非对称载荷下驱动轴强度与刚度的匹配与优化

为了解决某重载车辆的驱动轴容易发生早期失效的问题,提出了一种在非对称载荷作用下实现结构强度与刚度合理匹配的分段优化设计方法。通过分析非对称承载驱动轴的刚度对载荷分布的影响,建立了以结构强度和疲劳寿命为约束、驱动轴花键的应变相等为目标的驱动轴结构设计优化模型。优化设计结果表明,危险部位右侧花键齿根应力降低了90.3 MPa,驱动轴两侧扭矩分配更合理,且使用寿命提高了72.2%。     

国外典型河流生态流量管理实践及启示

 生态流量是河流开发与生态环境保护协调发展的关键指标和难点问题。目前,河流生态流量理论方法体系尚不完善,不足以全面指导生态流量管理实践,导致部分河流、河段的生态系统服务功能退化。虽然生态流量的理论体系和计算方法已开展了较多研究,中国学者对国外生态调度也做了回顾和梳理,但是对生态流量的管理目标仍未形成统一认识。通过梳理国外7条典型河流的生态流量管理实践,从珍稀濒危洄游性鱼类、国际重要湿地、珍稀濒危鸟类等多种生态保护目标,以及流域综合管理机制、水权交易、国际投资等政策管理的多个方面,分析了不同河流的生态流量实施过程和效果,归纳总结了7条典型河流生态流量管理实践的成功经验和不足,进而提出了对政府、管理部门、研究机构、水电企业和非政府组织等多个利益相关方在生态流量研究与管理方面的启示。     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

基于多主体建模的社会化养老形成分析

在国家大力推进社会化养老服务体系不断发展的背景下,研究了社会化养老的形成.根据效用最大化原则,利用多主体建模方法,构建了一个包含政府、养老机构、家庭三大类主体的社会化养老仿真模型,模拟了社会化养老行为这一宏观社会经济现象的形成.仿真结果表明:就业率和工资水平对社会化养老的形成有显著影响;政府补贴对社会化养老有效需求的产生影响不显著,而对服务供给产生较大影响;而老年人的财富水平、对父母的关爱水平、对下一代资金投入和对下一代关爱水平对社会化养老的形成影响不显著.     

一种基于贝叶斯的渐进式图像匹配框架研究

提出了一种新的渐进式图像匹配框架,将图像匹配与图像概率更新结合在一起解决这一问题.该框架在当前匹配结果上,利用贝叶斯方法对最可信目标图像进行高效的重新估算,并且可保证提高后续的图像匹配效果.实验结果表明,与一次性图像匹配方法相比,所提方法的匹配性能更优.此外,即使是对外观发生变化及包含远离主体对象的图像场合,所提方法性能仍然健壮.     

常用地坪涂料的应用

总结了常用地坪涂料的分类、用途,从实际的使用过程归纳出不同类别地坪涂料的适合配套和施工工艺,对用户地坪涂料的选取和实际施工都具有很好的指导作用。另外,对地坪涂料施工过程中容易出现的问题进行了总结,并根据实际情况提出了有效的避免和解决办法,从而能很好地指导地坪涂料的安全、有效使用。     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于差价补偿策略的集装箱班轮运输定价模型

针对集装箱班轮运输定价问题,构建差价补偿策略下班轮运输的定价模型,研究差价补偿策略下托运人订舱行为和承运人定价决策,分析市场需求波动与承运人定价、差价补偿系数、承运人收益的内在关系,以及承运人定价对托运人订舱量的影响,并通过数值分析进行验证.结果表明:随着市场需求波动的增大,承运人最优定价与最大收益降低,而差价补偿系数增大;且托运人订舱量随着承运人定价的增大而减少.承运人采用差价补偿策略时,市场需求波动存在一个上限值,如果需求波动小于该值,则承运人采用差价补偿策略有利于其提高收益.