A multi-objective optimal approach to automated construction of sacrificial multi-piece molds

Sacrificial multi-piece molds can be used for producing complex parts. To obtain the optimal design of molds automatically, a multi-objective optimal approach is proposed. Mold pieces number, material utilization and partitioning area are taken as the objective functions, and the machinability of each mold piece is taken as constraint condition. Genetic algorithm (GA) is adopted to realize global optimization of partitioning process. Each mold piece in optimal scheme can be manufactured by milling and drilling operations, which reduce the tooling cost and shorten product cycle obviously. Using the proposed approach, mold design can be significantly automated for making complex parts.     

AQP4在COPD支气管黏膜的表达及其与患者肺功能、气道黏膜炎症的相关性

目的通过免疫组化法检测支气管黏膜中水通道蛋白-4(aquaporin-4,AQP4)的表达,观察正常组和慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)组支气管黏膜中AQP4表达与气道黏膜炎症及肺功能的关系,明确AQP4在COPD发生、发展中的作用,为COPD的防治开辟新途径。方法选择正常人和COPD患者各30例,测试肺功能,并行支气管镜检查,取得支气管黏膜标本,用免疫组化法检测AQP4表达,HE染色观察支气管黏膜炎症细胞浸润程度。结果COPD组较对照组AQP4表达减弱有极显著差异(P<0.001)。AQP4表达和FEV1/FVC、FEV1/pred%呈正相关(P<0.001),与支气管黏膜炎症严重程度呈负相关(P<0.001)。结论COPD患者AQP4表达减少可能是其肺功能下降及气道炎症加重的原因之一。临床上可以通过改善AQP4治疗COPD。     

基于人工神经网络预测的汽车安全气囊系统点火控制算法研究

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术.点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段.本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法.算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据.     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。     

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直达列车多点装卸取送顺序直接关系到铁路货车运用效率;文章考虑车辆行驶时间及装卸时间的不确定性,假设它们为服从正态分布的随机变量,经过分析,在给定置信水平下,提出了调车机车作业中断时间的计算方法,并结合算法设计建立了极小化调车机车作业中断时间的最佳取送模型;利用遗传算法的原理及方法对取送顺序方案进行了研究,构造了解决该问题的单亲遗传算法;通过从遗传算法对算例的计算过程和结果可见,该算法求解直达列车多点装卸取送问题取得了较好的效果。     

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Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

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停机位的合理指派是机场地面作业中的一项核心任务,对减少枢纽机场航班中转时间起着重要作用,但是停机位指派问题是NP难问题,模型和算法都比较复杂。建立了以旅客满意度为优化目标的数学模型,并设计了一种贪婪模拟退火算法（GSAA）,以求解枢纽机场的停机位指派问题。该算法首先根据贪婪算法FCFS准则使“丢失”的航班数最少得到模拟退火算法的初始解,然后运用经典模拟退火算法求解出最优指派结果。数值仿真证明了模型和算法的有效性。     

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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。     

最小二乘支持向量机-粒子群算法在地下厂房围岩参数反分析中的应用

为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,通过工程地质条件研究选取8#机组剖面作为分析对象,采用二维弹塑性有限元方法建立地质结构分析模型。以地下厂房洞室群分层开挖多点位移计实测位移增量为依据,对CCS水电站地下厂房区域围岩力学特性及地应力场特征进行反分析。研究结果表明： 主厂房第Ⅵ层与第Ⅰ层开挖和主变室第4层与第1层开挖所产生的位移增量计算值与多点位移计实测值吻合较好,最大相对误差小于10%,说明采用最小二乘支持向量机和粒子群算法相结合的反分析方法在工程上是可行的,且效果较为显著。