汽车底盘高效设计方案与开发工具构建

为提高汽车底盘开发对新能源汽车技术发展和市场导向的适配能力,基于多学科设计优化方法提出一种高效的汽车底盘产品优化设计方案。方案面向底盘开发多过程,以两个专用设计平台、6 个工具模块为载体,以综合开发工具的形式实现汽车概念开发阶段对动力学特性导向下底盘参数及特性影响的评估与优化,为提高产品设计效率、缩短开发周期、降低开发成本提供技术支持。     

基于PSO算法的公路养护决策优化

目前,我国公路养护在决策中会出现养护资金分配不合理,资源未充分利用等不同程度的问题。针对路面养护,基于粒子群优化算法建立养护决策模型,可有效平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度,并通过10组基准测试数据验证了PSO算法的寻优性能和收敛精度。研究结果表明:PSO算法可有效对不同路面条件下公路养护决策进行优化分析,保障养护效率。     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

集装箱港口装船作业模式下场桥和内集卡跨箱区联合调度优化

为了进一步缩短集装箱船舶在港靠泊时间,基于场桥作业区域划分思想,综合考虑场桥分配均衡、场桥任务量均衡和集装箱任务顺序等实际约束,以装船任务总完成时间最短为目标,构建场桥和内集卡跨箱区协同调度方法,并设计包含带改进操作的遗传算法进行求解。对比实证分析表明,在装船任务一定的情况下,所提出的调度算法能够进一步缩短场桥和内集卡的作业时间,提升场桥和内集卡调度效率,从而缩短集装箱船舶在港靠泊时间。     

基于改进遗传算法的双向渐进结构优化方法研究

本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题.首先确定单元权重系数与单元密度的递推关系式,形成一种考虑单元密度历史信息的材料插值模型,从而增强恢复误删高效单元的能力.然后引入遗传算法中的交叉和变异操作,启发式地更新结构状态以提高全局寻优能力.最后将该方法编写成可用于实际工程结构优化设计的程序.算例表明,提出的方法能稳定得到最优拓扑形状且计算效率更高,可为工程结构的拓扑优化设计提供一定参考.     

关于济南市城市快速路建设的思考

针对如何处理好济南市新建快速路和既有快速路的系统整合,充分发挥路网效能问题,对济南市快速路网建设进行了梳理,对现状快速路网结构及运行问题进行了分析.在此基础上,提出了快速路网系统改善策略,从快速路网结构优化、现状快速匝道功能完善的角度,阐述了具体优化方案,并对方案效果进行了评估.评估认为,优化方案可基本实现快速路体系规划设想,快速路出入口优化设置后,均能满足规范要求.     

柏果树河景观桥梁方案优化设计

景观桥在方案设计阶段应由建筑师和结构工程师通力合作完成,前期进行桥梁美学、结构选型设计以确保方案落地.现结合工程实际,论述城市景观桥梁的方案优化思路.其相关经验可供国内同行参考.     

尾门扰流板设计

尾门扰流板是空气动力学套件之一,有助于降低风阻和油耗;而扰流板又是重要的外观设计件,是车辆产品正向开发中的重要一环。文章首先针对不同的尾门扰流板进行策略对比,结果表明注塑扰流板拥有较大优势;再采用六西格玛设计(DFSS)思路对扰流板参数进行优化,使风阻系数降低了0.035;最后针对高低配不同扰流板配置进行了对比分析,并通过CAE仿真确定紧固方案以满足各项性能要求。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。