基于最小最大准则的危险品运输网络优化研究

为研究不确定型区间风险数据情境下的危险品运输网络风险规避问题,采用最小最大准则,构建一个具有更强鲁棒性的危险品运输网络双层规划模型。结合求解最短路径的Dijkstra算法,设计出启发式算法,处理不确定型区间风险数据,通过实例求解并验证模型的有效性。实例测试结果表明:算法程序在运行过程中始终能够达到一种稳定状态,能够删除那些具有最大风险上界值的边,促使企业在运输危险品时,选择远离人口密集区域的运输路线,求解得到的危险品运输鲁棒性网络,可以解决危险品运输过程中路段产生风险波动的问题。

一种基于Ishai应力准则的双方向结构拓扑优化方法

在传统的ESO方法基础上,考虑到Ishai应力准则对工程结构材料有广泛的适用性,研究了基于Ishai应力准则的双方向渐进拓扑优化方法。该方法是对传统方法和目前的双方向法的改进。算例表明,该方法对桥梁等混凝土结构有广泛的工程应用价值。

采用双目标优化的核参数选择方法

核函数的参数选取问题是用支持向量机进行非线性学习时的一个重要问题。采用距离标准和夹角标准给出一种基于多目标的核参数确定方法:使核参数满足两类训练样本到各自的中心距离和尽可能小、而到对方类中心距离和尽可能大,并且使核矩阵和目标核矩阵之间的夹角尽可能小。试验结果表明该方法是有效的。

三辊行星轧制含铋奥氏体不锈钢棒材的工艺参数优化

为解决含铋(Bi)奥氏体不锈钢棒材在三辊行星轧制中的芯部开裂问题,本文采用Brozzo延性断裂准则和有限元模拟方法,确定了三辊行星轧制含Bi不锈钢棒材的断裂阈值,采用5因素、4水平正交实验对材料延性断裂行为的影响因素进行极差分析,获得了一组最佳轧制工艺参数,即:加热温度1200℃、摩擦系数0.4、轧辊轴线与轧件轴线偏转角度6°、轧辊与轧件倾斜角54°、轧辊转速60 r/min,利用优化参数进行现场轧制,结果显示,所得含Bi奥氏体不锈钢轧件芯部无明显裂纹。

基于双层模型的置信规则库参数与结构联合优化方法

作为置信规则库优化过程的两个重要方向，参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度．然而，现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究，无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标．为此，本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法．该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标，建立置信规则库联合优化目标函数；然后，建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法；进一步拓展前提假设条件，提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法，并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法．经过参数与结构联合优化之后，得到置信规则库最优决策结构．文末，引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性．通过与已有研究相对比，结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现．