基于首次穿越破坏的TMD体系频域可靠性分析

为了研究可靠度的频域特性及TMD(tuned mass damper)体系减震特性,基于首次穿越破坏准则,推导了结构在随机激励下关于谱矩截止频率的概率分布计算公式,采用向前差分方法求解关于频域的概率密度,利用概率分布计算公式分析了TMD结构体系可靠度的频域概率信息.结果表明:可靠度的频域概率密度为负值,且随着频带变宽频域可靠度趋近于直接按照首次穿越破坏准则的计算值;结构无控时前两阶频率处的可靠度下降比例为59.23%和35.45%, TMD结构体系的相应比例为34.54%和55.92%,从频域可靠度的角度表明了TMD结构体系主要控制一阶振型,并体现了减震的可靠性.      

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随着城市机动车保有量的飞速增长,油气资源的短缺问题日益严重,如何采取有效措施减少能源消耗是一个值得深入研究的问题。用双层规划思想建立先进出行者信息系统和油耗的最优速度确定的优化模型。在此模型中,上层规划是通过系统总出行时间和油耗总量确定最优速度的问题,下层问题是在一定速度条件下考虑先进出行者信息系统影响的出行道路选择行为,构造了弹性需求条件下的随机用户平衡配流模型,并给出了一个平衡迭代算法进行求解。最后用了一个简单的算例,对模型的求解算法进行了验证。研究结果显示,随着出行者对道路实际情况认识程度的降低,可以通过提高装备ATIS设备的出行者比率,使得出行者能够合理地进行路径选择,从而降低系统总费用。     

停车许可证的动态最优供给策略

考虑可预约和不可预约公共停车设施共存情况，制定停车许可证动态最优供给策略.构建随机最优控制模型以实现系统总时间损失期望值最小化，利用动态规划原理推导出最优性条件，即哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程，采用一种预设最优值函数方法得到动态最优供给策略的解析解.结果表明：动态最优供给策略为一个反馈控制，即车辆排队时间的函数；依据排队时间是否存在，动态最优供给策略分为两种情况.以北京市国贸地区为例进行蒙特卡洛实验可知：相较停车许可证完全供给策略，动态最优供给策略可节约时间0.45~1.94 min/veh；随着停车许可证用户行为不确定性增加，动态最优供给策略节约时间的平均值上升，变异系数下降.     

停车许可证的动态最优供给策略

考虑可预约和不可预约公共停车设施共存情况,制定停车许可证动态最优供给策略.构建随机最优控制模型以实现系统总时间损失期望值最小化,利用动态规划原理推导出最优性条件,即哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程,采用一种预设最优值函数方法得到动态最优供给策略的解析解.结果表明：动态最优供给策略为一个反馈控制,即车辆排队时间的函数;依据排队时间是否存在,动态最优供给策略分为两种情况.以北京市国贸地区为例进行蒙特卡洛实验可知：相较停车许可证完全供给策略,动态最优供给策略可节约时间0.45~1.94 min/veh;随着停车许可证用户行为不确定性增加,动态最优供给策略节约时间的平均值上升,变异系数下降.     

ATIS 环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS 环境下的行程时间可靠性,将出行者群 体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则 (SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO 不动点模 型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变 化,基于Monte Carlo 模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS 环境下随机动态路 网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性. 数值结果 表明：OD 行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS 市场占有率 并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.     

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针对区域公共物流中心(Regional Public Logistics Center, RPLC)选址问题,考虑到选址问题的不确定性,运用场景规划技术,建立RPLC选址双层规划模型。上层规划模型最小化RPLC建设及运营费用,下层建立分车型随机用户均衡模型用以描述城市内车辆的路径选择。通过预估RPLC在未来运营中可能出现的各种场景,确定相应场景下变量的取值,并求解双层规划模型、确定该场景下的最优选址结果;根据场景发生的概率选取在各种场景下加权平均费用最小的选址结果作为最终结果。同时,本文给出了求解该问题的离散粒子群算法和数值算例。结果表明,所建立的模型和求解算法是有效的,能较好地解决RPLC选址的不确定性,这对于节约RPLC建设和运营成本,减少投资风险是可行的。     

Preliminary Application of Scale Transformation Stochastic Resonance in Dual-Sequence Frequency Hopping System

Aiming at the detection failure of strong noise interference in the dual channel of the dual-sequence frequency hopping(DSFH), the scale transformation stochastic resonance(STSR) is applied for the first time,and the output signal to noise ratio(SNR) is raised effectively, at the same time, the symbol reception is completed for DSFH at low input SNR. Firstly, the radio frequency(RF) and intermediate frequency(IF) signals are analyzed based on the super-heterodyne reception of DSFH; secondly, the equations of probability density function(PDF), output power spectrum and SNR of the STSR output are derived for the IF signal; finally, the algorithm of the optimal matching STSR is proposed with the optimal matching parameters. The simulation results show that the algorithm can effectively solve the detection failure, as the global output SNR of DSFH is strongly improved that the output SNR can reach-17.72 d B when the input SNR is-20 d B after the processing of the optimal matching STSR.     

基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

提出了一种动态规划改进算法, 根据约束条件确定未来可达状态序列, 通过计算离散状态点间的转移代价, 在保证求解精度的同时, 降低了离线优化计算量; 利用改进动态规划算法设计了增程式电动汽车能量管理策略, 根据能量管理优化问题特点, 建立了动力系统模型和适用于全局优化求解的系统状态方程, 并确定了以动力电池荷电状态为系统状态量和增程器发电功率为系统控制量; 在迭代计算过程中, 将发动机燃油费用和动力电池电能费用之和作为目标函数, 构建了基于北京主干道不同行驶里程仿真工况, 得到了驱动电机需求功率最优分配结果; 提取了增程器启停状态与动力电池荷电状态和驱动电机需求功率二者之间的控制规则, 利用最小二乘法对增程器功率分流比与驱动电机需求功率的分布规律进行拟合, 建立了基于优化规则的能量管理策略。仿真结果表明: 对于行驶里程为100km的仿真工况, 动态规划改进算法计算时间为7 239s, 与经典动态规划算法相比计算效率提高了78.2%;基于优化规则的能量管理策略能够获得类似动态规划改进算法的控制效果, 2种控制策略的动力电池荷电状态误差小于2.5%;相比实车电能消耗-电能维持型控制策略, 基于优化规则的控制策略能够使整车经济性提高5.4%, 使燃油经济性提高7.9%。      

民用航空发动机在翼时间控制方法

为了通过视情维修策略控制民航发动机在翼时间,分析了发动机维修与在翼时间的特点,建立了反映在翼时间与状态监测变量和故障强度之间关系的比例强度模型,确立了性能衰退下的在翼时间控制限与单位时间总成本期望值最小时的最优预防性维修间隔,并进行了CF6-80C2A5型发动机运营数据的实例验证。结果表明:故障强度小,则在翼时间控制限低;预防性维修与事后维修成本率会影响最优预防性维修间隔;完备的发动机拆换与在翼历史记录、维修成本、适航与制造商要求、寿命件限制等数据是提高在翼时间控制准确性的关键。     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络，分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧，提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架，以时空节点流量为状态，以时空弧流量为决策变量，建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。 采取滚动时域优化思想，建立含前视时间窗的随机规划模型，并利用CPLEX优化引擎，滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明，滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果，提升系统运营效率。在计算时间限制下，滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模 样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间，可有效提升车辆动态调度决策效果。     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.     

Reliability analysis of electrical system of computer numerical control machine tool based on bayesian networks

The core of computer numerical control (CNC) machine tool is the electrical system which controls and coordinates every part of CNC machine tool to complete processing tasks, so it is of great significance to strengthen the reliability of the electrical system. However, the electrical system is very complex due to many uncertain factors and dynamic stochastic characteristics when failure occurs. Therefore, the traditional fault tree analysis (FTA) method is not applicable. Bayesian network (BN) not only has a unique advantage to analyze nodes with multiply states in reliability analysis for complex systems, but also can solve the state explosion problem properly caused by Markov model when dealing with dynamic fault tree (DFT). In addition, the forward causal reasoning of BN can get the conditional probability distribution of the system under considering the uncertainty; the backward diagnosis reasoning of BN can recognize the weak links in system, so it is valuable for improving the system reliability.     

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在集装箱多式联运系统中,内陆运输方式和路径的选择,对集装箱门到门运输过程的运输效果产生很大的影响.为更合理地组织多式联运,本文在充分考虑集装箱内陆运输路径因素的同时,研究集装箱多式联运在运输方式转换过程中节点作业随机特征对运输方式和路径选择的影响.以总成本最小为目标,建立带有时间约束的混合整数规划模型,通过图形变换,将问题转化为节点作业带有随机特征和运输时间约束的最短路模型.通过实例验证并对结果进行分析,求得的路径在成本和时间方面较合理,具有可操作性,可以成为多式联运路径选择的决策参考.     

基于可靠性和结构特性的离散网络设计问题

考虑到交通运输网络的可靠性因素以及拓扑结构的稳定性因素,引入网络连通可靠性和网络结构熵的概念,分别将其改进为系统的优化目标,建立了基于连通可靠性和网络结构熵的多目标离散网络设计模型,并设计了交叉熵算法来求解该问题.通过优化计算,算例结果表明系统的优化目标是可行的并能够较好的改善网络拓扑结构功能.     

基于局域网的助航灯光综合监控设计

为了消除人工监控的各种弊端 ,提高工作效率、可靠性和快速性 ,实现机场助航灯光监控系统的国产化和现代化 ,完成了一种基于专用局域网络的机场助航灯光综合监控系统的设计 ,其中应用了多种先进的软、硬件和网络技术 ,开发了友好的监控界面 ,实现了信息实时广播和收发 ,达到了网络实时监控、故障实时触发报警的目的。另外还使用了 SQL Server7.0备存现场和操作数据 ,使用了多种冗余设计和自检技术以满足该类系统对可靠性和维护性的特殊要求。在软件设计中 ,对组成系统的灯光、电力和油机三个主要部分使用了分立设计的方案以确保各自运行的独立性 ,既实现了集散控制 ,又达到实时和可靠的要求。结合实际开发、调试和改进过程 ,阐述了该系统的组成 ,给出了软、硬件和界面的设计方案 ,对相关的重要技术和一些实际问题进行扼要的论述     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

Optimal Burn-in and Preventive Maintenance Modeling with Competing Failure Processes

In this article, we assume that the product in the burn-in procedure only experiences continuous smooth degradation process, while in the field operation period the product experiences both continuous smooth degradation process and shock process. The shock process can cause the product not only traumatic failure,but also additional abrupt degradation damage. After the system reliability model and maintenance model have been proposed, the optimal burn-in setting and age replacement duration are obtained under the considering of minimizing the long run average cost rate. A numerical example with the real data is analyzed to illustrate the application of the model.     

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路网容量可靠性是评价路网综合性能的重要指标之一,已越来越受到路网规划者和交通管理者的重视,而现有评价方法大多在确定路网最大容量过程中并没有综合考虑服务水平的约束。本文为在路网容量可靠性评价中更好地体现出行者及管理者对服务水平的要求,新建了基于服务水平约束的路网容量可靠性双层规划模型,以行程时间增量系数和饱和度系数为约束构建上层规划,结合用户路径选择行为的特点,选用SUE(随机用户平衡)分配模型作为下层规划。采用遗传算法和Monte Carlo 仿真相结合的方法求解容量可靠性模型。并给出了算例.计算结果表明,该模型能够较好地体现不同服务水平要求下的路网容量可靠性,并为城市路网规划、管理及路网性能的改善提供依据。