数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究

为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。

DBO模式在分散型乡镇污水处理项目中的应用

乡镇水环境日趋恶化,污水处理设施建设势在必行,针对乡镇污水处理的特点,提出DBO全周期管理和商业模式,分析了DBO模式在乡镇污水处理项目中的优点,列举了环巢湖生态修复二期项目案例中DBO模式的应用,为乡镇污水处理项目提供参考。

PPP模式下的地铁图书馆建设研究

本文在厘清目前我国地铁图书馆建设存在问题的基础上,分析基于PPP模式的地铁图书馆建设的可行性,提出基于BOO模式的地铁实体图书馆建设、基于DBO模式的地铁手机图书馆建设方法,并探讨了基于PPP模式的地铁图书馆服务。研究结果表明,基于PPP模式的地铁图书馆建设及服务,可有效满足读者的服务需求,提升地铁图书馆的运营效率,减轻政府投资压力,有助于扩大社会资本的影响力。

DBO模式及其合同条件分析

DBO模式是近年来应用于基础设施和公共设施领域的一种国际新型项目采购模式。本文对其基本含义、类型、特点及适用范围作了介绍,分析了FIDIC制定的DBO标准合同条件,并对DBO模式与BOT模式进行了比较分析。

基于蜣螂优化算法的永磁同步电机模型预测转矩控制

针对永磁同步电机传统控制系统的转速跟踪能力差和抗扰性能弱等问题,提出一种基于蜣螂优化算法的永磁同步电机模型预测转矩控制(DBO-MPTC)策略。建立起基于传统模型预测控制的永磁同步电机离散系统,随后引入蜣螂优化算法参与到控制器参数的在线整定。搭建了基于蜣螂优化算法的预测控制仿真模型,验证所提策略的优越性。仿真结果表明,相较于传统模型预测控制,采用DBO-MPTC控制策略,提高了永磁同步电机的速度响应和抗干扰能力。