基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究

BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启发式寻优、全局优化特点的蚁群算法优化BP神经网络,对基坑变形进行预测,并与BP神经网络进行比较。结果表明:ACO-BP神经网络模型预测基坑变形可行;预测精度高于BP模型,且结果稳定、速度较快、误差满足工程的要求。     

基于遗传算法的汽车拉式离合器膜片弹簧结构参数优化设计

膜片弹簧是膜片弹簧离合器的关键零件。本文通过分析离合器的载荷一变形特性和多种约束条件,在参考成熟离合器结构参数的基础上,提出了一种离合器膜片弹簧的优化设计模型：在摩擦片磨损极限范围内,把弹簧压紧力变化的平均值最小作为优化目标。并采用遗传算法对某轻型货车离合器膜片弹簧进行优化设计计算。结果表明,应用此模型优化后的膜片弹簧各决策变量的值明显优于利用传统经验公式设计所得的结果。无论是在后备系数的稳定性、膜片的最大当量应力方面,还是在分离力的大小方面,均明显优于原设计。     

基于拓扑优化的某重型车桥桥壳轻量化设计

对某重型车桥桥壳在设计工况下的静强度性能进行了有限元分析,并对该桥壳结构进行了轻量化设计。采用拓扑优化方法,以初始设计作为优化的基结构,以重量最轻为目标函数,以结构的静强度性能为约束条件,进行了优化迭代计算。轻量化设计后,减轻了桥壳的重量,且轻量化结构满足强度要求。     

基于WAVE模型的某车用汽油机进气系统优化设计

建立了某汽油机WAVE模型,研究了不同工况下该汽油机进气系统对其充气性能的影响.运用DOE方法对该汽油机进气歧管管径和管长进行了优化设计,采用NSGA对采用二级可变进气歧管的进气系统进行了多目标优化.结果表明,进气歧管无极可变可使汽油机充气效率提高12.58％,采用二级可变进气歧管技术可使汽油机低速充气效率提高11.2...     

高速公路挖方边坡优化设计智能方法与应用

文章针对高速公路挖方边坡设计的特点和要求,结合依托工程实例,阐述了基于支持向量机和粒子群算法的智能方法在高速公路挖方边坡优化设计中的具体应用,为高速公路挖方边坡优化设计提供参考。     

基于有限元分析的乘用车前纵梁安全设计

为提升车辆撞击事故乘员的安全性,从诱导孔个数、前纵梁材料和梁壁厚三个方面对汽车前纵梁进行了优化设计。将上述三个方面作为影响因素进行了正交试验设计,按照正交表在LS-DYNA当中进行了整车碰撞及台车试验,以头部损伤HIC值作为乘员损伤评价标准,通过极差分析确定了最优汽车前纵梁参数,提高了汽车碰撞中乘员的安全。     

汽车动力总成悬置系统优化与试验研究

以某款国产汽车为研究对象,在ADAMS中建立动力总成悬置系统的动力学模型。利用参数化分析方法,讨论了悬置参数对系统隔振性能的影响。对悬置参数进行优化,并分析比较优化前后的结果,优化后的悬置系统的隔振效果得到明显改善,并进行实车试验验证。     

基于PARETO最优解的重型汽车传动系速比优化

针对某重型汽车动力传动系统匹配设计中遇到的参数反求问题,提出了基于PARETO最优解的重型汽车传动系统参数优化方法.建立了某算例车型的CRUISE仿真模型的近似模型,并将其作为多目标优化的代理模型.利用Matlab遗传算法工具箱对该优化问题进行了求解,得到了算例车型传动系参数的1组PARETO最优解集.结果表明,计算所得PARETO解集能为工程人员提供多种可选方案,方便其选择合适的传动系统参数.     

改进粒子群算法的行人设施客流适应度博弈分析

为了有效改善交通枢纽内部行人设施的运行状况,提出交通枢纽行人设施客流适应度的概念,以此对交通枢纽的服务水平进行量化分析。同时,将粒子群算法进行改进,并应用于行人设施客流适应度的博弈分析。各行人设施对应粒子的每一维参与博弈,通过粒子位置的更新实现参与博弈的行人设施控制参数的更新,经过博弈迭代搜索到交通枢纽行人设施客流适应度的最优值及对应的各行人设施的控制参数。仿真实例表明:该方法对实际交通枢纽中行人设施的组织优化具有一定的应用价值。     

客车车身骨架构造与优化分析

在当前我国经济快速发展的今天,人们对交通工具的需求也在逐渐提高,传统的客车以其快速平稳的优势越来越受到人们的欢迎,且这一交通工具本身的灵活性较强,能够适应各种路况。但在客车承载着大量运输工作的同时,人们对客车的安全性能重视程度也在逐渐提高。由于客车的骨架结构影响,其在整个客车的性能方面提升具有重要意义。