基于融合阶段响应时间的高科技产品网络优化

针对高科技产品生命周期各阶段市场需求特征,根据产品阶段响应点的不同,构造产品生命周期各阶段响应时间模型;在此基础上综合考虑了产品生命周期各阶段的生产成本/时间、运输成本/时间、缺货成本以及销售价格等因素,建立了以利润最大化为优化目标的多工厂、多分销中心、多市场的0-1混合整数优化模型,并利用lingo9.0软件设计算法程序求解。设计合理的供应链网络能有效增强产品竞争力、降低物流成本、提高盈利水平。     

AMT重型汽车起步离合器最优控制

建立了离合器系统动力学模型,针对离合器接合过程中的冲击度和滑摩功这一对矛盾,选取发动机转速和离合器从动侧转速作为状态变量,采取在冲击度满足乘坐舒适性的条件下滑摩功最小为目标的最优控制方法,将冲击度转化为最优控制的约束条件之一,避免了多目标优化中权重系数调整的难点。仿真与试验结果表明:在满足乘坐舒适性的前提下,采用最优位移控制能够保证滑摩功最小,简化了控制系统,增强了控制系统的通用性和可移植性。     

基于排队论的高峰期汽车加油站优化研究

我国加油（气）站普遍存在高峰期拥挤排队现象,论文研究了基于排队论的高峰期汽车加油（气）站优化模型,通过分析服务系统在排队等候中的概率特性,解决系统的最优设计和最优控制,从定性和定量的角度分析高峰期加油（气）站的运行状况。以重庆市八公里加气站为例,依据实地调查数据,运用已建立的排队论模型进行案例分析,提出加气站最佳加气枪设置数量和最优配置方案,以解决加气站高峰期拥挤排队加气的问题。     

枢纽互通式立交规划、选型与设置

结合枢纽互通式立交的特点,阐述了在立交规划、选型和设置时应遵循的一般原则和定位时考虑的主要因素,并介绍了几种有代表性的枢纽互通式立交,以供设计参考。     

基于路段能力可靠性的城市交通网络设计

在介绍城市交通网络设计和概率用户平衡配流模型基本思想和内容的基础上,建立了考虑可靠性条件的城市交通网络设计双层规划模型,上层模型在投资约束条件下寻求系统总阻抗最小,下层模型兼顾路段能力可靠性与用户平衡配流条件,从而使城市交通网络备用能力最大,并针对该问题设计了可求得局部或全局最优解的混沌优化启发式算法,最后选用一个小型网络作为算例进行验证。结果说明该模型有一定的实际应用价值且设计的混沌优化算法也较为有效。     

基于时间价值的道路收费标准模型建立与仿真分析

中国高速公路建设始于20世纪80年代束，到目前为止，高速公路收费标准的确定主要来自于经验，为一种政府行为。针对当前收费标准制定中存在的不足，从公路使用者角度出发，建立了基于时间价值的公路网络双层规划模型；结合一个实际案例，通过基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法对模型求解，利用实际数据进行仿真，从而确定最优收费方案；最后对仿真结果进行讨论比较，并分析了模型的可行性。     

CFD在轿车空调风道优化设计中的应用

利用三维不可压缩流体的k—着湍流模型,借助计算流体动力学(CFD)方法,建立了结构复杂的某典型轿车风道模型。以该轿车空调系统冷风吹面风道为例,利用FLUENT软件,对该风道的主体部分内气流流动进行了模拟与分析,并提出了改进方向。     

Ni—P—SiC化学复合镀层中SiC均匀共析的最佳参数研究

研究了镀复条件及工艺配方对 N-P-SiC 化学复合镀层中 SiC 均匀共析的影响.结果表明,Nj-P 合金基体中 SiC 微粒子均匀共析的最佳条件是:温度87±1℃,搅拌速度600r/min·K,pH=4.8,SiC 平均粒径 D_p=3.5μm,SiC 的添加量8g/L,析出速度12～14μm/h.本文还测定了镀层的显微硬度及磨损量,并用扫描电镜观察了磨损前后的表面形貌和结构.     

基于VC＋＋实现公路工程试验数据的处理系统

介绍了在公路工程试验室管理中,运用Visual VC＋＋实现公路工程试验室数据处理系统的方法,其中包括数据存储、窗口界面、报表打印等主要功能的构成。叙述了系统总体设计、数据存储、菜单设计、工具栏设计、用户窗口设计及报表打印的步骤和方法。     

A multiobjective chance constrained programming model for supplier selection under uncertainty

Risk management is an inherent part of supplier selection. While companies are enjoying the benefits of outsourcing, risks brought by this practice should be taken into account in the process of decision making. This paper presents a multiobjective stochastic sequential supplier allocation model to help in supplier selection under uncertainty. Demand for products, capacities at suppliers as well as transportation and other variable costs are the main sources of uncertainty and are modeled using probability distributions. Disruptions are exogenous events and the model provides proactive mitigation strategies against disruptions by assigning backup suppliers who can be used in case of a default at a primary supplier. When there is no disruption, the model’s solution is an optimal supplier order assignment, considering operational risks.