依宝公路施工初步设计方案优化分析

以目前正在施工的依宝（依兰-宝清）工程项目为例,首先介绍项目概况,从施工路线优化、路基优化、路面优化、排水防护优化、互通优化、分离立交优化、通道优化、桥涵优化、交通安全优化9个方面,系统论述在施工图设计阶段的方案优化。     

调速型液力偶合器勺管与旋转外壳不干涉优化设计

通过简化偶合器勺管与旋转外壳的位置关系,建立勺管与旋转外壳干涉的数学模型,建立优化目标函数和约束条件,编制优化程序及优化处理,将优化结果与实际产品的设计参数进行比较,并将优化结果进行三维建模．结果表明：优化结果正确,优化程序可以应用于系列偶合器优化,为设计提供最优化的设计参数．     

高速列车停站优化问题的两阶段求解算法

为了提高高速列车停站优化问题的求解效率,以高速列车停站设置原则为基础,分析了影响列车停站的主要因素,从方便旅客出行及减少旅客出行广义费用两方面考虑,建立了列车停站方案综合优化模型.结合列车停站优化问题的特点,提出了包含初步优化和综合优化的两阶段优化算法,初步优化阶段采用基于先验知识的局部优化方法,可以快速有效的获得问题的较优解,综合优化阶段利用具有较强爬山能力的禁忌搜索算法进行全局优化.最后对某高速铁路高峰小时开行列车的停站优化问题进行求解.结果表明,两阶段优化算法比一般禁忌搜索算法效率提高约30%.     

调速型液力偶合器勺管与旋转外壳不干涉优化设计

通过简化偶合器勺管与旋转外壳的位置关系,建立勺管与旋转外壳干涉的数学模型,建立优化目标函数和约束条件,编制优化程序及优化处理,将优化结果与实际产品的设计参数进行比较,并将优化结果进行三维建模.结果表明:优化结果止确,优化程序可以应用于系列偶合器优化,为设计提供最优化的设计参数.     

干线协调控制系统的绿信比协同优化模型研究

建立了干线协调控制系统的变步长绿信比协同优化模型．在各交叉口单独绿信比优化的基础上,通过计算确定协同优化第一层每一步优化对象、范围和优化步长,当某一步的优化步长不满足约束条件时,保持原有约束条件和最后一步的优化范围,将步长降至1s进入第二层优化获得最优设计方案．模型的特点是每一步纳入多个交叉口,进入优化范围,并使用同一步长一次完成增加全系统带宽的优化。     

基于FOA优化贝叶斯网络的高速公路机电故障预测研究

利用果蝇优化算法的快速搜索能力和全局最优能力,结合贝叶斯网络的结构特点,运用果蝇优化算法优化贝叶斯网络结构,提出一种基于果蝇优化算法优化贝叶斯网络的高速公路机电设备故障预测研究。     

复合材料带孔板孔形与铺层优化设计

为提高复合材料带孔板的承载能力,对其孔形和铺层进行优化; 基于损伤力学模型建立了复合材料带孔板的仿真分析模型,并验证了其仿真精度; 选用圆孔、三角孔、方孔3种孔形的复合材料板,分别进行了仅孔形优化、仅铺层优化、先孔形优化后铺层优化、先铺层优化后孔形优化4种优化方案,对不同方案优化后的复合材料带孔板进行失效分析。分析结果表明:仅铺层优化对不同孔形复合材料板的失效载荷提升效果(7.6%~13.4%)明显大于仅孔形优化(2.0%~2.9%),仅孔形优化对三角孔带孔板失效载荷提升幅度最大,仅铺层优化对圆孔带孔板失效载荷提升幅度最大; 同时采用孔形优化和铺层优化对失效载荷的提升效果明显优于单一优化方法,其中先孔形优化后铺层优化方法对不同孔形复合材料板的失效载荷提升幅度最大(11.6%~15.6%); 铺层优化和孔形优化的先后顺序对圆孔带孔板影响最大(相差3.5%),对三角孔和方孔带孔板影响相对较小; 3种孔形的带孔板中,圆孔带孔板优化后失效载荷提升幅度最大(15.6%),在实际应用中圆孔带孔板的性能相对较好,且稳定。      

基于BRT吸引圈层的公交线网优化重构方法——以常州市为例

现阶段公交网络布局及优化研究,大多偏重单条线路调整而缺乏对线网整体协调性的考虑,或理论性过强而可操作性不足.针对此类问题,依托常州市公交线网优化方案研究,提出了“网络节点重构,线路优化配合”的公交线网优化重构方法.在对BRT吸引圈层内的公交线路进行优化必要性判断的基础上,根据常规公交线路与BRT线路的位置关系及功能定位对常规公交线路进行分类,通过优化方法选择集提取线路优化方案.提出了关键节点的概念,搜索节点期望线重构网络,判断筛选方案,生成线路优化方案选择集.最后,根据总体优化目标函数进行方案比选,求解最优解,得到最终优化方案.经过常州市新建BRT二号线检验,优化效果明显,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于广义矩方法的多目标网络优化模型实证检验

多目标稳定性网络优化模型是多目标优化模型的改进,文中以南昌市2000~2006年机动车辆管理处累计的历史数据为例,采用广义矩估计方法对所提出的多目标稳定性网络优化模型进行了实证检验.结果表明,改进后的优化模型比传统网络优化模型对网络优化的结果有相当程度的改善,采用多目标稳定性网络优化模型优化现实交通网络具有相当的适应性和稳定性.     

基于优先系数的最短工期优化方法

提出通过计算各工序优先系数的方法进行资源限定,实现最短工期优化,使该类型的优化从定性优化变成了定量优化,为该类型的优化提供了一个新的求解思路.     

平面张弦梁结构的优化分析

将BP神经网络引入平面张弦梁结构的优化分析,并针对离散变量结构的拟满应力法加以改进,与遗传算法相结合从而构成一种新型组合优化方法,并将该法应用于平面张弦梁结构算例的优化分析,结果表明了算法有效可靠,最后对算法的计算精度和速度进行了讨论。     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

桁架结构拓扑优化的微粒群算法

为了解决有应力和位移约束的桁架结构的拓扑优化问题,将微粒群算法用于桁架结构拓扑优化.用罚函数法将应力和位移约束下的结构优化问题转化为无约束优化问题,用微粒群算法迭代计算.为了证明此方法的可行性,给出了2个具有应力和位移约束的桁架结构拓扑优化的算例.计算结果表明,微粒群算法与现有算法获得的桁架结构拓扑优化结果一致.     

非线性方程组求解的新方法

提出了一种求解非线性方程组的方法.将非线性方程组的求解问题转化为最优化问题,对经典BFGS变尺度法进行改进:采用高精度通用数值算法求解函数梯度,采用新的数值解析法进行一维探索,进而有效地提高了BFGS变尺度法的效率和程序通用性;对遗传算法进行了改进.将改进的BFGS变尺度法与改进的遗传算法进行混合杂交,得到一种全局优化算法,数值测试表明该算法是可靠的.     

Structural Optimization of Hatch Cover Based on Bi-directional Evolutionary Structure Optimization and Surrogate Model Method

Weight reduction has attracted much attention among ship designers and ship owners. In the present work, based on an improved bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method and surrogate model method, we propose a hybrid optimization method for the structural design optimization of beam-plate structures, which covers three optimization levels: dimension optimization, topology optimization and section optimization. The objective of the proposed optimization method is to minimize the weight of design object under a group of constraints. The kernel optimization procedure (KOP) uses BESO to obtain the optimal topology from a ground structure. To deal with beam-plate structures, the traditional BESO method is improved by using cubic box as the unit cell instead of solid unit to construct periodic lattice structure. In the first optimization level, a series of ground structures are generated based on different dimensional parameter combinations, the KOP is performed to all the ground structures, the response surface model of optimal objective values and dimension parameters is created, and then the optimal dimension parameters can be obtained. In the second optimization level, the optimal topology is obtained by using the KOP according to the optimal dimension parameters. In the third optimization level, response surface method (RSM) is used to determine the section parameters. The proposed method is applied to a hatch cover structure design. The locations and shapes of all the structural members are determined from an oversized ground structure. The results show that the proposed method leads to a greater weight saving, compared with the original design and genetic algorithm (GA) based optimization results.     

基于蚁群算法的城市公交线网模型优化方法研究

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,城市公交线网模型优化是一个复杂的非线性组合优化问题.本文将蚁群算法用于城市公交线网模型优化问题的研究,建立了城市公交线网的数学模型,该模型以乘客公交总出行时间最短与公交运营投入最小为目标函数,并在此基础上设计了相应的算法.算例证明了该算法在城市公交线网优化中应用的可行性和有效性.     

基于满意优化的模糊多目标预测控制算法研究

提出了以满意优化取代传统的最优控制对模糊预测控制中的性能指标进行优化的方法。以模糊多目标单步预测模型为例，给出了系统对某一控制目标的满意优化控制算法，并在此基础上提出了基于满意优化的模糊多目标预测控制算法。     

基于DACS3的改进蚁群算法求解TSP问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后提出了一种改进算法,该算法在选择路径时仅考虑信息素强度,在信息素强度更新时采用基于3层动态信息素更新(Dynamic Ant Colony System with 3 level updates,DACS3)机制,更好地模仿了自然蚂蚁。最后通过仿真验证该算法,结果表明该算法可以取得较好的搜索效果。     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

基于粒子群和蚁群算法的边界层微分方程求解

沿竖壁自然对流边界层微分方程组速度和温度均耦合,在打靶法中应用Newton求根的方法解对应的相似性微分方程组时对初值选择要求较高,在根值附近收敛变慢.将微分方程边值问题转化为初值问题求解的打靶过程可看作优化设计问题,用优化设计算法求解.将基于生物群信息传递规则和觅食规则提出的粒子群算法和蚁群算法应用到打靶法的求解过程中,并与其它优化算法计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法和蚁群算法用于沿变壁温竖壁自然对流层流边界层微分方程求解是可行的,计算过程稳定,对初值选择不敏感.