和谐利益论视域下的乡村文明家庭建设

盾构刀盘刀具的布置直接关系到刀盘的受力状况、刀具的磨损、大轴承寿命以及高效 稳定的掘进。针对复合型土压平衡盾构刀盘特点研究了切刀及滚刀的布置规律,并对滚刀和切 刀进行了布置优化。在满足刀盘几何要求和力学平衡约束基础上,建立了满足多种约束条件的 滚刀布置优化模型,并采用粒子群多目标优化算法对模型进行求解。从刀盘整体受力出发,并 基于阿基米德螺旋线方法进行切刀布置。最后通过 ＡＮＳＹＳ Ｗｏｒｋｂｅｎｃｈ有限元软件对布置结 果进行仿真分析,验证了该方法布置刀具的合理性和有效性,使优化方案更符合工程实际需要。     

全断面掘进机刀具布置方式研究

全断面掘进机刀盘刀具直接与岩土接触，刀盘刀具的布置是影响掘进性能的关键因 素。本文将全断面掘进机刀具布置分为正滚刀布置和边滚刀布置。正滚刀以刀间距合理的原 则出发，阐述了等刀间距布置以及螺旋线布置方式的不同。边滚刀在考虑刀具布置基本原则前 提下，建立多目标多约束的刀具布置优化模型，用遗传算法得到最优解。并以某型刀盘为实例， 验证了该布置方法的可能性。     

高磨蚀复合地层盾构刀盘受力分析与计算

盾构在复合地层中施工,经常会遇到盾构姿态难以控制、刀盘刀具异常或过量磨损、刀盘变形与开裂等问题,目前是盾构施工一大难题。针对芜湖过江隧道其中一段软硬复合地层的工程地质特点,将其在盾构掘进断面内的地层简化为上软下硬的二元地层结构,对刀盘受力公式进行推导并建立刀盘受力计算模型,基于LabVIEW编制盾构刀盘受力计算程序。该程序可以计算盾构机在复合地层掘进过程中的刀盘有效推力、有效扭矩、倾覆力矩和不平衡力及它们的变化情况。最后实例计算,得出刀盘受力和力矩随软岩比、刀盘转角和贯入度的变化规律,解释了盾构在复合地层施工难题的原因,为其提供依据。     

矩形盾构刀盘系统结构设计

在地下管廊建设中,矩形盾构空间利用率高、覆土浅和施工成本低等优点逐渐被人们重视。在对比常见矩形盾构刀盘形式的基础上,提出矩形刀盘设计方案、偏心距计算方法和矩形刀盘阻力矩计算方法,应用此计算参数完成矩形盾构刀盘及主驱动设计。分析刀具寿命,采用有限元法,进行刀盘的流固耦合分析,并对主轴的强度进行校核,验证了设计方案的可行性,以期为矩形盾构刀盘研制工作提供参考。     

基于切削温度分析的刀具磨损状态研究

为了解刀具在切削时的实际状况,课题组提出了基于切削温度的刀具状态实时监测的方案。[JP2]采用仿真与试验相结合相验证的方法,对刀具在新刀、早期磨损、严重磨损以及失效4种状态下的切削温度进行分析。通过试验采集刀具磨损及失效的温度信号数据,建立了基于最小模糊度的隶属度函数优化模型,用于诊断刀具加工过程中的磨损及失效状态。应用结果表明,该方法可以实现对刀具磨损及失效状态的实时监测,对提高机床的加工效率及加工精度具有重要意义。     

设施布置问题的非线性目标规划模型及其遗传算法

由于设施布置问题实际上是一个极其复杂的多约束多目标的优化问题 ,本文将其建模为一新的非线性目标规划模型。为更快更好地求解这一模型 ,本文采用了一种新的遗传算法。它不仅能有效处理不等面积及固定设施问题 ,而且有希望解决多层布置问题。     

超越维度视域下的哲学教科书体系扬弃理路刍议

盾构刀具磨损检测一直是盾构施工过程中的一个难题。在盾构机掘进过程中,无法直接测量刀具的磨损量,这就给刀具的视情换刀带来了巨大的困难。针对盾构施工时的刀具磨损检测,设计了盾构滚刀磨损在线检测系统。其中,下位机采用电涡流传感器对盾构滚刀的磨损进行检测,将电涡流传感器采集到的电信号转换为数字信号后通过串行通信方式与上位机通信;上位机利用C#编程语言开发了盾构滚刀磨损检测软件系统,将下位机采集到的信号进行处理与计算并显示出刀具的磨损量。通过对盾构滚刀磨损的实时测量,从而及时准确地掌握滚刀的磨损状态,为“视情换刀”提供技术支持。     

基于RW-GA的电力物资配送多目标路径优化

设计了一种基于RW-GA算法的电力物资配送多目标路径优化方案。建立GM模型进行资源预置建模,预测出该地区的电力物资需求量,保障物资仓储量充足,在GM基础上,以时间短、风险小为目标建立多目标物资调度模型。提出了RW-GA算法,采用随机游走算法进行全局搜索,获取最优解备选集,利用遗传算法进行局部搜索获取最优解,规划出多目标约束下的最优路径。仿真结果表明:建立的三级网络GM对电力物资需求的预测精度高,所提RWGA算法能够快速收敛并且稳定性较好,可以快速找到电力物资最优的配送路线。     

复杂曲面数控铣削加工工艺参数优化研究

建立铣床参数优化模型,采用遗传算法进行参数寻优,得到复杂曲面切削参数的最优解;通过对铣削加工过程主要影响因素进行分析,得到优化函数和相应的约束函数;利用CAXA通过软件对计算出的理论优化结果进行模拟加工,结果表明工艺参数优化后,可以达到提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本的目的.     

活塞约束对湿式离合器滑摩温度影响探究

为了分析活塞约束对湿式离合器应力分布的影响,运用Abaqus软件建立了湿式多片离合器定速滑摩的二维有限元模型。在Matlab编程软件中建立湿式多片离合器有限差分模型,并将接触压力导入Matlab,数值求解摩擦副温度场。结果发现:实际约束使摩擦元件之间温度存在差异,靠近集中载荷的元件局部温度最高,径向温差最大。台架试验验证了模型的可靠性,根据不同活塞约束形式的编程计算发现,压指中置的活塞盘布置方案产生的温度最低、径向温差最小,能够有效避免摩擦副的热变形。     

基于遗传算法的多源多周期采购决策优化

为了降低供应链网络采购成本同时避免单源采购的风险，课题组研究了多源采购中多周期和多原料的供应链订单分配问题。考虑价格折扣和采购量的约束，建立了以期望成本最小化为目标的非线性规划模型，并采用遗传算法进行优化计算。设计了遗传算法双层编码染色体及相应的遗传算子，以MATLAB为平台进行优化。将算例分别采用遗传算法和启发式算法进行计算，计算结果验证了所设计的遗传算法是有效的。该研究可以协同优化多制造商对多供应商的订单分配问题，降低采购风险。     

求解约束优化问题的混沌类电磁算法

针对约束优化问题,提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法。采用多目标优化的约束处理技术,将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解;对于转化后的新模型,设计粒子的电荷和粒子间的受力公式。同时,为了加快算法的收敛速度,结合混沌优化改进种群中的粒子。采用标准的Benchmark函数对新类电磁机制算法的性能进行了仿真测试,并将测试结果与已有算法的结果进行比较,结果表明,新算法能够快速找到问题的全局最优解或近似最优解,是一种非常有竞争力的优化算法。     

基于不同损伤评价标准的正面碰撞乘员保护研究

在不同乘员损伤评价标准下,汽车碰撞安全约束系统优化可能得到不同的匹配参数。基于实验设计的方法选取一定数量的设计点,分别通过Polynomial SVD、Kriging、神经网络算法建立约束系统的代理模型,用随机样本验证模型的拟合精度。选取神经网络代理模型进行遗传算法优化,发现代理模型在一些接触边界上存在失准的情况,因此采用多刚体MADYMO模型分别以多目标优化、加权综合评价指标WIC和C-NCAP评分3种损伤评价标准,通过MOGA-Ⅱ遗传算法计算得到不同标准下的优化结果。仿真结果对比发现:由于约束系统属于多输入变量的多目标优化问题,在有限的计算时间内难以得到具有代表性的Pareto非劣解集,加之高维的解集空间难以直接得出具有工程参考价值的约束系统匹配参数,而采用两种归一化标准则得出了两组不同的匹配参数,体现出WIC以权重为优先级的重要部位重点保护和C-NCAP以各部位伤害值达标为目标的优化特点。     

无人机群协同作战任务分配方法研究

针对战场环境的多目标、多任务以及无人机能力有限等特点,设计了一种适应于多目标、多无人机、多任务种类的无人机群协同多任务分配模型。结合该模型以及其中的任务偏序约束、协同任务约束、无人机能力约束等约束条件提出了基于任务序列的遗传算法染色体编码方法,和基于同类任务的遗传算法交叉、变异算子。该方法利用遗传算法的全局搜索优化解特点,对无人机群的协同任务分配进行优化。仿真试验表明该方法能够保证满足任务分配约束条件的基础上使任务的分配更加优化。     

多车场集送一体化车辆调度问题及其遗传算法研究

针对物流配送中的多车场一体化车辆调度问题提出了智能处理方法,采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束。并且根据具体约束情况设计了改进的遗传算法,采用了动态染色体、改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有一个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的多车场一体化车辆调度问题的有效性。     

基于正交试验的盾构刀具磨损分析

刀具磨损检测是盾构在复合地层施工中的一个重要研究课题。针对在盾构掘进时刀盘外圈刀具的磨损检测问题,采用正交试验法对掘进参数分析刀具磨损的方法进行了改进,建立了刀具磨损量计算的新模型。分析了掘进过程中总推力、刀盘转速、泡沫注入量对刀具磨损量的影响度,并对计算模型进行了显著性检验。最后,利用盾构施工实测数据对该计算模型进行了验证。研究结果表明,该模型计算的刀具磨损的检测结果与实际换刀是吻合的,并且可以对掘进参数的设置进行指导,以提高掘进效率。     

基于Pareto控制的多目标PSO算法在铣削参数优化中的应用

工艺参数是影响零件加工质量和效率的关键因素,工艺参数的优化和调节是改善加工工艺的最有效方法。针对铣削加工参数优化问题,提出了一种基于应用实例的多目标切削参数优化方法。首先,以材料去除率、切削力和刀具寿命为目标函数,建立了统一的切削工艺参数多目标优化数学模型。随后,使用切削数据对目标函数进行组合,建立了该问题的数学模型,研究了适用的求解方法以获得最优解,并通过实验验证了参数优化的有效性。该方法可为加工参数的选择提供指导和依据。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

基于单位球面生成的等距双NURBS刀具路径规划

目前由离散刀位点数据生成的2条NURBS曲线刀具路径中,刀轴点NURBS曲线与刀具中心点NURBS曲线间 距有可能存在不相等的问题,提出一种单位球面下优化刀轴矢量NURBS曲线的方法,用以解决生成的等距双NURBS刀 具路径中2条NURBS曲线间距有可能不相等的问题。算例表明,本算法可以对工件坐标系下的线性刀路进行光顺,确 保双NURBS样条曲线的间距相等。