基于弹性碰撞优化算法的传感云资源调度

针对当前智能优化算法普遍存在收敛精度不高、容易"早熟"的缺陷,提出全新的智能优化算法—弹性碰撞优化(ECO)算法.算法基于弹性碰撞物理学现象,通过模拟碰撞过程中物理属性相互影响的变化过程,抽象出"与种群最优碰撞"、"与自身历史最优碰撞"和"随机碰撞"3种粒子更新机制.为了有效提升复杂高维优化问题的寻优能力,设计自适应核模糊C-均值聚类(AKFCM)算法,利用AKFCM对ECO种群进行聚类分析,通过迭代比对策略实现种群自动最佳聚类划分,确保粒子学习对象的合理性与多样性.种群样本多样性定量分析表明ECO在运算后期具有较好的种群多样性.将ECO应用于传感云资源调度问题,为了满足传感云系统管理多样性需求,构建多目标优化传感云资源调度模型,设计符合调度问题的ECO粒子编码方式,实现传感云资源高效率调度优化.多维复杂测试函数以及传感云资源调度实例仿真结果表明,ECO具有较高的收敛精度和成功率,有效降低了传感云资源调度的能耗和任务长度.

多策略改进的蜣螂优化算法及其应用

蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接受程度,使其根据自身搜索能力动态变化,既提升了种群质量又保持了适应度高的个体的良好搜索能力;其次,融合麻雀搜索算法中的追随者位置更新机制对算法进行扰动,并用贪婪策略更新位置,提升了算法的收敛精度;最后,当算法陷入停滞时引入柯西高斯变异策略,提高了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数,验证了3种改进策略的有效性,将所改进算法和对比算法的优化结果进行收敛性分析和Wilcoxon秩和检验,证明了MIDBO具有良好的寻优性能和鲁棒性。将MIDBO运用在汽车碰撞优化问题的求解上,进一步验证了MIDBO在求解实际工程问题中的有效性和可靠性。

装配式建筑结构BIM碰撞检查与优化

建立基于工程的BIM各专业核心模型,包括建筑模型、结构模型、给排水模型、暖通模型和机电模型:以图元分类,以层为单元,实现不同专业间的碰撞检查;将各类构件分别归于不同集合,实现专业内的碰撞检查;设定构件或吊装机械的运动轨迹,以实现动态碰撞检查;将检查结果反馈给BIM核心蟆型,实现装配式结构的优化,保证了装配式建筑全生命周期的精细化管理和效益最大化。

含概率-区间混合不确定性的汽车正面碰撞可靠性优化设计

针对汽车正面碰撞中某些参数的概率分布函数中包含不确定的区间变量的问题,构建了一种汽车正面碰撞混合不确定可靠性优化模型,将基于误差比例选择技术的最优多项式模型引入整车碰撞分析中。由于存在区间参数,内层通过限制可靠度的区间下界建立概率约束,从而保证车身结构的安全性。采用了一种基于漂移向量的高效解耦算法,将嵌套优化问题转换为确定性优化和混合可靠性分析的序列迭代过程,避免了内外层嵌套寻优,实现了汽车正面碰撞可靠性优化的高效性。结果表明:优化后防撞梁、吸能盒和前纵梁的总质量减轻了2.35%,所有约束可靠度指标均得到满足,实现了保证车身轻量化要求下的车身和乘员安全性可靠性优化的目标。

增强碰撞体算法优化的自编码神经网络

自编码神经网络是神经网络中常见的网络,自编码网络常用于数据降维,特征学习,数据去噪等.传统的自编码网络采用的BP策略,为了应对BP算法固有的一些不足,本文结合了增强碰撞体算法的优点,提出了一种增强碰撞体算法优化的自编码网络.将自编码的代价函数和softmax分类器的误差函数加权求和作为该算法的评价函数,利用增强碰撞体算法分别优化自编码网络和softmax分类器的参数.实验结果表明与其他算法和粒子群算法优化的自编码算法相比,该方法在邮件分类上取得了较好效果,与极限学习机优化的栈式自编码相比在UCI的一些公共数据库上取得了较好的分类效果.

镁合金仪表板横梁碰撞性能优化的分析方法

介绍子系统镁合金仪表板横梁的碰撞性能指标的分析方法。通过能量守恒原则制定出仪表板横梁承载的碰撞性能指标,再通过敏感度分析和拓扑方法的FEA优化设计,并结合实物试验来验证设计的可靠性,为汽车碰撞中给子系统制定分解指标提供了思路。

基于等效静态载荷法的汽车前端结构抗撞性尺寸和形貌优化

为了减少在低速正碰下汽车的维修成本以及实现汽车前端结构的轻量化。采用等效静态载荷方法对汽车前端结构的尺寸和形状进行了抗撞性优化设计,以整个结构质量最小为优化的目标函数,以前部结构主要部件的厚度尺寸以及节点坐标形貌为设计变量,以侵入量以及加强筋的冲压工艺要求为约束进行了碰撞优化设计。等效静态载荷法将非线性瞬态碰撞优化问题转化为多工况线性静态优化问题,数值算例证明等效静态载荷法可高效地求解碰撞优化问题,并得到高精度的最优解。

仿真技术在汽车结构侧面碰撞设计中的应用

结合海马A平台车系在C-NCAP中的表现,同时考虑侧面碰撞胸部及腹部的得分状况,合理运用计算机仿真手段对侧面耐撞性能进行优化设计,使该平台车型在C-NCAP碰撞标准四星的基础上提升到C-NCAP五星,同时更大程度缩短了产品研发周期。

采用压缩感知与智能优化的大规模WSNs移动稀疏数据收集

针对大规模无线传感网数据处理网络流量大、任务时延高的缺陷,提出了一种基于自适应块压缩感知与离散弹性碰撞优化算法的移动节点数据收集方案。首先,通过分析网络分块与节点部署之间的关系,提出自适应块压缩感知数据采集策略,实现传感器节点基于自适应网络块压缩感知数据采集;设计移动节点数据采集路径规划策略和多移动节点协同计算机制,通过采用适应度值约束变换处理技术和并行离散弹性碰撞优化算法,达到均衡网络节点能耗和降低数据处理任务时延的目的。最后,仿真结果表明,该数据收集方案能够有效实现大规模传感网数据高效处理,而且降低了网络流量和网络任务时延,更好均衡了网络节点能耗。

联合弹性碰撞与梯度追踪的WSNs压缩感知重构

为提高压缩感知(Compressed sensing,CS)大规模稀疏信号重构精度,提出了一种联合弹性碰撞优化与改进梯度追踪的WSNs(Wireless sensor networks)压缩感知重构算法.首先,创新地提出一种全新的智能优化算法|弹性碰撞优化算法(Elastic collision optimization algorithm,ECO),ECO模拟物理碰撞信息交互过程,利用自身历史最优解和种群最优解指导进化方向,并且个体以N(0,1)概率形式散落于种群最优解周围,在有效提升收敛速度的同时扩展了个体搜索空间,理论定性分析表明ECO依概率1收敛于全局最优解,而种群多样性指标分析证明了算法全局寻优能力.其次,针对贪婪重构算法高维稀疏信号重构效率低、稀疏度事先设定的缺陷,在设计重构有效性指数的基础上将ECO应用于压缩感知重构算法中,并引入拟牛顿梯度追踪策略,从而实现对大规模稀疏度未知数据的准确重构.最后,利用多维测试函数和WSNs数据采集环境进行仿真,仿真结果表明,ECO在收敛精度和成功率上具有一定优势,而且相比于其他重构算法,高维稀疏信号重构结果明显改善.

基于ADAMS的垂直摇臂式喷头多体动力学建模与优化

以Nelson SR100型垂直摇臂式喷头为对象,针对现有垂直摇臂式喷头动力学性能的研究存在忽略摩擦因素、过于简化模型等问题,基于虚拟样机软件ADAMS建立了垂直摇臂式喷头的动力学仿真模型,综合考虑摇臂与转轴、喷管与水管密封等部位实际的摩擦情况,以试验数据确定各部件之间的实际摩擦因数。针对垂直摇臂式喷头的垂直上下摆动、水平左右步进旋转这两个主要动作,运用STEP函数构建一个完整周期非自由与自由运动时间段内喷头导流器所受水平与垂直力的模拟函数进行动力学仿真。最后通过换向仿真,模拟实际摇臂在换向过程中,摆动杆对限位板的接触碰撞力的大小。以接触碰撞力最大值最小为目标函数,对上述接触碰撞力最大值进行优化,将影响换向顺利程度的换向杆长度等因素作为约束条件,优化后的最大碰撞力较优化前减少了55.9%。其动力学仿真结果可以为垂直摇臂式喷头的结构强度分析与疲劳寿命优化等相关动力特性的进一步分析及喷头动力学特性的设计提供基础。

基于虚拟现实的室内布局系统及碰撞检测算法研究

虚拟现实技术是融合了计算机图形学、多媒体技术、智能人机接口技术及传感器技术的一门交叉技术。与三维静态模型相比,它增加了交互性,给系统用户带来完全的沉浸感和想象空间。根据室内装修行业的发展需要,其建立了基于VRML语言的网页三维实时漫游系统,通过AABB碰撞检测算法对区域精确检测的改进,实现了对算法储存空间的节省和运行速度的提升。该文阐述了场景构建、模型生成及碰撞优化技术,涉及了本虚拟现实系统中技术的研究内容和方向。

薄壁直梁诱导结构的耐撞性优化

选取诱导槽的弯曲半径、过渡圆角半径、诱导槽间距、第一个诱导槽距离薄壁直梁最前端长度尺寸作为主要设计参数,基于均匀试验设计方法,利用LS-DYNA软件完成了薄壁直梁的碰撞仿真。利用Minitab软件对直梁的碰撞减速度峰值与诱导槽设计参数进行回归分析,得到了薄壁直梁诱导槽结构的最优设计参数,创建了一种有效的变形诱导槽结构。从结构的碰撞变形、碰撞减速度峰值以及能量吸收3个方面对优化前后的薄壁直梁进行对比分析,验证了此种诱导槽结构有利于提高薄壁直梁的耐撞性。

大型商业综合体中BIM管线综合优化设计的应用研究

在大型复杂工程项目中,传统的二维图纸难以解决综合管线施工中各专业之间的碰撞、错误、遗漏等问题。结合工程实践,应用BIM技术进行复杂机电工程管线综合深化设计、碰撞检测、工程量统计、系统平衡校核、施工技术交底、质量问题跟踪、辅助编制专项方案等,有效提高了施工图纸的质量和施工效率,减少了项目协调和返工时间,缩短了建设工期,降低了项目建设成本,提高了施工质量,提升了技术和管理水平,取得了良好的经济效益和综合效益,为类似工程提供参考。

装配式结构BIM碰撞检查分析研究

碰撞检查是建筑工程中一个非常重要的环节。基于BIM技术对装配式结构进行了碰撞检查及结构优化,利用不同种类的碰撞检查讨论了最优的碰撞检查方案,并对碰撞检查的分类原则、碰撞检查的实施步骤进行了研究,以期为施工前预先解决问题和提高施工效率提供理论依据。

BIM技术在建筑给排水设计中的应用

鉴于目前建筑给排水工程数量的增加,规模的扩大,由于传统设计方法难以满足现代化工程设计要求,因此需要加强对先进技术手段的利用,以提高给排水设计水平。本文通过介绍BIM技术在建筑给排水的设计特点,以某建筑给排水工程为实例,分析BIM技术在建筑给排水设计中的应用,通过对BIM技术的合理运用,能够弥补传统设计的不足,提高给排水设计水平,进一步优化建筑设计实效,推动项目的可持续发展。

轨道交通工程基于REVIT模型的风管优化碰撞-BIM智能拆模施工技术

本文依托广州市轨道交通工程三号线,为优化BIM模型对现场施工的指导作用和准确性,提出以高精度三维激光扫描技术获得站内三维点云坐标信息,辅以精准建模重构出毫米级误差的REVIT文件,运用轨道交通工程基于REVIT模型的风管优化碰撞-BIM智能拆模施工技术,其核心复式权重框架性奖励机制处理后形成可直接送至工厂加工和指导现场施工的分段模型及其属性参数的BIM模型,通过实测数据分析BIM智能拆模施工技术对于施工工期质量效率的影响。研究结果表明:1)采用BIM智能拆模施工技术替代传统工法可将原本两星期的拆模作业工期缩短至两天;2)形成的模型可直接导出数据和参数用于工厂加工装配式建筑;3)对于现场具有先一步谋划优化碰撞和美观设计的作用;4)利用可视化的优势,经验证可大幅度提高合格率和缩短工期。

基于ECBO-VMD-WKELM的风电功率超短期多步预测

提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhanced colliding bodies optimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多步预测模型。针对VMD方法自适应性低的问题,提出将ECBO方法用于VMD核心参数自动寻优,且基于加权排列熵(wavelet kernel extreme learning machine,WPE)算法思想来设计ECBO-VMD方法适应度函数,在提高VMD分解方法自适应性的同时实现了对各分解分量规律性的定量判别。采用ECBO-VMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解,然后针对各分解分量建立WKELM预测模型并进行重构以得到最终预测结果。实验结果表明,该方法较现有单一及组合预测方法,多步预测精度均取得了大幅度提高,且预测误差分布可控制在较窄的期望预测区间内。

吸能与压溃位移约束下的轨道车辆前端结构抗撞性优化

中车长春轨道客车股份有限公司于2021年完成了世界首次在轨工况下的整列动车组被动安全碰撞试验,但是对轨道车辆前端吸能结构碰撞优化方法的研究还有待深入。本文首先对结构碰撞优化所采用的等效静态载荷法进行了介绍。其次,建立了前端吸能结构的参数化有限元模型,并进行了试验验证。最后,采用等效静态载荷法对吸能结构进行了碰撞工况下的优化设计,优化目标为整体结构质量最小,设计变量为部件的板厚,约束条件为结构吸能达到指定值时,压溃位移不超过许可值。工程算例表明:等效静态载荷法可高效求解轨道车辆吸能结构的抗撞性优化问题,为动车的被动安全设计提供了解决方案。

基于可视化的VR编辑引擎

针对传统的虚拟现实(VR)应用开发平台所需技术门槛较高,不利于VR的普及等问题,采用基于状态机的可拖拽框架设计,可扩展低耦合的UI界面设计以及组件形式的事件系统设计,优化了VR中常用的碰撞盒以及模型细节层次的技术方案,解决了具体实现中的数据结构、多线程实现、设计模式和数据存储等问题.最终设计的VR编辑引擎采用完全可视化的“拖拽”设计方式,发布后的程序既可以在PC上运行,也可以在VR设备上运行.该引擎主要应用于教育培训领域,是具有易操作性、趣味性和先进性的实验教学辅助工具,可激发学习兴趣、提高学习效果.通过鼠标拖拽,在即看即所得场景中,方便的完成各种专业级的虚拟现实应用的搭建,极大的降低了VR仿真软件的开发门槛和开发成本.