材料多等级双向演化结构优化算法

经典双向演化结构优化(BESO)算法采用单一材料非“生”即“死”的优化方式,过程中易产生边界问题,从而使结果陷入局优。为解决这一问题,在优化中线性内插多个弹性模量等级的材料,再构建基于变异系数的材料利用程度评价指标,以决定单元在不同材料等级间的升降,开发出材料多等级BESO算法。通过深梁算例对比新算法与经典BESO算法在优化能力上的差异,并探讨材料等级数对优化过程和结果的影响。研究结果表明：算例在优化运行至折算体积率为0.3时,单一材料的经典BESO算法,双材料、三材料和四材料的材料多等级BESO算法,解的柔顺度指标分别为0.818×10⁴,0.785×10⁴,0.775×10⁴和0.768×10⁴N·mm,耗时分别为4,8,12和18 min。算例在优化运行至绝对体积率为0.3时,三材料的材料多等级BESO解中占比高的材料2和材料3,变异系数分别为0.11和0.26,而经典BESO解中单一材料的变异系数为4.88。因此,与经典BESO算法相比,材料多等级BESO算法可以得到柔顺度更低,更符合优化目...     

基于向量化的BESO方法灵敏度过滤快速算法

在使用双向渐进式拓扑优化算法(BESO)时,优化结果中常会出现棋盘格和网格依赖的现象。单元灵敏度过滤器是解决此类问题的有效方法,但随着结构规模扩大单元数量增多,计算单元权重因子耗时将十分可观,其原因是计算单元的权重因子数据需进行多次循环嵌套,逐一计算单元中心距,串行算法使得计算效率低下。通过结合深度学习训练模型中将数据集进行向量化预处理的思想,对灵敏度过滤计算所需数据进行向量化预处理,并推导了基于向量化的单元灵敏度过滤算法,将逐一的标量运算改进为可并行的矩阵运算。对向量化算法中可能出现的储存空间占用过大的问题,使用稀疏矩阵对储存空间进行优化,提出进一步改进的Sparse算法。通过ABAQUS二次开发实现了改进后的BESO拓扑优化流程,分别使用二维和三维悬臂梁算例进行计算时长验证,结果表明向量化的灵敏度过滤算法的加速比相对于双循环算法最高可达6,Sparse算法的加速比可达8,改进后的算法极大提升了单元权重因子和灵敏度过滤的计算速度。在计算权重因子时,Sparse算法的耗时略高于向量化算法,但在优化总耗时方面,Sparse算法优于向量化算法;当结构规模大单元数过多时,向量化算法可能限于硬...     

基于改进BESO算法的带隔板薄壁方管耐撞性拓扑优化

为了提高带隔板薄壁方管的耐撞性能,实现吸能管轻量化的设计目标,采用改进的双向渐进结构优化法(BESO)对吸能管进行拓扑优化.针对传统BESO算法不能满足带隔板吸能管压溃过程中管壁与隔板的作用不同而导致的优化目标不同的问题,提出多设计域优化目标分离法;针对优化过程中的模型信息储存问题,提出克隆体法.代码采用Python编写,与ABAQUS无缝对接.研究结果表明:拓扑优化后的结构比之原始结构,质量下降了27.98％,比吸能提高了30.89％,验证了所提算法的有效性和可靠性.     

结构拓扑优化设计的组合算法

根据最优载荷传递路线的概念及其搜索方法,较简便地获得比原问题给定的拓扑结构要小的次拓扑结构Td;在不会遗漏最优拓扑解的前提下,使寻优拓扑空间缩小.相对原问题,Td体现了最优传力性质.根据文中的删杆策略,在每次迭代中,可有效地定出‘被删杆件集',按离散变量结构截面优化的组合算法[1]的模式对Td进行离散变量拓扑优化.最后给出了算例,以证明本文方法的有效性和可靠性.     

高速铁路基础设施检测传感器网络物理拓扑优化方法

高速铁路基础设施的状态关系到列车运行安全,传感器网络技术为高速铁路基础设施状态的实时、全天候检测提供了可能。根据高速铁路基础设施检测传感器网络的应用需求,建立由检测节点(ED)、信息转发节点(RP)、网络接入节点(AP)构成的3层网络通信模型。在确定检测区域所需ED节点类型和个数的基础上,建立网络通信节点带宽利用率最大的整数规划模型,将传感器网络物理拓扑优化问题转化为多次整数规划问题;针对研究区域无传感器网络资源和已有若干传感器网络资源的2种实际应用情况,给出基于粒子群优化算法的求解步骤。对包含60个ED节点的检测应用实例,利用给出的算法通过50次迭代得到了这2种情况下的最优网络节点个数及各通信节点的ED节点组合策略。对实例求解的结果表明,所提出的传感器网络通信模型、物理拓扑优化方法及算法能够解决高速铁路基础设施检测传感器网络物理拓扑的优化问题,可有效降低传感器网络的成本及确定最优的网络通信链路。     

基于拓扑优化的有轨电车车体设计技术研究

以有轨电车车体结构为对象,参照EN 12663标准中的主要载荷工况,采用有限元方法对车体底架结构进行拓扑优化。在拓扑优化概念模型的基础上,考虑焊接、加工等工艺因素,完成方案设计,并对方案模型进行有限元验证,方案模型结构强度满足EN 12663中规定的主要载荷要求。     

基于CBTC的灯泡线线路拓扑结构分析与设计

分析灯泡线对既有CBTC系统线路拓扑结构下链接关系的影响,提供一种基于轨道交通灯泡线线路的系统设计方法,并给出描述线路拓扑的数据结构定义。系统设计方法核心思想是:在CBTC系统中,将灯泡线中的拐点作为一个链接对象。通过对拐点两侧的区段链接关系进行描述和确定,对于存在灯泡线的线路,根据列车运行方向,实现对含拐点线路的路径搜索,并对包络跨在拐点上的列车进行包络位置计算,对列车运行方向与信号机、车档等方向的一致性判断给出具体方法。通过使用这种方法,使得既有CBTC系统少量修改拓扑结构,就能支持灯泡线线路。     

基于拓扑优化的高速列车外风挡结构动态柔度设计研究

针对高速列车运行速度较快而导致车端连接处的U形外风挡易遭受气动载荷冲击产生振动以及在气动载荷作用下产生大变形等问题,文章基于拓扑优化对外风挡结构动态柔度进行优化设计,在满足一定约束的前提下,在设计域内寻找指定实体材料的0-1分布,并对中间密度使用惩罚因子进行忽略,使得目标函数外风挡结构柔度最小化。并将动态柔度优化模型的求解策略做进一步研究,采用移动渐进法(MMA)对于优化问题数学模型进行求解分析。研究结果表明,优化后的外风挡断面面积减少,抵抗变形能力和一阶固有频率提高。     

交通物流配送路径优化算法的研究

为进一步优化交通物流配送路径,提高物流配送效率,将多种路径优化算法相结合,提出改进的路径优化混合算法。首先利用遗传算法的随机搜索性、快速性和全局收敛性产生物流路径问题的初始信息素分布,然后充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制及求解效率高等特点求得较优解,最后利用爬山算法良好的局部收敛性求得最优解。实验结果证明,该混合算法与单一算法相比,其路径计算效果和计算效率都有比较明显的提高。     

动车运用所存车线运用方案优化模型与算法

以给定动车组列车占用存车线时间为前提、以同一列位在同一时间最多只能被一列列车占用的相容性条件为约束、以提高存车线利用率和减少调车作业走行距离为优化目标,建立动车运用所存车线运用的0-1规划优化模型;考虑到如果同一时间到达的动车组列车数量超过存车线的容纳能力而无法为全部动车组列车安排存车线的情况,为尽可能多的动车组列车安排存车线,对动车运用所存车线运用优化模型进行扩展,设计基于极大动车存车线运用方案k剔除邻域的模拟退火算法。以某动车运用所为例验证了该模型和算法的合理性。     

建筑企业结构优化的演化博弈

提出层级建筑企业网络的概念并假定建筑企业是有限理性的,对建筑企业的博弈和进化过程进行分析.建立了层级建筑企业网络演化博弈模型,运用演化博弈理论导出我国建筑产业结构优化方向的建筑企业网络演化稳定策略,从而为建筑政策的制定、建筑企业管理策略效果评价等提供决策支持.     

货运车站物流效率多指标优化方法研究

随着铁路物流需求的增长,客户对铁路物流效率的要求越来越高,而作为铁路物流系统的核心节点,货运车站（简称：车站）承担着巨大的物流压力。为了更加准确有效地优化车站物流效率,文章基于对车站物流过程的分析,提出了货运车站物流效率多指标优化模型和相关优化指标。将该模型应用于实际车站,获得了该车站物流效率优化指标,据此提出了优化建议。应用结果表明,该优化方法可降低车站物流优化的盲目性,为车站物流效率优化提供参考。     

面向布局问题求解的混合全局优化算法研究

布局问题属于NP完全问题。由于布局函数的病态性状，传统的优化算法很难解决此问题。遗传算法、模拟退火算法等对全局优化展示了一定的前景，但是它们的求解精度和效率不能令人满足。本文将启发式随机搜索策略和局部优化算法相结合，构造了混合全局优化算法（MGOA）来解决这一困难。通过典型测试函数与经典遗传算法，模拟退火算法，复合形法进行比较验算，表明该算法具有优良的求解质量和较好的求解效率；并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景，建立多目标优化数学模型，通过一个已知最优解的布局算例与遗传算法和乘子法的计算结果比较，该算法求解的质量和效率更优。表明此算法在布局优化中具有应用潜力。     

基于蚁群算法的应急物资运输路径优化

由于各种自然灾害和公共卫生事件频发,世界各国加大了对应急物资的采购、存储和调运方案的研究,旨在建立高效的救援物流系统。结合以往文献中有关应急状态下物资运输的模型和非常规物流中车辆运输的特殊性,运用多式联运和路网的脆弱性理论,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,设计改进的蚁群算法,结合算例说明当运输路径及其流量发生改变时应急物资运输路径的变化情况。     

基于果蝇算法优化的移动机器人RBPF-SLAM研究

针对基于传统Rao-Blackwellized粒子滤波(Rao-Blackwellised Particle Filter,RBPF)算法的移动机器人在进行同时定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)时易发生粒子退化导致移动机器人位姿估计不准确以及地图一致性较差的问题,提出一种基于果蝇优化算法的RBPF-SLAM算法。该算法将果蝇种群觅食过程中果蝇具有的趋味特性引入RBPF算法,将粒子视为果蝇个体,粒子的适应度值作为空气中食物味道的浓度,利用果蝇优化算法的高寻优能力使粒子向高似然区域移动并不断迭代寻优,以优化粒子种群的整体分布。同时,在果蝇寻优后的新种群中引入自适应交叉变异操作,以增加种群多样性。根据粒子的适应度值确定交叉概率,对配对好的粒子进行自适应交叉操作,再根据变异概率对当前种群的最优粒子进行变异操作,选取适应度值更高的粒子作为当前最优解。采用指数函数步长公式更新粒子状态,增加寻优过程中的搜索距离,有效提高算法的收敛效率。基于ACES building和MIT Killian Court数据集的仿真实验以及移动机器人实机测试结...     

基于NSGA-Ⅱ算法的高速铁路声屏障高度多目标优化

为探究高速铁路声屏障高度的多目标优化问题,基于声屏障降噪理论,利用声-振分析软件SYSNOISE计算不同高度声屏障的插入损失。基于非定常、三维、不可压缩N-S方程和k-ε方程湍流模型,利用FLUNT软件,计算不同高度直立型声屏障的最大有效正压力。以插入损失和最大有效正压力为优化目标,声屏障高度作为设计变量,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)得到Pareto分布优化解集,对高速铁路声屏障高度进行优化设计,可为高速铁路声屏障高度设置提供更多权衡选择方案。     

不确定环境下协同运输优化模型及其求解算法

在分析各种运输方式经济技术特性(速度、费用、运输能力等)的基础上,综合考虑多式联运实际运作过程中,运输时间和换装时间不确定性、换装条件和顾客对对货物到达时间窗的限制等因素,构建了一个时效性多式联运协同优化模型,针对模型的特点设计了相应的遗传算法.最后,给出了一个仿真算例,并分析了时间窗参数变化对最优解的影响,同时将该算法与其他求解方法进行了对比分析,仿真结果表明:遗传算法是解决不确定环境下多式联运协同优化模型行之有效的求解算法.     

基于混沌模拟退火回火算法的结构混凝土超声层析成像

针对混凝土超声波层析成像结果不惟一和稳定性差的问题,依据超声波在混凝土中的传播特点,在反演算法中引入物理意义明确的自然权矩阵,对走时较小的射线和射线较密的成像单元加以重权,形成了二次增广目标函数方程;然后,通过混沌模拟退火回火算法来寻求其全局最小值,从而得到各网格单元的声速计算值。在寻优过程中,其初始值由反投影法求得。模型试验表明,由于利用了正确的先验信息,加上混沌模拟退火回火算法在寻找函数极值方面具有优良的特性,不但反演过程收敛,而且数值稳定,其成像结果能真实有效地反映对象内部缺陷,因此,该算法适用于混凝土的超声波速度反演。     

高速受电弓滑板连接座有限元分析及结构优化

针对高速受电弓滑板连接座裂纹故障多发问题,利用有限元法对原结构进行了应力计算,通过对比故障实际发生位置和有限元计算结果,验证了计算方法的有效性。然后提出三种优化方案,根据有限元分析结果,提出了解决滑板连接座问题的优选方案。     

物流节点动态布局优化模型及其求解算法研究

在分析物流节点定义及其布局内涵的基础上,针对本文所研究的物流节点系统结构特点,构建了多时期、多物流节点、多种类型物流的物流节点系统动态布局优化模型,该模型考虑物流节点建设固定成本、物流处理费用和物流节点的规模经济效益等因素.针对该模型的特点,设计了基于扩展最小费用最大流的混合遗传算法.