非正态分布的汽车半轴凸缘的可靠性稳健设计

将可靠性优化设计理论、可靠性灵敏度分析技术与稳健设计方法相结合,讨论了随机参数服从非正态分布汽车半轴凸缘的可靠性稳健设计问题,提出了可靠性稳健优化设计的计算方法。把可靠性灵敏度溶入可靠性优化设计模型之中,将可靠性稳健设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题。     

基于混合粒子群优化算法的桥梁有限元模型修正

针对传统模型修正方法求解复杂、精度较差等问题,提出基于混合粒子群优化算法的模型修正策略。由于粒子群算法存在早熟收敛问题,采取自适应动态惯性权重策略改进粒子群算法,并引入差分进化算法进行混合优化。在模型修正时,对模型进行相关性分析并选取待修正参数,引入混合粒子群算法修正模型的参数,得到能够真实反映桥梁结构静、动力特性的有限元模型,为结构安全评估及健康监测提供科学依据。采用该方法对某简支梁模型进行修正,修正后的模型精度较高,验证了该算法的有效性。     

基于佳点集协同进化粒子群的信号配时优化

针对基本粒子群优化算法在迭代过程中容易陷入局部极值的问题,引入佳点集理论和协同进化算法,提出了一种改进的粒子群优化算法即基于佳点集方法的协同进化粒子群优化算法;以排队长度、延误时间及通行能力建立优化约束模型,对过饱和状态下的交叉口使用仿真软件VISSIM对改进的优化算法进行试验,对现状与优化后的结果进行对比分析。结果显示,运用基于佳点集方法的协同进化粒子群优化算法能有效优化信号配时,降低排队长度与延误时间,提高通行能力,解决多目标约束优化问题。     

汽车前纵梁结构耐撞性分析及多目标优化设计

为提高汽车前纵梁结构的耐撞性和轻量化水平,文章对其进行多目标优化设计。基于动态落锤冲击试验,建立并验证了前纵梁有限元模型的准确性以及建模方法的可靠性。结合试验设计、粒子群优化（PSO）算法改进的支持向量机回归模型（SVR）和非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）,以减轻前纵梁质量和增加其比吸能为优化目标,对前纵梁的结构进行确定性优化和可靠性优化。结果表明,优化后的前纵梁结构耐撞性和轻量化水平都有了提升,同时也保证了设计的可靠性。     

交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制

为提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,提出一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法.首先,提出一种新的高维多目标进化算法GRMODE,设计了新的算法模型并改进了Pareto支配排序等多项关键技术;其次,设计了基于GRMODE算法的交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制模型,提供5项控制目标最优的信号控制方案.在南京市交叉口信号控制中的仿真实验结果表明,基于GRMODE算法的控制模型能够使交叉口机动车平均延误、停车次数、通行能力、非机动车平均延误及行人等待时间等多项性能指标同时达到最优,提升交叉口智能信号控制效率.     

基于定量分析的公交线路网络优化与粒子群算法

针对公交线网优化问题,利用粒子群算法进行了研究。在考虑城市公交系统多因素的基础上,给出了公交线网的优化原则、优化目标和约束条件,并将优化目标和约束条件定量化处理,给出了相应的数学表达式。在定义6维空间的基础上,利用经济转化系数,将公交线网优化的多目标问题转化为单目标优化问题的情况下,建立了公交线网优化的线性模型,并用粒子群算法进行了求解计算。通过粒子在解空间中搜索,找到最佳的公交线路网络。最后对算法进行了实际应用分析,结果表明该法简单实用、结果可信,有广泛的应用前景,而且该法也为多目标优化问题提供了一种合理可行的方法。     

预应力砼连续箱梁桥主梁设计参数优化

针对当前连续箱梁桥主梁设计参数计算中存在的问题,提出一种基于多目标粒子群算法的参数优化方法。以主梁的边中跨比、墩顶梁高、跨中梁高及梁底曲线幂次4个参数作为优化对象,以桥梁受力性能、主梁总体造价作为优化目标,采用多目标粒子群算法建立了连续箱梁桥主梁参数优化数学模型;算例分析结果表明,该优化方法得出的设计参数使主梁的结构受力性能与造价均优于传统方法,该优化方法有效。     

基于区间分析的发动机悬置系统稳健优化设计

针对不确定参数发动机悬置系统的优化问题,基于区间分析理论,将稳健设计与多目标优化相结合,提出一种提高发动机悬置系统隔振性能的稳健优化设计方法。该方法在区间数学模型的基础上建立悬置系统稳健优化模型,以动反力及其变化范围最小为目标函数,固有频率的合理配置为约束条件,悬置刚度为优化变量,并将悬置刚度和悬置位置的波动范围作为区间参数变量,对某型轿车发动机悬置系统进行稳健优化设计。结果表明,该方法改善了悬置系统的隔振性能,提高了系统参数的稳健性。     

基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法。在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题。进一步在滚动优化环节中,引入具有求解多约束问题能力的改进粒子群优化算法进行求解。通过数值仿真对比分析,结果表明,基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制算法能有效提高燃油经济性和行车舒适性。结合CarSim搭建模型进行联合仿真,验证算法有效。     

基于容差模型的发动机悬置系统稳健优化设计

应用稳健优化设计理论,考虑设计变量的不确定性对结果的影响,建立稳健优化模型。以发动机悬置系统能量解耦为目标,用Pareto遗传算法对系统的刚度参数进行稳健优化,并将优化结果运用Monte Carlo方法进行分析.结果表明,优化方法可以有效提高悬置系统的稳健性。     

基于自适应网格粒子群算法的多目标配送优化模型

对配送方案的选择提出多目标优化,在满足客户需求的前提下,力求成本最低和各配送中心负荷均衡,建立多目标规划模型。运用粒子群算法对解空间粒子进行局部和全局的搜索,再运用自适应网格算法对非劣解外部集进行更新和维护,保持其规模。实证表明,采用基于自适应网格的多目标粒子群算法对该模型进行求解能够得到均匀分布于解空间的Pareto前沿。结果表明两目标具有一定的悖反关系,据此选择满意解。     

钢筋混凝土梁遗传算法优化设计

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。通过介绍遗传算法在钢筋混凝土梁结构参数求解中的应用,利用遗传算法对钢筋混凝土梁进行优化,建立钢筋混凝土矩形截面梁的满足约束、造价最低优化模型及相应的适应度函数,采用二进制编码,通过执行遗传算法的选择、交叉和变异算子,实现对结构的优化设计,并分析了算例,成功求解了钢筋混凝土梁结构非线性优化设计模型。实例结果表明:该法可以节省时间,优化结果准确并可以降低造价。     

镁铝合金车轮胶栓复合连接稳健性优化设计

提出了车轮胶栓复合连接的多目标确定性与稳健性优化设计方法。首先,建立镁铝合金组装式车轮螺栓连接有限元模型,对其进行弯曲疲劳寿命仿真,对比疲劳试验结果,验证了车轮仿真模型的准确性。随后,建立结构胶弹塑性本构模型,通过试验得到其应力应变曲线和剪切强度。最后,选取胶层厚度与种类、螺栓预紧力和螺栓孔直径为设计变量,建立车轮栓胶复合连接参数化仿真模型,以车轮连接螺栓疲劳寿命、结构胶最大拉伸和最大剪切应力为优化目标,借助ISIGHT优化平台,分别采用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和微存档遗传算法(AMGA)对车轮胶栓连接结构进行了多目标确定性和6σ稳健性优化设计。稳健性优化后车轮连接的可靠性得到进一步提升。     

基于疲劳寿命的驱动桥壳可靠性与轻量化设计

为提高驱动桥壳的轻量化水平和道路行驶疲劳可靠性，对驱动桥壳进行6-Sigma稳健性多目标轻量化设计。首先，建立驱动桥壳的虚拟台架仿真模型，并进行垂直弯曲刚性和垂直弯曲静强度的仿真分析，将仿真得到的桥壳本体各测点变形量和关键受力点应力值与试验结果进行对比，以验证桥壳虚拟台架仿真模型的可信性。其次，建立驱动桥壳的最大垂向力仿真模型，结合耐久性强化路面下驱动桥壳板簧座处的垂向载荷谱，基于名义应力法，对驱动桥壳进行了道路行驶工况下的疲劳寿命分析。然后，选取驱动桥壳本体各截面壁厚为设计变量，基于熵权法和TOPSIS（Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）方法研究各壁厚变量对桥壳综合性能的影响。结合RBF（Radial Basis Function，RBF）近似模型和NSGA-Ⅱ算法（Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA-Ⅱ）对驱动桥壳进行基于疲劳寿命的多目标确定性轻量化设计，获取Pareto最优解集，选取桥壳的优化方案。最后，基于蒙特卡罗模拟抽样方法和微存档遗传算法（AMGA）对驱动桥壳进行了多目标6-Sigma稳健性轻量化设计，得到桥壳稳健性优化方案。研究结果表明：稳健性优化后，驱动桥壳本体的疲劳寿命降低了12.3%，但和初始结构的疲劳寿命相比，仍提升了117%；桥壳本体疲劳寿命正态分布的标准方差下降了72.1%，说明桥壳本体的疲劳可靠性得到了大幅提升；桥壳本体的质量升高了1.8%，但和优化前的桥壳原结构相比，仍实现减重5.9%。     

利用粒子群优化算法进行桥梁维修管理计划的优化

制定桥梁维修管理计划是一项非常繁杂的工程优化难题,使用常用的优化算法很难取得满意的结果。利用耐荷性和耐久性作为桥梁的健康指数,考虑维修方案和维修费用的问题,用费用最小化和品质最大化2种方案建立了桥梁维修管理的优化模型。探讨利用粒子群优化算法(PSO)求最优桥梁维修管理计划的解的可能性,并与作者开发系统中的遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IA)进行了比较,运用多样度的概念说明了粒子群优化算法(PSO)在解决这类问题的先进性。结果表明,粒子群优化算法(PSO)对于桥梁维修管理计划的优化是一种普适高效的算法;而且,考虑维修的管理期间越长,应用粒子群优化算法求解问题收敛性与其他2种方法相比显得更好,得到准最优解的频率也更高。     

基于模态振型的预应力混凝土梁损伤检测

以预应力简支梁为例，通过Ansys有限元模型，分析模态振型在预应力混凝土结构损伤检测中的技术可行性。结果表明:模态振型不仅可以明确地确定结构损伤的存在，而且可以较准确地确定结构损伤的位置。所得结果对于预应力钢筋混凝土梁的健康状况检测具有一定的参考价值。     

格丑沟大桥系杆拱桥系梁混凝土配合比优化及性能试验

格丑沟特大桥主桥为系杆拱桥,系梁采用C55混凝土,属高强高性能预应力钢筋混凝土,要求混凝土具备高工作性能(低坍落度、高流态、稳定泵送)、高抗裂性能(低收缩)、高耐久性能。该文通过掺用聚羧酸系高效减水剂、优质粉煤灰以及改善骨料质量、优化骨料级配等技术手段,对系梁混凝土进行了配合比优化及性能试验研究,为工程施工推荐了满足设计要求、经济合理的施工配合比。施工实践证明,系梁混凝土质量良好。     

天津海门桥混凝土桥面板维修设计

海门大桥为简支下承式栓焊桁架桥,是我国早期开启桥中跨度最大、提升高度最高的直升式公路桥,其甲乙型跨采用的钢筋混凝土桥面板经过多年使用,破损严重。介绍该桥维修设计方案,即根据提升式开启桥的特点,参考相关规范,将桥面板厚度适当增加,采用开孔板作为剪力连接件,加强钢梁和混凝土桥面板的联系。     

PSO algorithm-based parameter optimization for HEV powertrain and its control strategy

The coordination between the powertrain and control strategy has significant impacts on the operating performance of hybrid electric vehicles (HEVs). A comprehensive methodology based on Particle Swarm Optimization (PSO) is presented in this paper to achieve parameter optimization for both the powertrain and the control strategy, with the aim of reducing fuel consumption, exhaust emissions, and manufacturing costs of the HEV. The original multi-objective optimization problem is converted into a single-objective problem with a goal-attainment method, and the principal parameters of powertrain and control strategy are set as the optimized variables by PSO, with the dynamic performance index of HEVs being defined as the constraint condition. Computer simulations were carried out, which showed that the PSO scheme gives preferable results in comparison to the ADVISOR method. Therefore, fuel consumption and exhaust emissions of HEVs can be effectively reduced without sacrificing dynamic performance of HEVs.