素的概率分布和约束的梯度信息。实例结果证明该方法是可行的。     

顺序统计滤波能量驱动的鲁棒快速图像分割

为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。