微型燃气轮机热电联供系统的热经济学最优化分析

以最小燃料费率和非能量费率为目标函数，以系统的热力学模型和经济学模型为约束条件，对3种微型燃气轮机热电联供系统进行了热经济学最优化分析．计算得到的优化参数，可为能量系统的优化设计和运行提供决策参考依据．     

非线性l1 问题的光滑近似算法

利用“ ”函数的光滑近似函数和无约束优化方法给出非线性l1的一种算法．在适当的假设下，算法是全局收敛的．初步的数值试验结果表明算法的有效性．     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

长悬臂桁架受横向集中力的拓扑优化

用解析方法推导拓扑优化最小重量长悬臂桁架.桁架在应力约束下,自由端受横向集中力作用,桁架宽度为常数,它的节长、结点坐标、腹杆和弦杆的角度,以及所有杆的横截面尺寸均为设计变量.分析结果表明,拓扑优化桁架中的各节腹杆的位置和横截面面积相同,中间结点位于每节1/4位置.当结构长度趋于无限长时,腹杆趋于30°,60°,相对45°桁架的体积差别不大,与类桁架连续体的体积差别也很小.     

船舶牵引机械的结构优化设计

以初步设计方案为基础,利用ANSYS Workbench集成建模功能,实现了PRO/E船舶牵引机械实体模型与ANSYS Workbench的双向关联性,建立了船舶牵引机械有限元模型,并对主要结构参数进行优化,给出参数对结构刚度的敏感度。通过优化方案使整机质量减少24.1%,从而为船舶牵引机械的小型化、轻量化提供了依据。     

一类多乘积规划问题的对偶界方法

针对一类目标函数和约束函数都是多乘积的规划问题给出一种求其全局最优解的分支定界算法.该算法利用Lagrange对偶理论将其中关键的定界问题转化为一系列易于求解的线性规划,并且这些线性规划的规模固定不变,从而更容易应用到实际问题中.理论分析和数值算例表明提出的算法可行有效.     

一种基于粒子群算法和Hopfield网络求解TSP问题的方法

针对Hopfield网络求解TSP问题经常出现局部最优解,将粒子群算法(PSO)与Hopfield神经网络结合,提出一种基于粒子群的Hopfield神经网络方法. 实验证实这种方法能够以更大概率收敛到全局最优.     

航材后续备件优化保障模型研究

针对目前部队航材备件保障方面存在的问题,以及在理论研究方面存在的不足,建立了一种新型的数学模型,解决了在保障率一定的情况下,使得保障经费最小;以及在经费一定的情况下,使得保障率最大的问题。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数...