城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

EPC工程造价动态管理

EPC工程造价动态管理主要指的是在工程造价管理过程中的相关技术、计算过程中的原理以及相关方法,根据我国政府相关的法律以及法规,在一定的程度上对EPC工程造价动态管理进行指导性的组织活动。其作用在于对工程项目造价进行合理的确定以及合理的控制,对建筑工程中的投资效益进行有效保障,并在一定程度上对其社会效益进行保证。     

基于动态优化双钻头打孔机生产效能的研究

首先,对孔型加工及走刀方式进行分析,为提高打孔机效能,采用两钻头同时作业的方式。然后,根据相关的数据,应用动态优化的相关理论建立数学模型,并运用遗传算法进行求解,从而确立了双钻头作业时的最优作业线路、最佳行进时间和作业成本,并用MATLAB编写程序画出了相应图形,更加形象地显现出了各个路段的最优作业方案。     

串联谐振注入式有源电力滤波系统稳定性分析

为了兼顾系统的滤波性能及无功补偿,又能维护系统的稳定性,提出一种新型串联谐振注入式有源电力滤波器拓扑结构并建立相应的数学模型,对其工作原理进行系统分析,探讨它在电网电压畸变、电网电压波动性以及在系统延时和惯性情况下的工作原理,并分别对电网电压畸变、电网电压波动性、系统延时及惯性这3种情况的稳定性进行系统分析研究,利用仿真软件对其结果进行仿真。研究结果表明:上述系统具有良好的稳定性和可靠性,满足了无功补偿,可以较好地应用于工业电力系统。     

基于长期监测的特重车流作用下桥梁动态放大系数研究

基于长期监测的特重车流作用下桥梁动态放大系数,本次研究从某高速公路大桥安装的交通信息采集系统中实时记录的数年交通荷载信息,以及动态称重设备(WIM)形成与实际车流特征相符的随机车流样本,对特重车过桥的空间动力响应和动态放大系数进行了研究,从中对特重车的交通荷载工况进行了提取并定义。监测系统所记录的特重车交通荷载信息包括车速、车型、车长、车质量、车辆到达时刻和行驶车道等信息,使用自行研发的随机车流-桥梁耦合分析软件(BDAN)对其进行统计分析获得各参数特征。     

三门峡水库电站运行调度的优化研究

三门峡水库泥沙淤积严重，使其枢纽的各项技术指标经常变化，为其调度运行带来极大困难。为此，充分考虑三门峡水电站运行过程中的各种约束条件，分别采用动态规划和遗传算法给出了电站优化调度模型，建立了该电站的运行调度系统。经过水库1991年—2000年实际来水和控制运行的月报资料的模拟验证，结果表明，该系统可平均增加发电量约12．9％，使电站能更合理地进行管理调度。而且，通过对随机模拟的长序列入库月径流过程的模拟调度，建议了三门峡水电站具体的管理调度运行方式。     

编队协同对地攻防对抗多级动态决策方法研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,运用军事对抗的动态状态空间模型,建立了主从递阶互动决策模型——Nash-Stackelberg-Nash决策模型,重点解决军事对抗中寻求多级动态决策的联合最优策略问题。仿真结果表明,该决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,良好的解决了两级对抗动态决策问题,并达到了较好的作战效果,能够为作战对抗提供有力的战场分析依据。