基于遗传算法的机液传动系统参数匹配研究

本文中对一款机液复合传动变速器进行运动学、动力学和能量管理分析,确定装配方案和基本参数。采用基于Pareto最优原理的多目标遗传算法研究传动系统的参数匹配问题,包括选择优化目标、确定设计变量和约束条件等。建立基于modeFRONTIER的传动系统多目标优化模型,分别以爬坡度和燃油消耗率为动力性和经济性的目标函数,采用多目标遗传算法,结合实验设计,对模型进行全局搜索寻优。结果表明:爬坡度平均值为27.26°,95%置信区间为[26.36°,28.16°],Pareto最优解为27.93°;燃油消耗率平均值为208.88 g/(kW·h),95%置信区间为[208.62,209.13]g/(kW·h),Pareto最优解为206.76 g/(kW·h)。随着优化迭代步数的增加,爬坡度和燃油消耗率两个目标值都将在一个小范围内收敛,且设计变量的Pareto最优解很好地满足传动系统的匹配要求。     

基于区间不确定性的前悬架多目标可靠性优化

为减小悬架定位参数在车轮跳动过程中的变化量,以改善整车的操纵稳定性,减小轮胎的磨损,提出了一种考虑不确定性因素的前悬架不确定性多目标优化方法。首先,在Adams/Car中建立某车轿麦弗逊式前悬架模型,并运用Adams/Insight进行悬架设计硬点参数的灵敏度分析。然后,利用基于薄板样条插值的高维模型描述技术构建了设计变量和不确定变量与目标函数之间的近似模型。最后,针对该近似模型运用双层嵌套的改进非支配排序遗传算法和隔代遗传算法进行多目标不确定性优化与可靠性优化,得到Pareto最优解集。结果表明,优化后悬架主要定位参数在车轮跳动过程中的变化量有不同程度的减小,说明整车的操纵稳定性有所改善。     

基于ABAQUS的盾构切刀群模拟切削研究

为了解决复合式土压平衡盾构(earth pressure balance)在实际施工时常出现刀盘结饼、刀箱堵塞等工程问题,从刀群切削效果角度研究刀盘刀具布置的合理性,采用切刀群和滚刀群的动态切削模拟方法,提出土体质量变化和刀盘受载的评价指标,得到以下结论:软土地质下切刀群存在内偏角时的切削效果明显好于无内偏角的情况;掘进地层地质较软时宜采用小切刀切削重叠量,地质较硬时宜采用大切刀切削重叠量。刀群布置的研究过程为实际工程问题的解决提供了方法,数值仿真结果为复合式土压平衡盾构刀盘刀群的组合设计提供了参考。     

基于NSGA-Ⅱ算法的磁流变悬置磁路多目标优化

以磁流变悬置的磁路体积最小、输出阻尼力最大为优化目标,基于ANSYS参数化设计语言(APDL)建立了磁流变悬置磁路结构的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行优化,获得了磁路结构的Pareto最优解,并采用模糊集合理论对Pareto最优解进行选优。根据优化前后的磁路结构尺寸加工了两个磁流变悬置,并对悬置动态性能进行试验。结果表明:所提出的磁流变悬置磁路多目标优化方法是正确有效的,能够获得更加紧凑的磁流变悬置磁路结构,并提高悬置的输出阻尼力。     

盾构刀盘切削钢筋混凝土桩基室内试验研究

针对盾构穿越钢筋混凝土桩基的工程难题,开展盾构刀盘切削钢筋混凝土桩基的室内试验,设计全刀盘滚刀和全刀盘撕裂刀直接切削钢筋混凝土桩基的各6组掘进试验方案。通过对切削桩基效果、钢筋破坏形态、刀盘振动特性及刀具损伤形式进行统计分析,揭示全刀盘滚刀和全刀盘撕裂刀2种刀具对钢筋混凝土桩基的切削原理,并进一步评价滚刀和撕裂刀切削混凝土桩基的优缺点。结合不同掘进参数下盾构刀盘推力、转矩的变化情况,提出盾构刀盘直接切削钢筋混凝土桩基的滚刀和撕裂刀高低组合配置方案以及合理掘进参数。通过以色列地铁项目验证了该方案能有效将钢筋完全切断切短,有利于钢筋直接通过螺旋输送机排出,可提高施工效率和避免开舱处理钢筋风险。     

以色列富水库卡地层盾构选型研究

盾构选型是盾构隧道施工的关键技术，合理的选型能为后续顺利施工奠定基础。以特拉维夫红线轻轨工程为背景，通过对土层进行试验分析，在充分考虑富水库卡地层土层特性和隧道线形设计的基础上，对盾构刀盘结构、刀具布置、铰接设计、转矩配置等关键问题进行详细研究。结果表明： 1）采用布置有43.18 cm双刃滚刀、开口率为38%的面板式刀盘的土压平衡盾构施工，能顺利完成隧道的掘进； 2）盾体采用主动铰接和被动铰接结合的双铰接设计，能有效解决190 m小半径曲线掘进问题； 3）通过增加驱动电机等措施解决在库卡地层中施工转矩值大的问题，可为今后该地层盾构选型提供参考。     

公路路线多目标遗传算法优化设计研究

公路路线设计是一个多目标的问题,传统将多目标转换为单目标优化方法存在目标统一准确性差的缺点,考虑多目标间的冲突性,提出采用多目标遗传算法进行路线优化。主要思想是通过建立多目标模型和路线线形模型,进行平面线形设计,经过纵断面优化后计算各目标函数值。采用快速非支配排序法对目标值进行排序,满足分布性的要求下构造非支配集,反复迭代计算后,输出满足终止条件的非劣解集。利用此算法进行实例验证,结果表明能在兼顾安全、经济、舒适、环保的目标下,给出一序列最优解,为路线方案决策提供直接依据。     

适合极软淤泥土中掘进及适应破除混凝土纤维墙钢套筒始发接收的盾构选型

福州地铁5号线金华路站～金山站区间工程始发与接收处于富水砂层,采用钢套筒来应对涌沙涌水风险,会遇到刀盘切削玻璃纤维筋混凝土墙,此时,配有滚刀刀盘的的内置注浆盒的盾构更便于切削及穿越混凝土墙。但本区间隧道的隧底有85%为45Kpa的极软淤泥地层,会引起机头下栽、盾构姿态较难控制的状况,此时,应该选用尽可能轻的软土刮刀刀盘而非重一倍的复合滚刀刀盘。同时,注浆盒外置的盾构开挖直径较小的盾构,由于刀盘开挖轮廓与盾体的间隙较小,对地表沉降的影响也相对较小,注浆盒外置带来的问题是如何对应不被混凝土墙体卡住,因为一旦卡住,处置也是相当困难。因此,为了满足这2种互相矛盾的需求,我们进行了针对性的刀盘选型及穿越墙体时的防卡设计。     

PHEV复合储能系统设计及基于MODA的参数优化

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明：利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;Pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组Pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。     

TBM滚刀布置方案对比分析与评价

刀盘是全断面岩石掘进机（TBM）的核心部件,滚刀布置设计是刀盘结构设计的关键,直接决定着刀盘的综合掘进性能。基于硬岩TBM 的 2种滚刀设计方案,对比分析不同滚刀布置方式对TBM刀盘力学性能的影响。从刀盘整体受力平衡的角度,对比计算2种方案的滚刀群径向不平衡力和倾覆力矩;从刀盘局部变形和应力分布的角度,提出滚刀分布密度的评价指标,并与刀盘面变形有限元计算结果进行关联分析。研究结果表明： 1）滚刀分布密度可作为滚刀布置的设计评价指标; 2）溜渣板对刀盘的力学性能影响较大; 3）随机式滚刀布置方案优于米字型滚刀布置方案。     

滚刀常压换刀技术研究

针对大直径高水压条件下盾构施工刀具更换难度高、风险大的问题,结合大直径盾构刀盘结构,通过开发滚刀常压换刀装置,实现在刀盘保压的情况下,常压更换部分滚刀,不但降低了带压条件下滚刀更换成本,而且降低了换刀风险。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

车用复合电源参数与能量管理策略优化方法

文章提出一种车用复合电源参数与能量管理策略的联合优化方法。根据整车性能指标进行复合电源的基本参数匹配,以确定参数优化区间。以电池全寿命行驶里程和百公里耗电量为优化指标,采用带受控精英策略的多目标优化遗传算法(NSGA-II)对复合电源参数及能量管理策略进行优化,获得相应Pareto解集。通过线性加权法建立优选函数,对Pareto解进行优选,优选结果可使电池全寿命行驶里程提高35.0%,百公里能耗降低14.0%。     

基于正交试验设计和多目标遗传算法的HEV参数优化

为在满足动力性前提下,降低混合动力汽车(HEV)的油耗和排放,提出了一种新的参数优化方法。以ADVISOR为仿真平台,应用正交试验设计,找出了对油耗和排放性能影响最显著的5个动力系统部件及控制策略的系统参数。建立了HEV多目标优化模型。用多目标遗传算法和最小二乘意义下的主客观组合赋权法,得到该模型的Pareto最优解集合,并从中选出了最优参数组合。结果表明:与优化前相比较,优化后的参数下,每100 km的油耗降低25.3%,每1 km的CO的排放质量降低35.5%,每1 km的HC+NOx的排放质量降低13.7%。因而,验证了该方法的有效性。     

基于车道的单点交叉口公交被动优先控制模型

为解决公交优先控制策略优化中信号控制与车道功能划分的相互影响问题,从车道功能-信号控制组合优化的角度,基于通用的双环结构,提出以交叉口公交车延误和交叉口社会车流延误为目标的基于车道的单点交叉口公交被动优先控制多目标优化模型。给出了包括车道数、信号配时参数等一组约束条件以确保信号控制及车道功能划分解的可行性和交叉口的安全。运用第2代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对多目标优化模型进行了求解,并对一个实际交叉口进行了算例分析。结果表明:NSGA-Ⅱ具有较好的收敛性,且能够均匀地逼近模型的Pareto最优前沿的各部分;与传统的Webster方法相比,该公交被动优先控制模型在降低公交车流车均延误和社会车流车均延误综合性能指标上表现较好,并能够给出多目标条件下车道功能划分和信号配时的Pareto解集。     

基于遗传算法的液力变矩器与发动机匹配的多目标优化EI北大核心CSCD

本文中对液力变矩器与发动机的匹配进行研究。首先,建立了发动机转矩特性与液力变矩器原始特性模型,求得两者共同工作的输入输出特性;然后,根据一维束流理论和能量方程,以两者匹配工作的动力性和经济性为目标,以泵轮出口角和导轮进出口角为设计变量,建立了多目标匹配优化模型,使用遗传算法进行优化,得到Pareto最优解集。结果表明:优化后,最大输出转矩和平均输出功率提高,高效转速范围的燃油消耗率降低,验证了所建模型的正确性与可行性。     

盾构刀盘参数化建模系统开发

为满足设计人员快速完成盾构刀盘设计,采用CATIA三维建模软件和Visual Basic进行盾构刀盘参数化建模的方法,参照此方法可以完成盾构刀盘参数化建模系统的开发。通过建模系统,根据盾构施工的边界参数、材料参数和刀盘关键参数可快速生成盾构刀盘模型,在一定程度上缩短了刀盘的设计时间,减少了设计人员的劳动强度。     

基于遗传算法的液力变矩器与发动机匹配的多目标优化

本文中对液力变矩器与发动机的匹配进行研究。首先,建立了发动机转矩特性与液力变矩器原始特性模型,求得两者共同工作的输入输出特性;然后,根据一维束流理论和能量方程,以两者匹配工作的动力性和经济性为目标,以泵轮出口角和导轮进出口角为设计变量,建立了多目标匹配优化模型,使用遗传算法进行优化,得到Pareto最优解集。结果表明:优化后,最大输出转矩和平均输出功率提高,高效转速范围的燃油消耗率降低,验证了所建模型的正确性与可行性。     

海底复杂地层超大直径盾构刀盘设计与优化

为解决海底复杂地层超大直径盾构刀盘设计中面临的刀间距布置、刀盘结构分析、刀盘功能优化等难题,基于某海湾隧道工程地质、水文特点,对盾构穿越海域段全断面软土层、孤石侵入的软土地层、基岩突起地层等工况开展分析。首先,开展室内不同刀间距破岩实验确定中心区域间距并提出刀盘刀具的总体布置方案;其次,采用数值计算对刀盘结构进行静力学和模态分析,结构的最大应力为190 MPa,最大变形为6.2 mm,前6阶频率为26.6~42.9 Hz,固有频率避开了工作频率;最后,考虑工程特点进行集中控制分布式冲刷系统、刀具运行状态监测及耐磨保护措施的刀盘功能优化。工程应用表明,刀盘结构强度、刚度满足要求,刀间距设计合理,刀盘优化措施提升了盾构在淤泥及海底软硬不均地层的适应性,可为类似海底复杂地层盾构选型及设计提供一定的参考。     

基于 Monte-Carlo 模拟的进场排序不确定性研究

为了提升终端区航班排序抵御不确定因素扰动风险的能力,保证航班运行效率及降低延误损失,综合考虑终端区运行的多种约束限制.基于不确定性因素对进场航班影响分析,以航班总延误和管制干预最小为目标,建立进场航班排序的多目标随机期望值模型.应用 Monte-Carlo 模拟方法刻画航班运行状态随机变量的统计特征,将模型所求目标函数值表征为随机模拟的数学期望,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)寻求模型的 Pareto 最优解集,绘制不同阈值的缓冲间隔下得出 Pareto 前沿拟合曲线.采用广州终端区典型时段进场航班数据进行仿真验证,结果表明模型中不同阈值范围的缓冲间隔设置,可提供权衡航班延误和管制干预之间的合理化建议,且最高可降低32.4%的航班延误.所提方法能有效缓解繁忙机场航班延误,提升航空运输服务能力.