发动机设计环节产品可装配性问题分析

一款新型发动机的开发过程需要经过非常多的步骤,包括发动机模型设计阶段、样件制作阶段、首台样机装配、性能样机装配、道路试验等等环节.在发动机模型设计阶段,可能因为设计问题导致零件尺寸设计错误、紧固件选取错误、装配空间狭小、发动机可维修性差等问题.文章通过对发动机设计环节常见装配类问题系统分析及查核,能够有效减少问题流入到...     

基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法

针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型.扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量和剩余电量的时空轨迹.通过对客户服务需求和充电站能力约束进行拉格朗日松弛,并增加二次惩罚项,构建增广拉...     

试析知识产权诉讼中证据失权规则存在的问题

知识产权案件专业性强、技术性强,案件审理过程中所遇到的证据规定的把握与运用影响重大．本文以证据失权规则为重点,分析在审理知识产权案件举证期限与证据交换规则中存在的问题与不足,以探寻完善证据失权制度的有效途径．     

基于分解协调法解决多库房库存-路径问题

建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于导热反问题的双层炉膛内壁缺陷诊断

对内壁带有不规则缺陷的双层炉膛建立了二维稳态传热模型并通过有限元方法进行求解.利用外壁面的温度分布,根据共轭梯度法,通过使外壁面温度测量值和计算值之差最小化,基于导热反问题机理对内壁面的缺陷形态进行了识别.并对某焚烧炉炉膛进行了数值试验,分析了测量误差和初值选取对反演结果的影响.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

The corridor problem with discrete multiple bottlenecks

This paper presents a transparent approach to the analysis of dynamic user equilibrium and clarifies the properties of a departure-time choice equilibrium of a corridor problem where discrete multiple bottlenecks exist along a freeway. The basis of our approach is the transformation of the formulation of equilibrium conditions in a conventional “Eulerian coordinate system” into one in a “Lagrangian-like coordinate system.” This enables us to evaluate dynamic travel times easily, and to achieve a deep understanding of the mathematical structure of the problem, in particular, about the properties of the demand and supply (queuing) sub-models, relations with dynamic system optimal assignment, and differences between the morning and evening rush problems. Building on these foundations, we establish rigorous results on the existence and uniqueness of equilibria.     

Network design for personal rapid transit under transit-oriented development

This study addresses guideway network design for personal rapid transit (PRT) favoring transit-oriented development. The guideway network design problem seeks to minimize both the guideway construction cost and users’ travel time. In particular, a set of optional points, known as Steiner points, are introduced in the graph to reduce the guideway length. The model is formulated as a combined Steiner and assignment problem, and a Lagrangian relaxation based solution algorithm is developed to solve the optimal solution. Numerical studies are carried on a real-sized network, and illustrate that the proposed model and solution algorithm can solve the PRT guideway network design problem effectively.     

泵喷推进器抗空化性能分析

为改善泵喷推进器抗空化性能以提高舰艇推进器空化初始航速,在验证所用方法可信性的基础上,运用三维反问题设计方法及计算流体力学方法对某排水型船进行泵喷推进器大样本优化设计。结果表明:泵喷推进器低压区的存在形式有3种,即大面积存在、局部存在、在叶片导边和导管进口外壁面呈线状分布;从尺寸选型、叶片负载分布、毂径比、入流角4个方面进行优化设计后,泵喷推进器抗空化性能明显提高。所总结的优化设计方法同样适用于泵喷推进器及导管桨等类似结构推进器的抗空化性能改善。     

基于多智能体深度强化学习的停车系统智能延时匹配方法

“互联网＋”模式下区域停车“用户-资源”优化匹配是解决找车位难问题的有效途径，传统研究主要关注动态匹配机制设计，缺乏对用户匹配时机的考虑。在随机动态环境下，用户到达目的地附近后进行适当的延时等待，往往可以获得更优质的泊位资源，但取决于当前的停车供需模式。据此首次提出智能延时匹配策略，将每个停车用户抽象为智能体，构建多智能体深度Q学习模型(M-DQN)。结合系统的停车供需状态学习，用户自主决策延时等待时间，进入分配池后，系统利用匈牙利算法进行泊位匹配。在智能体总数量可变的环境下，利用集中式训练与分布式执行的框架，实现多智能体协同优化。为对比智能延时策略的效果，设计等待零时长策略(Greedy)和等待最大时长策略(Max Delay)。在算例中，结合同济大学四平路校区实测停车数据，设计3种不同的停车供需模式场景。在工作日早高峰时段，Greedy是最优的匹配策略，M-DQN和Max Delay的平均停车过程总用时会增加，匹配成功率下降；在工作日非高峰时段，M-DQN的平均停车过程总用时相较于Greedy和Max Delay分别减少23.8%和22.4%，效果提升明显；在工作日晚高峰时段，M-DQN的平均停车过程总用时相较于Greedy和Max Delay分别减少了12.8%和14.5%，M-DQN可以结合供需状态学习到最优的匹配策略。研究结果表明：在停车供需相对平衡的环境下，所提出的延时匹配策略和多智能体深度强化学习方法可以有效减少用户停车的平均行驶时间和步行距离，且停车周转率越高效果越好；但延时策略在应用方面仍有一定的局限性，不适用于停车供给紧张，停车周转率较低的场景。