采用优化的Bass模型对中国IPv4标准扩散趋势研究

在介绍描述创新扩散的Bass模型基础上,提出了优化模型的方法--采用蚁群算法作为Bass模型的参数估计算法,并以中国互联网IPv4标准的扩散为例.采用优化的Bass模型对其扩散趋势进行了深入研究.通过与传统算法的比较,证明采用蚁群算法可以提高Bass模型参数估计的精度,并通过对模型实证研究结果的分析得出标准扩散作为一种特殊的技术创新扩散.遵循其一般扩散规律,采用优化的Bass模型对标准扩散问题进行研究效果会更好.最后对中国互联网IPv4标准扩散趋势进行了预测并提出了策略建议.     

自锚式斜拉-悬吊协作体系动力特性及模型试验研究

自锚式斜拉-悬吊协作体系桥作为一种新的大跨径桥型,综合了悬索桥和斜拉桥的特点,对其动力特性的研究十分重要.利用大型通用程序ANSYS建立空间有限元模型,用子空间迭代法对这种新型结构的动力特性进行了计算分析.同时通过动力模型试验对其动力特性进行研究,模型试验结果与理论分析相吻合,说明用现有的有限位移理论分析自锚式斜拉-悬吊协作体系的动力特性,并进行抗风、抗震设计是可靠的.     

沉积岩系地层温度场模型及其参数优化识别

研究了石油地质过程中沉积岩系古地温分布情况和有关参数识别问题。给出了包括传导、对流的导热方程及其初始、边界值条件，讨论了该抛物型偏微分方程解的存在性。构造了识别导热率等参数的优化识别模型。依据可分Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中双线性型的有界性与强制性等，证明了识别问题最优解的存在性。     

线性激光位移传感器的结构优化设计

根据被测物体的表面反射模型,采用光线追踪法对用于自由曲面数字化的线性激光位移传感器进行了计算机仿真,利用复合形法进行了传感器结构参数优化,使用单片球面透镜替代非球面透镜获得了较好的线性关系。实验表明,采用该方法可以缩小传感的结构尺寸、提高精度,降低成本。     

精锻叶片模具三维型面优化技术

基于有限元模拟技术,对包括切边工序在内的叶片精锻过程进行了准确模拟,并针对叶片锻造过程中叶身型面产生的尺寸偏差,采用模具型面直接补偿的方法对叶片精锻模具进行了三维优化设计.通过模拟,定量给出了锻件型面的尺寸偏差,建立了偏差类型与型面变形之间的关系.以锻件型面偏差总量最小为优化目标,设计了基于变化的权重优化算法,准确计算了模具型面各节点上的插补值,并利用B样条曲面构建技术对优化后的模具型面进行了重构.开发了模具型面直接补偿优化设计系统,并对镍基叶片模具进行了优化设计.结果表明,模具型面偏差明显减小,优化效果显著.     

低渗透油藏矩形井网水力压裂适应性研究

水力压裂技术是低渗透油藏增产改造的主要措施。矩形井网由于注采井数比高、注水强度大等特点,可以提高油井产能和注水井注水能力,是目前油田开发的有效井网形式之一。针对低渗透油藏的地质特点,对矩形井网在低渗透油田水力压裂中的适应性进行了研究。结果表明,对低渗透油田,采用矩形井网开发能获得较好效果。研究了矩形井网在不同井距和排距条件下裂缝长度和导流能力变化对压裂井产能等开发指标的影响。研究结果表明:对于矩形井网,井距一定,压裂效果并非排距、缝长比和导流能力越大越好,而是存在一个合适的范围。     

经编机摆动臂有限元分析及优化设计

以有限元分析与优化设计理论为基础,结合UG NASTRAN有限元分析软件,建立了经编机槽针床摆动臂结构的有限元分析模型,对其结构进行了静力学应力分析,利用应力分析结果作为优化设计的强度和刚度约束条件,建立了经编机槽针床摆动臂的数学模型,并对其进行优化。结果表明,在保证零件强度和刚度的前提下,通过改变主要设计尺寸参数,使结构的质量减轻了7.6%,从而有效提高了机构的运行速度。     

目标可靠度约束下的潜艇耐压圆柱壳优化设计

以结构目标可靠度为约束条件对潜艇耐压圆柱壳进行了优化设计研究．根据潜艇耐压圆柱壳结构的特点确定设计变量和相应的结构失效模式,并确立结构优化时的优化目标及有关约束条件,其中,可靠性约束是考虑潜艇耐压圆柱壳强度和稳定性失效的系统可靠性．推导了相应的计算公式,编制了可用于工程实际的计算机程序,并以一具体实例进行了优化设计分析,为潜艇结构的可靠性设计提供一定的理论基础．     

新的粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。     

VaR与CVaR的对比研究及实证分析

对两种风险度量方法——风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的性质和最优化算法进行了比较．首先对它们具有的性质如平移不变性等进行了比较,其中CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性．然后,通过引入顺序统计量,把现实中基于CVaR的最优组合问题转化成线性规划问题,并说明只有当收益服从高斯分布时,基于VaR和CVaR的两种最优组合问题的解才是一致的,基于VaR的最优问题才有意义．最后对深市股票进行了实证分析,验证了上述结论,并分析了可能存在的影响结果的因素．