基于拓扑优化的某浮钳盘式制动器钳体设计

基于拓扑优化方法,利用有限元仿真分析技术对某乘用车浮钳盘式制动器钳体进行了优化设计,确定了满足某新乘用车浮钳盘式制动器钳体开发所需求的最佳拓扑结构,确保了乘用车浮钳盘式制动器钳体在使用过程中的可靠性,为乘用车浮钳盘式制动器钳体的轻量化开发提供了理论依据。结果表明,该优化设计出的乘用车浮钳盘式制动器钳体,其活塞腔缸孔中心变形量为0.158 mm,最大拉应力为370.2 MPa,满足变形量及应力的设计要求。     

基于本量利分析应用的铁路生产用油流动配送优化策略

为满足铁路运输生产任务的不断增长和新线逐渐开通后铁路生产用油日益增长的需求,聚焦节支降耗和提质增效,在运用本量利分析法对铁路生产用油的不同配送模式成本和对运输的影响进行分析的基础上,建立不同加油模式的盈亏平衡模型,并结合实际提出了铁路生产用油供应组织的优化策略.     

邻近市政桥梁深基坑隔离桩支护尺寸优化研究

地铁深基坑邻近桥梁施工,会对桥梁结构产生不利影响,深基坑开挖如何确保桥梁安全性是需关注的重点问题。本文以南京地铁某项目为依托,基于深基坑隔离桩支护方案,采用数值模拟软件研究桥桩力学响应并对支护结构进行优化分析,获取最优隔离桩尺寸参数及其力学特性。结果表明：相较于未施作隔离桩(桩径D=0),施作隔离桩后水平位移和弯矩分别减小37%和33%;随隔离桩桩径增加,桥桩水平位移和弯矩均有所减小,隔离桩桩径大于0.5 m时,可有效阻止桥桩变形,满足施工要求。现场监测结果表明,隔离桩可有效阻止桥桩水平位移,是一种有效邻近桥梁深基坑施工支护方式。     

海上风电机组安装工艺优化

结合启东华尔锐启东H3#海上风电项目,阐述了风机安装过程中的工艺优化实施。首先通过底段塔筒陆上预组装、底段塔筒立式运输以及采用专用平衡梁转运塔筒,对塔筒运输及转运进行了优化,单机平均作业时间可以减少近7 h;其次通过叶片横跨甲板的风轮组装工艺对风轮组装进行了优化,无需定位驳及叶片运输船进行二次定位,即可完成全部叶片的吊装工作,完成风轮组装,平均每个机位可节约6 h以上的工作时间。通过对安装工艺的优化,提高了海上风电机组安装效率,缩短了机组安装的直线工期,节约了资源投入,为该项目按期并网发电提供了技术保障。     

本田节能竞技电动赛车车架设计及优化

车架作为汽车的安装基体,既要承受着自身重力的作用,还要承受来自路面的冲击力.由于车架受力情况复杂多变,因此需要有较高的强度和刚度来应对不同情况,本文以本田节能竞技电动组别赛车为例,介绍了车架轻量化设计及利用ANSYS对节能车车架进行多种工况的分析,并跟据分析结果对设计进行合理的优化.     

宽桥面长节段异形塔单索面斜拉桥施工技术研究

本文以达州市罗江大桥为例,对宽桥面长节段独塔中央索面斜拉桥施工控制关键技术进行论述,包括原材料匮乏地区C60高性能大体积混凝土制备与裂缝防治、异形塔墩液压爬模模板改进、短平台前后结合支点复合型牵索挂篮设计和优化、宽桥面长节段悬浇梁体线形控制及施工过程用于斜拉索检修的滑动吊篮研发等。通过一系列优化及创新措施,罗江大桥宽桥面长节段异形独塔中央索面斜拉桥施工安全和质量得到有效控制,同时施工效率也得以提高,且经济效益及社会效益显著,可供同类工程参考。     

基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略

为提高燃料电池混合动力汽车（FCHEV）燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。     

基于地质实体的铁路选线优化与决策模型设计

铁路选线设计是在三维空间决定线路位置的决策优化过程,特别是山区,河谷深切、构造复杂,不良地质普遍发育。岩溶、顺层、滑坡、断层破碎带和崩塌等主要不良地质现象分布广泛,比选线路方案时对地质因素考虑得最多,更加注重“地质选线”,地质因素往往成为线路方案取舍的决定因素。采用智能选线技术,依据技术标准并考虑约束条件可自动生成经济、节能、环保、合理的线路优化方案,为此,本文就遗传算法的基因编码、线路染色体、终止准则优化模型实施步骤开展设计。研究成果对指导西南山区铁路选线设计具有重要的优化作用。     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。     

基于融合CNN和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种融合一维卷积神经网络(1D CNN)和麻雀算法优化支持向量机(SSA-SVM)的网络结构。该网络结构通过卷积运算对原始时域振动信号直接进行特征提取,将提取到的特征输入到麻雀算法优化的支持向量机中,使用支持向量机代替Softmax进行分类。利用滚动轴承故障数据进行验证,此方法故障诊断精度高达0.983,高于其他网络结构,且整体网络结构简单,有一定实际应用价值。