基于量子天牛群算法的高桩码头横向排架结构损伤识别

针对高桩码头损伤识别问题,引入量子行为优化天牛群(BSO)算法,利用结构模态参数(固有频率和振型)的差别构造目标函数,提出了一种基于量子天牛群(QBSO)算法的损伤识别方法。采用所提方法对一高桩码头模型单直桩、单叉桩的单损伤,双直桩、双叉桩、直桩+叉桩的双损伤进行了计算,并与天牛群(BSO)算法与粒子群(PSO)算法进行对比;对振型添加噪声后单叉桩的单损伤进行了计算。结果表明:所提方法计算效率高、收敛速度快,具有较强的稳定性和抗噪性,能够快速精准地识别出损伤位置与损伤程度。     

基于IPSO-Capsule-NN模型的中欧班列出口需求量预测

为提高中欧班列出口需求量的预测精度,提出将改进粒子群算法(IPSO)与胶囊神经网络(Capsule-NN)相结合的预测模型(IPSO-Capsule-NN)。与全连接神经网络不同,胶囊神经网络通过动态路由算法增强了模型的拟合能力和泛化能力。利用改进粒子群算法优化胶囊神经网络的神经元数量、迭代次数以及学习率,以克服人为设定模型参数随机性较大导致模型精确度不高的不足之处。此外,针对标准粒子群算法存在的缺点,提出一种非线性递减惯性权重并引入Levy飞行对粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度进行优化。将采用spearman秩相关性分析得到的11个因素作为中欧班列出口需求量的影响因素并对其进行预测,结果表明:胶囊神经网络具有2层隐含层时,IPSO-Capsule-NN模型预测精度更高。     

Influence of the design constraints on the thickness optimization of glass panes to achieve lightweight insulating glass units in cruise ships

The increasing complexity and size in cruise ships demands for lightweight structures and practical but accurate design methods. Conventionally, the focus has been on the steel parts of the ship, as they make most of its weight. However, the proportions of other materials are increasing. Therefore, this study attempts to provide better understanding how one could reach the lightweight designs of insulating glass units (IGUs) in ships. These are windows where at least two glass panes are separated by a hermetically sealed cavity. They are thin-walled structures that benefit not only from the geometrically nonlinear behavior, but also from the load sharing. Considering these effects, their behavior is studied using the nonlinear Finite Element Method and Particle Swarm Optimization. Different design criteria are imposed on the thickness determination of the glass panes with different shapes. Rectangular, triangular, and circular shapes are considered. The results show that the triangular shapes have the least weight for a given area when the deflection criterion is the dominating one. When maximum principal stress is the thickness defining criterion, the shapes perform almost equally well. The ratio between the pane thicknesses had the most influence on the behavior of the IGU. As it increases, i.e., one pane is significantly thicker than the other, the load sharing percentage drops, but it provides the most lightweight solution. Closer it is to 1, more equally the structural stresses are divided between the panes, i.e., redundancy is achieved. Finally, it is possible to establish a simple but effective method for the thickness determination of these IGUs using the results of this study. However, more work is required, including numerical analysis and experimental testing.     

沥青路面智能压实技术研究动态

随着道路施工机械化、信息化与数字化集成水平的提高，沥青路面智能压实技术也成为研究与应用热点。有效检测沥青路面压实状态，并且能够准确判别与控制压实质量是实现压实“智能化”的关键，也是实现科学提升路面路用性能和使用寿命的基础。从沥青路面智能压实质量控制原理上进行分类讨论，主要包括机械振动响应、雷达反射波以及智能颗粒细观响应。紧密结合工程实际分析优缺点，为后续沥青路面智能压实的技术发展方向提供借鉴。     

Obstacle avoidance of unmanned ship swarm based on virtual navigator and improved Hooke's law北大核心CSCD

[目的]针对无人船集群规避障碍物的问题,提出一种基于虚拟领航者和改进胡克定律的弹性集群编队控制方法。[方法]首先,根据障碍物的长和宽得到其外接椭圆,按照长宽比向外扩展出虚拟碰障区、避障反应区、自由航行区,实现水面避障物模型的简化;其次,基于虚拟领航者和改进胡克定律,对编队各成员之间、各成员虚拟领航者之间的相对距离和速度予以约束,采用坐标形式设置编队队形,构建弹性编队模型,并基于障碍物的环形斥力场来实现单无人船的避障,以及在弹性集群编队的组织下实现无人船集群的避障;然后,通过优化处理无人船的航行过程,消除编队及避障过程中的“徘徊”和“振荡”等现象,使各无人船的运动更加平滑;最后,运用Matlab软件对由4艘无人船组成的集群编队进行仿真实验。[结果]实验结果表明,编队可成功绕过设置的所有障碍物,验证了所提方法的有效性和可行性。[结论]该方法可实现无人船集群对水面障碍物的规避,具备在一定复杂环境下的通过能力,可为无人船集群避障的应用及研究提供参考。     

考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。     

基于EMB的纯电动汽车制动能量回收优化控制策略研究

为提高电动汽车制动时回收的能量,减少能源浪费,本文中提出了一种基于电子机械制动(EMB)系统的再生制动力分配策略。首先,根据制动踏板信号得到当前制动强度,结合前后轴制动力分配策略分别得到前轴、后轴制动力。然后以车速、电池SOC值和制动踏板行程为输入,再生制动占比为输出,创建模糊控制器,且以制动时回收能量最大化为优化目标,运用PSO算法优化模糊控制器。最后进行Simulink和AVL Cruise的联合仿真。结果表明,在NEDC工况下能量回收提升2.5%,在CLTC-P工况下能量回收提升1.56%。     

透水型级配碎石基层填料强度演化特征的离散元模拟

骨架空隙型级配碎石填料因其较好的渗透性能而广泛应用于透水型基床结构层，但其在不同级配下的抗剪强度特征及演化规律仍不明确。首先针对6种不同级配类型的碎石填料试样开展了不同围压下的室内单调加载三轴压缩试验，进而采用考虑颗粒真实不规则形状的三维离散单元方法对室内试验结果进行了数值模拟研究，从颗粒间接触、微观组构和颗粒运动等角度揭示了透水型级配碎石基层(UPAB)填料抗剪强度机理及其随级配变化的演化特征，验证了室内试验得出的级配影响规律及级配优化设计方法。研究结果表明：细颗粒通过改变颗粒体系的内部排列结构(即各向异性程度)而直接影响级配碎石填料宏观抗剪强度，细颗粒含量对试样的剪切破坏形态有直接影响，随着细颗粒含量的减少，试样整体发生较大变形时表现为内部颗粒发生转动的比例下降但发生颗粒间滑动的比例增加；试样失稳的主要原因是由于颗粒拓扑结构的改变，最终发展成不可逆的塑性变形；级配控制参数G/S=1.8时试样表现出最低的各向异性特征，相同应变条件下的颗粒旋转角均值最小，表明此时试样内部的颗粒堆积排列最优且抗剪强度最高，G/S=1.8可取作“填充密实”型与“残余空隙”型结构的分界；不同级配的试样内部颗...     

Analysis of characteristics of foreign unmanned surface vehicle swarm combat application and proposed countermeasures北大核心CSCD

无人船(USV)集群作为未来海上军事运用的重要组成力量,是各国海上无人装备的重要发展方向。首先,通过梳理总结当前国外无人船集群发展战略规划与运用现状,对无人船集群作战关键技术进行归纳分析,从集群自组网通信、战场态势感知、集群协同任务分配等3个方面剖析无人船集群相关技术的研究进展;然后,对无人船集群在军事上运用的典型样式和主要效益进行分析及研判;最后,总结分析当前应对无人船集群的难点,并对无人船集群应对的技术发展予以展望。     

混合动力重型货车参数局部与集成优化仿真研究

动力耦合系统的动力源参数匹配和能量管理策略两者相互关联，为提高混合动力重型货车的综合性能，两者应集成设计。针对混合动力重型货车参数匹配需反复计算、验证的特点，在Matlab/Simulink中建立了可缩放、自动寻优的参数匹配模型。以经济性为目标函数，基于粒子群算法进行动力源参数匹配，得到局部最优动力源参数结果。针对混合动力重型货车中广泛采用的基于规则的能量管理策略，其规则控制中一些阈值参数不确定的问题，应用粒子群算法对其关键控制参数进行优化，得到局部最优控制参数。为了实现全局最优的匹配结果，将动力源部件参数和控制策略参数进行集成优化，以动力性为约束条件，经济性最优为优化目标，得到全局最优的参数匹配结果。对比显示，全局优化匹配效果相较于动力源参数局部优化提升11.4%、相较于控制策略参数局部优化提升12.4%。