流场声学层析成像测量方法仿真和实验研究

流速是实现工业生产过程在线监测和精准化控制的重要依据。为准确测得流场分布,提出了基于径向基函数结合均衡优化(RBF-EO)算法的流场声学层析成像方法。采用径向基函数逼近建立声学流场重建模型,利用均衡优化算法求解重建问题中的不适定方程。对典型的四角切圆速度场模型进行了数值模拟与算法的抗噪性检验,并将本算法与传统的重建方法:Tikhonov算法、SVD分解法和灰狼优化算法进行了比较。仿真结果表明该算法能够很好的反演出流场分布,具有较高的重建性能和良好的抗噪性。最后,在实验室进行了1.05 m×1.05 m的测量区域内的流场声学测量实验,并与飘带流场显示和风速仪测量结果进行了对比,结果显示,RBF-EO算法与风速仪测量结果在8个测点的平均误差为9.77%,验证了本文声波流场测量方法的可靠性。

易流态化货物船运风险评判的隐马尔科夫模型

为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算法确定模型参数,根据特定的航次信息,结合前向算法和风险衡准描述风险瞬态和风险态势;最后通过建立多场景的模拟航次,检验风险评判模型的有效性。研究表明:航次前阶段货物流态性对船运风险的影响明显,影响度为1.49;后阶段环境恶化对船运风险影响大,影响度高达1.65。

采用黑洞-连续蚁群算法的数控车床切削参数优化

为实现数控车床加工能效和加工质量的多目标优化,提出了一种对车削参数进行优化的黑洞-连续蚁群优化算法ACOR(Black hole-continuous ant colony optimization algorithm)。首先,以最低切削比能和最小表面粗糙度为优化目标,建立了数控车床材料切削阶段的多目标优化模型;其次,引入黑洞算法对连续蚁群算法进行改进,构建了适用于多目标优化的黑洞-连续蚁群算法;最后,利用黑洞-连续蚁群算法对数控车床切削阶段的切削参数进行了寻优,并将优化结果与其它优化算法进行对比分析。分析结果表明,黑洞-连续蚁群算法不仅具有良好的全局搜索能力,寻优能力也较其它算法有所提升,能够为制造业提高生产能效和加工质量提供新的解决思路。

基于FTA-Petri网方法的拥挤踩踏事件分析

鉴于踩踏事件的突发性及其复杂性,应用FTA-Petri网的综合分析方法,建立集FTA评估和Petri网分析为一体的FTA-Petri网模型。首先利用FTA模型分析并确定导致麦加朝圣踩踏事件的人机环管等主要风险因素;然后,根据FTA因素分析确定对应的Petri网模型;最后利用综合分析方法的关联因素,计算得出麦加踩踏事件的因素关联矩阵,确定麦加朝圣踩踏事件的最小割集,并根据割集途径分析事故成因提出相应对策,为避免此类踩踏事件的发生作出了探索性研究,为拥挤踩踏事件的分析及预防提供新思路和途径。

基于改进狼群算法的柔性作业车间调度研究

将一种改进的狼群算法用于解决柔性作业车间多目标调度优化的难题。以工件的最大完工时间和机器能耗为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型;针对传统狼群算法容易陷入局部最优的缺点提出了一种改进的狼群算法,通过对狼群算法智能行为的改进,从工序和机器2个层面设计个体编码,引入POX (precedence operation crossover)交叉操作,保证解的合法性,提高算法的全局搜索能力;通过对2个车间实例的对比实验来验证改进狼群算法的有效性。实验结果表明,提出的改进狼群算法不仅具有良好的全局搜索能力,寻优能力较其他算法也有所提升,能够为制造业提高生产效率提供新的解决思路。