关联规则挖掘算法的优化

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,该算法在处理规模巨大的候选项目集时存在耗时长和效率低的问题,提出了采用分割法对数据进行分片的优化算法.实验证明该算法不仅能减少数据挖掘对系统资源的占用,而且解决了数据库中数据分割下局部频繁项目序列集产生和全局频繁项目序列集的转换问题.     

RSS拓补结构机座的动态优化

以燃气轮机透平端RSS(旋转对称支承板)机座为研究背景,通过用D’Alembert原理建立了RSS机座的拓补优化域和等价边界条件,从而实现了用均匀化方法的RSS机座拓扑结构优化,得到了旋转对称的弧形支承板拓扑结构的机座.然后,结合原来RSS机座的机构特征在ANSYS workbench中建立了RSS拓补结构光滑有限元模型,并进行了工作条件下的模态分析,以前三阶模态振型中轴承座的振型作为当量静载荷加载到原模型对比计算,验证边界条件的正确性.以RSS机座弧形支承板的四个关键尺寸为设计变量,以机座的变形量和应力为目标函数,进行了随频率变化的动态优化设计.通过优化改变了RSS拓补结构的动态特性,使固有频率远离了工作频率.     

钛合金螺旋铣孔参数对表面粗糙度影响研究

螺旋铣削作为一种新工艺在钛合金制孔方面得到广泛应用,表面粗糙度是评价钛合金孔加工质量的重要指标。基于Matlab建立钛合金螺旋铣孔表面粗糙度预测模型,开展钛合金螺旋铣孔实验,研究发现:在0.15~0.25 mm/rev范围内,随着螺距的增大,钛合金孔表面粗糙度呈现先减小后增大的变化趋势;在0.03~0.05 mm/tooth范围内,随着切向每齿进给的增大,表面粗糙度呈现先逐渐增大后减小的趋势;类似的,在2 500~3 500 r/min范围内,随主轴转速的提高,表面粗糙度变化曲线呈现先升高再降低的规律,但之后又有平缓上升的趋势。研究结果可为钛合金螺旋铣孔参数优化及表面粗糙的控制研究提供重要实验依据。     

一种三项CD共轭梯度法及其全局收敛性

在前人提出的三项PRP共轭梯度法的基础上,提出了一种三项CD共轭梯度法.与以往求解无约束优化问题的经典二项共轭梯度法不同,该算法的搜索方向是三项的,且在任何线性搜索下都具有充分下降性.在适当的条件下,证明了三项CD共轭梯度法在强Wolfe线性搜索下具有全局收敛性.     

机床温度测点优化方法研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.     

集装箱堆场出口箱箱位分配多目标优化模型

为了合理分配集装箱堆场出口箱箱位,考虑出口箱进场时间的随机性以及出口箱重量的不确定性,以取箱装船过程中尽量避免翻箱操作、最小化存储成本、使各堆栈中箱子数均衡为目标建立堆场出口箱箱位分配的多目标优化模型.应用MATLAB软件中YALMIP工具箱编程求解.针对此模型,设计3组实验,分析贝位中已占用箱位数对箱位分配的影响,以及各堆栈中箱子数均衡与存储成本之间的关系.结果表明该模型能够从总体上实现对出口箱箱位分配的优化并能尽量避免取箱装船过程出现翻箱操作.     

基于Choquet模糊积分算子的多指标属性船型方案优选模型

船型方案排序及优选是一个多指标属性、多层次且指标属性相互关联的决策问题.考虑船型方案评价中各评价指标间存在的模糊性和相互关联性,利用模糊测度和Choquet模糊积分算子对船型方案进行优选.此方法的优点是考虑了方案各指标属性的关联关系,而且决策过程不用确定各指标属性的权重,减少了决策过程中决策者的主观臆断性,使排序结果更具客观性和科学性.计算实例说明:基于Choquet模糊积分方法建立的船舶方案优选模型正确,方法简单,结果合理,为船型方案选择提供了一种可靠的参考.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

基于多运动场耦合的转向系统多目标优化设计

考虑悬挂缸的动刚度特性及轮胎的非线性特性,将转向机构、悬挂、轮胎三运动场进行耦合处理,建立转向系统多目标优化数学模型,对400 t重型矿用自卸车转向系统进行更精确地优化设计. 应用物理规划法,构建转向系统物理规划优化设计模型,通过遗传算法进行模型求解及初步筛选,最后对车辆进行紧急双移线试验,仿真分析其操纵稳定性,实现转向系统优化解集合的最终筛选,为最优解的确定提供了一种新方法.      

一种含参数的修正HS共轭梯度法及其收敛性

提出了一种含参数的修正HS共轭梯度法,该算法具有性质:1参数βBHSk不仅具有梯度值的信息还具有函数值的信息;2参数βBHSk是非负的;3其产生的搜索方向是充分下降的。在合适的条件下,证明了该算法在弱的Wolfe线搜索下具有全局收敛性,数值结果证明了该算法对于求解无约束优化问题的有效性。