配电网无功补偿优化的混沌遗传算法

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,文章将遗传算法应用于配电网无功优化,介绍了混沌遗传算法的具体步骤,并将该算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,将结果与遗传算法得到的结果进行比较,表明混沌遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

基于场变量的公路边坡稳定分析

利用 ABAQUS 中场变量对时间增量步控制的优势,提出了一种公路边坡稳定性分析新方法-基于场变量的强度折减法。对该方法应用于公路边坡稳定性分析的可行性进行验证,并与极限平衡法以及二分法计算得出的最小安全系数进行比较,分析其相对误差。结果表明：该方法用于公路边坡稳定性分析是有效、可靠的,提高了计算效率,对于公路工程边坡稳定性分析具有重要意义。     

基于Morgenstern-Price法和改进径向移动算法的边坡稳定性分析

为了能够准确确定边坡的非圆弧临界滑动面位置及其相应的安全系数,采用一种新的启发式优化算法——径向移动算法,对边坡进行稳定性分析。通过调整原算法中的数据结构,增强粒子的自反馈能力,提出改进径向移动算法（IRMO）。安全系数的求解采用严格的Morgenstern-Price法,应用Newton-Raphson法,建立了满足条间力平衡与力矩平衡的Morgenstern-Price法中安全系数F和条间力参数λ的迭代计算公式。基于Morgenstern-Price法,采用IRMO算法对边坡稳定性进行分析,通过2个典型边坡算例和1个复杂海堤边坡实例,从稳定性、精确性、计算效率等多个角度将IRMO算法与未改进的径向移动算法进行对比论证,同时将IRMO算法与粒子群算法、改进粒子群算法等其他算法进行对比分析。结果表明：相比未改进的径向移动算法,IRMO算法连续搜索20次临界滑动面的结果重叠度更高,证明IRMO算法稳定性更强,IRMO算法的安全系数值随代数收敛的速度更快,证明IRMO算法的计算效率更高;与粒子群算法、改进粒子群算法等启发式算法相比,IRMO算法搜索到的临界滑动面位置与其他算法一致,安全系数计算结果更接近裁判答案,标准差也最小,证明IRMO算法在边坡稳定性分析问题上更具可行性与优越性;通过海堤边坡实例的分析,IRMO算法得到了该边坡合理的安全系数值和临界滑动面位置,表明该算法能够正确评估边坡稳定程度,可以应用于实际工程中。     

基于模拟退火的果蝇优化算法的边坡临界滑面搜索

传统的边坡稳定性分析多采用极限平衡法,需要研究者依据经验试算一系列滑面,再确定最危险滑面。该文将果蝇优化算法(FOA)与模拟退火算法(SA)融合,提出基于模拟退火的果蝇优化算法(SA-FOA),避免了陷入局部极值的缺点,确保获得全局最优解,并结合极限平衡法用于边坡临界滑面的搜索。在Matlab中编程实现该算法,通过两个土坡算例的验证及与其他方法的对比分析,结果表明:基于模拟退火的果蝇优化算法能够高效、快捷地搜索出边坡的临界滑面,且具有更高的收敛精度和可靠性,为边坡临界滑面的搜索提供了一条高效的新途径。     

基于SHCA-T算法的车身骨架多工况耐撞性优化设计EI北大核心CSCD

为解决多变量非线性动态结构优化效率低、难以收敛等问题,提出求解车身骨架厚度优化的子区域混合元胞自动机(SHCA-T)算法以及多工况SHCA-T算法,实现车身骨架多工况耐撞性高效优化设计。该方法包括内外两层循环:外层循环主要开展碰撞仿真分析、计算输出响应,更新目标质量,实现结构质量的最小化;内层循环主要根据当前元胞及其邻胞的内能密度,按照PID控制策略调整元胞厚度,使内层循环的当前质量收敛于目标质量;最终使元胞内能密度分布尽可能逼近阶跃式目标内能密度函数。为了验证SHCA-T和多工况SHCA-T算法的精度和效率,将其用于求解侧面碰撞和侧面柱碰工况下车身骨架的厚度优化问题,并与基于伪CEI准则的并行约束EGO(EGO-PCEI)算法的优化结果进行对比。结果表明:在收敛精度相当的条件下,SHCA-T和多工况SHCA-T算法具有更高的全局搜索效率。     

改进布谷鸟算法在边坡滑面搜索中的应用

根据布谷鸟算法前期搜索随机跳跃性大、后期搜索收敛速度慢的缺点,引入惯性权重并结合局部蒙特卡罗优化,得到改进的布谷鸟算法,其搜索结果与Spencer法、瑞典条分法进行对比可知,不论滑面的位置还是安全系数都很相近。与退火模拟算法对比验证其可靠度,结果表明:改进的布谷鸟算法更优秀,得到的结果更精确,可以应用于边坡滑面搜索。     

应用改进和声搜索算法分析边坡的稳定性

为提高基本和声搜索算法的全局搜索能力,提出了基于未知解空间探索与已知解空间开发相平衡的改进和声搜索算法。在基本和声搜索算法迭代一段时间后,在当前最好解的周围进行开发,所得的改进解反馈给基本和声搜索算法,继续进行迭代,如此反复,直至没有更好解产生为止。将新算法用于求解边坡最小安全系数,算例分析表明其效率比基本和声算法有较大提高。     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达目标物检测方法

传统的DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类算法,原始算法在搜索精度和搜索效率上存在一定的局限性。基于LUX4线激光雷达数据点的点云特点,结合DBSCAN算法存在的不足与路面目标物的实际情况,提出了1种基于改进的DBSCAN聚类算法,选取4个代表点取代对所有点的搜索和改进搜索半径使其随扫描的距离而变化的方法,实现激光雷达目标物的快速、准确检测。通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据检测物在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配。实验结果表明该改进算法能较好的识别出目标物,行人检测率由原始算法的61.90%提高到了80.95%,搜索时间较原始算法缩短了44.7%,解决了原始算法精度低、搜索慢的缺点。     

基于可视图和A~＊算法的连续模型路径搜索

针对交通枢纽仿真领域中行人最短路径搜索环境建模难的问题,提出一种基于可视图的连续拓扑模型最短路径搜索策略,通过在连续模型下建立可视图并使用A*算法搜索出一条适合行人通行的最短路径,将改进的可视图算法和A*算法结合,降低连续模型中自动选择路径复杂度和扩展结点数目.将该算法应用于城市综合客运枢纽功能与结构数值实验系统对行人对象进行路径搜索导航,实验结果证明此算法可行且具有更高的效率和通用性.     

基于改进遗传算法的公路边坡稳定性分析方法

采用瑞典圆法计算滑面为圆弧时边坡的安全系数,并在遗传算法中增加Powell算法作为局部搜索过程,从而在保证遗传算法良好的全局搜索能力的同时,也提高了遗传算法的搜索速度。采用改进后的遗传算法搜索边坡的最小安全系数及与之相对应的滑动面,结合公路边坡工程实例检验了所提出方法的有效性。     

考虑非共轴性的隧道开挖引起的地表沉降数值分析

为研究与主应力旋转密切相关的土体变形非共轴性对隧道工程数值变形分析结果的影响，采用考虑土体变形非共轴性的本构模型对隧道开挖引起地表沉降的问题开展有限元分析。首先，在考虑双曲硬化法则的Drucker Prager模型中引入角点型非共轴流动法则构建非共轴模型；然后，推导该模型的半隐式应力更新算法的理论迭代格式，并编写相应的用户材料子程序UMAT，从而将该模型在ABAQUS/Standard分析模块中进行数值实现；最后，建立平面应变条件的隧道开挖有限元模型，分析考虑非共轴性的主应力旋转对隧道开挖的影响规律。分析结果表明： 1）隧道开挖会在隧道腰部发展出2条交叉的塑性带，分析模型中非共轴塑性模量越小，塑性带延伸越远； 2）随非共轴模量的减小，开挖面周围土体主应力旋转的区域和程度变大； 3）本构模型的非共轴效应越强，隧道开挖引起的最大地表沉降值越大，地表沉降曲线的沉降槽越深； 4）隧道收敛变形中，顶部和侧面向隧道内收敛变形的程度会随模型非共轴塑性模量的减小而增大。     

填石料室内最大干密度的研究

最大干密度是确定填石料压实质量的一个主要指标.通过室内试验,研究了40 mm颗粒以下填石料各种成型压实方法,并以此为基础推算原级配填石料的最大干密度.通过相互对比,提出了一种快速、合理的方法来确定填石料室内的最大干密度.     

考虑干密度与含水率的压实粉土持水性能研究

为研究豫东黄河冲积粉土的持水特性,采用压力板仪研究了脱湿过程中粉土土水特征曲线的干密度与压实含水率效应,着重分析了粉土特殊孔隙结构对其持水性能的影响。结果表明:干密度对粉土土水特征曲线形态影响较小,均表现为典型的双折线形。在小基质吸力时,压实干密度越大,相同基质吸力时粉土体积含水率越小,但随着基质吸力增大并超过某一临界值后,压实干密度越大,体积含水率越大。这与粉土样中黏粒含量偏少,从而导致其类"骨架"结构有关。制样含水率对粉土土水特征曲线也存在一定的影响,表现为初始含水率越大,体积含水率越大,但进气值基本     

土钉支护结构优化设计中的混合粒子群优化算法

为了在土钉支护设计中寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,将混沌搜索的粒子群优化(PSO)算法应用到基坑土钉支护优化设计中,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。同时,对不活动粒子的处理使算法避免了早熟现象的出现。工程实例计算表明:该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。     

基于介电特性的沥青混合料密度预估优化模型

为了提高沥青路面传统密度预估模型精度,开展了沥青混合料密度预估模型参数优化研究。基于混合材料的介电混合模型,引入散射体影响系数v和形状因子u,推导出沥青混合料密度预估理论模型的通用公式;采用Percometer介电常数仪测量不同类型沥青混合料试件及其组分（沥青和矿料）的相对介电常数,基于麦夸特法和通用全局优化算法,求解通用公式密度预估值与表干法实测密度值的误差最小值,确定了ISO（Influence Coefficient and Shape Factor Optimization）模型的v和u最优解,并对ISO模型进行了可靠性SW检验;最后通过不同密度预估模型对比分析,验证了ISO模型密度预估的优越性。研究结果表明：ISO模型的v和u值分别为5.1、-4.5,采用ISO模型预估沥青混合料密度有效可靠;密级配沥青混合料的公称最大粒径越小,ISO模型密度预估值与实测密度值的拟合优度越高,平均相对误差越小;相对瑞雷模型和ALL模型,ISO模型密度的预估效果最好,能显著提高空隙率偏大沥青混凝土的密度预估精度。研究为更加准确地预估沥青路面密度提供了新方法。     

掺加不同纤维沥青玛蹄脂混合料性能的研究

以湖南省城郊高速公路大修改造为工程背景,对沥青玛蹄脂混合料（SMA-13）拟选用的木质素纤维、玄武岩纤维的两种混合料性能展开研究,分别从纤维、混合料的物理体积指标、马歇尔及浸水马歇尔、动稳定度等对比两种纤维混合料性能。结果表明:掺木质素纤维的沥青玛蹄脂混合料的马歇尔试件毛体积密度较掺矿物纤维的小;理论密度、空隙率、马歇尔及浸水马歇尔、动稳定度较掺矿物纤维的大。木质素纤维在抵抗荷载破坏、变形和高温稳定性方面具有比玄武岩有较大优势。     

基于混合粒子群算法的土钉支护结构设计参数优化

在土层工程地质情况一定的条件下,如何寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,是土钉支护设计的一个重要问题。这是一个复杂的优化设计问题。就此,提出基于混合粒子群优化(PSO)算法的基坑土钉支护优化设计方法,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明,该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。     

个人出行轨迹中轨道交通段GPS信号缺失修补算法

基于GPS的个人出行轨迹在城市路网环境中信号丢失较为严重。针对城市轨道交通段的GPS信号缺失问题提出了相应解决办法。研究分析了出行者在换乘节点的一般时空行为以及GPS轨迹的形态特征,给出在特定情况下模型中最优路径的界定,以此制定出交通路段选取规则;在逻辑设计上结合地理信息数据库的语义信息和轨道交通网的拓扑结构,开发了基于广度优先原则的轨道交通段GPS信号的修补算法。此外,研究结合使用Baidu Map API开发了修补效果的在线可视化平台,以上海市内20组GPS个人出行数据进行了实例分析。结果表明,算法的修补效果良好,设计思路合理,且计算和修补时耗线性单增,具有一定的实用价值。     

碳纤维增强复合材料电池箱轻量化设计

对某电动汽车的电池箱进行轻量化设计。因上箱体主要作为密封件,故采用结构优化的轻量化方案,而下箱体主要作为承载件,因而采用碳纤维替换原始材料的轻量化方案。在碳纤维结构下箱体的轻量化设计中引入了多目标优化算法。仿真结果表明,所采用的轻量化方案在减轻质量的同时,还有效提高了电池箱的刚度和模态频率。     

成型方式对SMA沥青混合料路用性能影响研究

分别对细、中、粗3 种不同的SMA 级配,采用GTM 法与马歇尔法进行设计,并对其体积特性参数和路用性能进行了比较研究。结果表明:GTM 法设计的试件密度和饱和度较马歇尔法设计的试件大,空隙率和矿料间隙率小,GTM法设计的SMA沥青混合料具有较高的高温稳定性,低温抗裂性和水稳定性。