基于mRNA转录的复合材料铺层数量遗传算法优化

研究使用最少铺层数量,使产品达到性能指标的复合材料铺层优化问题。使用遗传算法,参考真实生物遗传过程,在遗传算法由染色体得到个体的过程中,补充了mRNA转录过程模块。该模块通过在染色体上设定终止子,得到前体mRNA,再通过剪接、对称、角度还原过程,得到成熟mRNA,即铺层序列。在算法运行过程中,染色体长度始终不变,铺层序列的长度通过mRNA转录模块得以改变,由此实现了铺层数量和铺层角度的同时优化。     

汽车顶盖复合材料前横梁铺层多目标优化设计

以自主品牌某型号汽车顶盖复合材料前横梁为研究对象,以整车模态频率、弯曲刚度、抗压性能为优化目标,通过编程实现以复合材料铺层的工艺要求为约束条件,对碳纤维复合材料前横梁进行多目标铺层优化,最终获得了Pareto优化解。在Pareto优化解中选择一组折衷的优化铺层方案,结果显示,优化后的铺层方案性能优于初始设计方案。     

考虑结构、材料和工艺要求的复合材料B柱优化

为实现汽车轻量化,提高汽车耐撞性,并考虑汽车B柱结构形式和材料特性,采用了一种复合材料B柱削层结构。利用复合材料可通过削层工艺方便地实现变截面厚度的特性,分两步对复合材料B柱削层结构进行了多目标的优化。首先,通过分析B柱结构形式确定削层区域,以轻量化为目标,构建代理模型并采用多岛遗传算法进行优化,得到各个子层区域的铺层层数。然后,综合考虑削层结构的工艺和性能特点,研究不同铺层角度和铺层顺序对耐撞性的影响,确定了铺层最佳方案。最终结果表明,在满足工艺要求的条件下,复合材料B柱结构的质量减轻了61.4%,并提升了整车在顶压和侧面碰撞中的耐撞性。     

基于遗传算法的桥梁钢筋砼受弯构件优化设计

探讨了遗传算法在公路钢筋砼受弯构件优化设计中的应用,针对简单遗传算法存在"早熟收敛"的缺陷,采用大变异操作来避免产生局部最优解.数值实验证明,与常规优化方法比较,遗传算法能从搜索空间中的多点出发进行寻优,寻优过程中仅涉及适应度函数的计算与评价,能很好地解决结构优化设计问题.     

基于抗撞性的汽车B柱碳纤维加强板优化设计

考虑到碳纤维增强聚合物基复合材料的特点,本文中将某乘用车B柱原钢材加强板用碳纤维材料替代,并进行优化。首先在整车侧面碰撞有限元模型的基础上进行B柱子结构模型的解耦,利用子结构动态模型进行了B柱加强板的材料替换和性能计算,确定了初始纤维板铺层和厚度;为充分发挥复合材料可设计性的优势,采用面向复合材料的结构优化方法进行了纤维复合材料的铺层厚度、角度和铺层顺序优化。对比原车结构,在抗撞性不变的前提下,碳纤维B柱加强板取得显著的轻量化效果。     

碳纤维复合材料防撞梁轻量化设计

为某车型设计了碳纤维复合材料防撞梁,建立了其有限元分析模型,并用传统钢制防撞梁碰撞试验与仿真结果对比验证了模型准确性。然后采用全因子实验设计确定其横截面形状与铺层顺序的最优组合,最后应用NSGA-Ⅱ遗传算法对防撞梁结构铺层厚度进行了多目标优化。结果表明,在其碰撞性能提高的基础上,轻量效果达到将近65%,且优化后的防撞梁结构与吸能盒和前纵梁结构连接后,在高速碰撞过程中变形模式更合理。     

碳纤维复合材料车轮试制方法

本次研制的碳纤维复合材料车轮为分体式结构,主要包括碳纤维壳体、铝合金芯轴,另外还有与之匹配的隔热垫。壳体采用近百层预浸料逐层计算、层层铺覆,经模压高温固化成型。本次使用的碳纤维复合材料的基体耐热性不高,抗压能力不足够高以及碳纤维复材本身的各向异性明显等特性给新产品试制带来了巨大挑战。通过科学的结构设计、选材以及科学的铺层设计和计算,为了适应车轮复杂的受力环境,合理设计铺层数量和合理的纤维的方向,使结果满足车轮的力学性能,经相关力学试验验证,满足了设计目标,通过必要的工装及其辅助装置,进行了某小型纯电动车碳纤维复合材料车轮的开发试制,通过本次试制,积累了在碳纤维复合材料方面的试制经验,为该类件的新产品开发提供参考和借鉴。     

连续碳纤维增强复合材料汽车顶盖铺层优化

本文中基于抗雪压性能需求,对连续碳纤维增强复合材料汽车顶盖结构开展了多层次铺层优化设计。首先,进行了连续碳纤维增强复合材料力学性能试验和参数反求,并将分析所得应力应变曲线与试验结果对比,结果误差均在允许范围之内,验证了所选取的材料本构模型参数的正确性。然后,以顶盖质量最小化为目标,开展了汽车顶盖自由尺寸优化、尺寸优化和层组优化,在优化过程中同时兼顾了工艺约束和顶盖刚度两个方面的要求。优化后,连续碳纤维增强复合材料汽车顶盖的质量比原始钢制件减轻了59.3%,顶盖在加载过程中未出现明显的屈曲现象,满足设计要求。     

基于代理模型的复合材料带加强筋板多目标优化

本文以复合材料带加强筋板的质量、刚度及屈曲载荷为优化目标,在铺层约束下对加强筋的铺层数、铺层顺序以及截面尺寸进行多目标优化。为了使NSGA-Ⅱ算法适应于可变铺层数的铺层顺序优化,对算法的基因编码方式进行改造并在遗传操作中引入Permutation操作。优化过程中采用代理模型对结构的刚度及屈曲载荷进行估计,减少了有限元模型的调用次数。算例表明通过优化算法的改造及代理模型的引入降低了优化成本。     

复合材料重型车车架结构的优化设计

对复合材料重型车车架进行了优化设计研究，以复合材料车架重量为目标雨数，分别建立了以车架纵梁复合材料铺层厚度为设计变量的优化模型和以复合材料铺层角度及厚度为设计变量的优化模型。优化结果表明，从现代复合材料的应用与复合材料结构优化设计两方面入手进行汽车大型承载部件的轻量化研究，是非常有效的方法。     

病毒进化遗传算法在动态路径规划中的运用研究

针对车辆导航的动态最优路径问题,设计一种病毒进化遗传算法,提出相应的编码方案和适应度的计算。通过运用改进A*最短路径算法解决遗传算法中初始种群的产生,同时在遗传算法中增加病毒感染操作,在同一代群体中进行横向传播进化信息。该算法不仅能够较快求出最优路径,而且对路网没有任何的约束条件,同时对离散和连续的动态网络模型有效。最后给出病毒进化遗传算法的试验仿真结果。     

超高压共轨系统轨压控制策略研究

为稳定控制超高压共轨系统中的共轨腔压力并缩短轨压控制算法的开发周期,利用AMESim/Simulink联合仿真技术建立了超高压共轨系统轨压控制仿真模型,采取前馈+PID控制算法设计了轨压控制策略,并针对轨压控制中的瞬态和稳态工况进行了仿真计算,最后在试验台架上开展了轨压跟随性测试。结果表明:所制定的前馈+PID控制算法能使轨压稳定在目标轨压附近,上下波动小于3 MPa,且轨压突变时瞬态响应时间小于0.5s,控制结果能够满足超高压共轨系统对精度和速度的需求。     

基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

利用激光点云的城市无人驾驶路径规划算法

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题，采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性，首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融入了斥力场的规划空间，解决激光障碍物提取中的过分割等问题。其次，利用规划空间来处理随机采样算法中的采样策略、最优母节点选取策略、修剪策略以及最终路径选择策略。再次，在算法中加入了Anytime策略来提高优化解的利用率，使得算法的计算效率满足无人驾驶实时性的要求。同时，为了保证无人驾驶中规划路径的鲁棒性与可靠性，创建了一个综合5重因素的代价函数来选择最优路径，并根据不同的无人驾驶场景来调整相对应的参数；最后在城市测试道路上进行了实地测试。结果表明：设计的算法框架能够适应最高时速40 km·h^-1的城区驾驶环境，并能完成跟驰、换道、融入以及静动态障碍物的避障决策。在与SST算法的对比试验中，所提出的算法在各个试验中的轨迹、方向盘转角以及速度的平滑性都优于SST算法，其轨迹与障碍物的距离也优于SST算法。     

基于遗传算法的高速公路纵断面节能设计

为综合考虑高速公路构造成本和运营成本,详细分析了土石方成本和燃油消耗成本的影响因素,描述了土石方量和燃油消耗量的计算过程,以两者之和构造了适应度函数.然后对等距划分纵断面的变坡点进行二进制编码,基于遗传算法建立了一般情况下高速公路线路纵断面节能设计的模型与算法,致使线路设计的着眼点不再局限于强调工程造价的构造阶段,而是...     

城市公交区域调度双层优化方法研究

为了实现区域公交行车计划编制优化，构建了一个以区域内乘客候车时间为上层目标、以车队规模为下层目标的双层规划模型。由于上、下层目标之间存在的互相影响关系，导致模型难以获取最优解，选择将下层目标转化为模型的约束条件从而实现对模型的简便求解。对于车队规模的取值，提出了一种基于逆差函数的车队规模搜寻算法。进一步地，为了建立车队规模的约束条件，提出了3类核算时间点，并引入逻辑变量表征发车方案的选择，通过对核算时间点所对应的逆差函数值进行约束从而保证当前的发车方案能够满足既定的车队规模要求。在车队规模取值及约束条件确定的基础上，对模型进行求解即可得到不同车队规模取值情况下所对应的换乘时间表现最佳的发车方案。为了验证模型及求解思路的可行性，以哈尔滨市部分公交线路为例进行验证。结果表明：候车时间最优方案较初始方案能减少换乘时间10.3%，车队规模最优方案能减少初始车队规模15.2%；模型计算结果相当于为公交运营企业提供了可选择方案的效果边界，公交运营方可以通过结合预期的运营目标和实际公交规模选取最佳的发车方案，从而提高实际调度水平和运营效果。     

软土区低施工净空条件下明挖隧道设计探讨

中山市古镇快线（沙古公路）快速化改造工程在裕祥路节点设置一座明挖下沉隧道,隧址位于深厚软土区,隧道平面投影上方有500kV高压线走廊小角度斜交隧道路线轴线,竖向施工空间受限。本文以该项目为例,针对常见的软土地层基坑墙底隆起验算难以通过的问题进行研究,并借鉴他人研究成果,给出一种解决方案;同时以该项目为例,提出可采用接杆搅拌桩实现净空受限条件下隧道基坑坑底加固,该工艺既能满足搅拌桩深层加固需求,其价格也较常规低净空下普遍采用的高压旋喷桩加固工艺低廉。目前,基于上述解决方案的施工图设计文件已取得批复,将为软土地区低施工净空条件下明挖隧道设计提供有益参考。     

军用集装箱空箱铁路调运模型及求解算法

从军用集装箱铁路运输的实际情况出发,设置相关变量,建立基于用户偏好的模糊运输规划模型.针对这类特殊的运输问题,应用遗传算法求其最优解,并设计了相应的矩阵编码方法、适应度计算、交叉算子和变异算子,给出一仿真实例.仿真结果表明,上述模型可以得到最优调运方案,保证空箱调运的准点率是提高空箱调运服务质量和运输保障效能的关键因素.