含有概率约束优化问题的模拟退火算法

介绍了一种随机算法－－模拟退火法来优化含有概率的约束的优化问题,该算法避免了将概率约束转化为确定等价类的困难,同时能克服传统优化算法算法陷入局部最优的缺点,计算实践表明,算法应用在概率上是可行的。     

不退火构架的残余应力分布与变化规律研究

文章基于某国产化电力机车不退火转向架构架的制造,阐述了不退火构架的型式强度试验情况,并模拟测试了构架全寿命周期四个阶段的表面残余应力,以及疲劳试验结束后的近表层残余应力。结果表明：不退火构架型式强度试验合格;不退火构架通过喷丸工艺在表面和近表层引入较大的压缩残余应力,而且压缩残余应力在全寿命周期会得到维持,不会发生明显的残余应力释放。     

TP2紫铜管弯制开裂原因分析

TP2紫铜管在进行弯制时开裂,为找到原因,用退火试验模拟生产中的退火工艺。试验数据表明,铜管经多道次拉拔产生加工硬化,其外表面金相组织和内部金相组织不均匀,导致在进行弯制时铜管产生开裂。通过对比试验,找到铜管弯制的最佳退火温度区间为550～580℃,为铜管弯制退火工艺提供指导。     

转向架构架不退火工艺的应用现状与理论基础

文章介绍了构架不退火工艺的应用现状,分析了构架设计验证标准,并总结了焊接残余应力对疲劳性能与尺寸稳定性影响的理论基础与一般规律。结果表明,满足设计与制造工艺要求的构架,焊接残余应力不是影响其疲劳性能与尺寸稳定性的重要因素,全面推广应用构架不退火工艺具备实践与理论基础。     

混合遗传算法求解一维优化下料问题

针对企业生产中遇到的一维优化下料问题,本文结合遗传算法、粒子群优化算法及模拟退火算法各自的优点,设计一种新的改进的混合遗传算法,对该问题来求解.最后根据算法编写程序对实例数据进行运算,实验结果表明,该算法求解一维优化下料问题比较有效,能获得比较理想的下料方案,可以提高生产企业的原材料利用率.     

退火遗传算法在边坡稳定性分析中的应用

在边坡稳定性分析中,常规方法诸如逐点扫描法受自身的局限,难以寻找到最危险的滑动面且易受人为因素的影响。将退火法与遗传算法相结合,既发挥了遗传算法强大的全局搜索能力,同时又利用退火法加强了遗传算法的局部求精能力。通过引入退火遗传算法,很好地解决了滑坡最危险滑动面的搜索问题,为边坡滑动面搜索提供一个新的解决方法,克服了常规方法的种种弊端。     

热挤压与退火处理后SiO2/Mg复合材料的织构研究

采用金相显微镜和XRD衍射技术对Si02/Mg复合材料微观组织和Mg基体的织构在热挤压和退火处理中的演化规律进行了分析.结果表明,SiO2/Mg复合材料在400℃挤压过程中发生再结晶,基体形成〈 1010 〉//ED纤维织构.经450℃×30 min退火后,{0002}极密度最大值由退火前的60提高到72,而{1010}和{ 1120}极密度最大值较退火前略有下降.     

转向架焊接残余应力的测试及退火工艺

利用磁弹性法测量了材质为16MnR的CW-200型焊接转向架构架一定深度处的残余应力,分析了热处理前后构架中残余应力的分布及变化规律,并且研究了不同的退火工艺对焊后构架残余应力的影响．结果表明：构架焊接后存在较高的残余应力,在牵引杆座与横梁焊缝处最大值达到193MPa拉应力;而经过不同的去应力退火工艺处理后,残余应力的消除率不同．在630℃退火、保温3h工艺条件下试验用构架残余应力平均消除率最高,X、y方向的最大消除率分别为58．3％和54．6％．