基于多岛遗传算法的离心压缩机叶轮结构优化研究

为保证离心压缩机的稳定运行,以水利工程离心压缩机使用的叶片钢叶轮为例,提出基于多岛遗传算法的离心压缩机叶轮结构优化方法.采用三阶Bezier曲线对叶轮叶片的进出口安放角以及叶片包角等参数进行设计;利用CFD软件构建叶轮的计算域以及模型,对叶轮结构模型进行相关条件假设和处理后,完成模型计算;定义重量最轻、扬程最大、水利效率最高为叶轮结构优化目标函数,结合等效应力、轴向变形约束条件,通过多岛遗传算法优化叶轮结构参数.试验结果满足叶轮结构优化的约束条件.

线形计算的通用模型及其在铁道工程中的应用

导出了适用于任意线形的中桩平面坐标计算和直线与曲线相交计算的方法，并把它统称为线形计算的通用模型。应用这一模型可使铁道工程中拨正量计算、复线间距计算、曲线隧道进洞关系计算、曲线桥梁偏角计算、曲线测设计算等几项繁杂的计算变得非常简便、通用而且精确。这对于有关这些计算的计算机化。

偏好多目标进化算法研究综述

多目标优化需要同时优化若干相互冲突的目标,其目的是获得均匀分布于整个Pareto前沿上的最优解集.然而在实际多目标优化问题中,决策者通常只对目标空间中部分区域内的Pareto最优解感兴趣,因此将决策者的偏好信息与多目标优化方法相结合成为进化计算领域的研究热点.偏好多目标进化算法通过引入决策者的偏好信息,将算法的搜索集中在决策者感兴趣的偏好区域,有效利用算法的计算资源,提高算法的求解效率,降低计算复杂度,同时有利于决策者高效地做出最终决策.本文从偏好的设置方法和算法性能两个角度介绍偏好多目标进化算法.在偏好的设置上,从占优关系、角度关系、权重向量和偏好集四个方面综述融入偏好信息的多目标进化算法;在算法性能上,从上述四类偏好的设置方法中各选取两种偏好算法进行仿真实验,从偏好策略的有效性、解集的整体性以及算法的复杂度三个方面进行实验对比并深入分析其优缺点.最后,总结了偏好多目标进化算法的未来发展趋势.

基于CFD和多目标算法的离心叶轮参数优化

为了研究叶片出口安装角和叶片数对叶轮气动性能优化的影响,对某离心压缩机叶轮建立理论数值模型,利用多目标遗传算法对模型寻优。对优化的结果圆整处理后进行参数化建模,并通过CFD叶轮在设计工况点压缩比提高3.57%,等熵效率提高0.79%,叶轮整体情况得到改善,可为离心压缩机叶轮的优化设计提供参考。

基于徕卡TM系列全站仪在变形监测中的应用与探讨

传统变形监测中,水平竖向位移观测费时费力,精度难于保证。通过徕卡TM系列测量机器人"后方交会设站+多测回测角"程序,完成水平竖向位移观测,大大提高观测效率,观测效果更佳。本文以某深基坑工程为例,采用徕卡TM系列测量机器人观测基坑水平竖向位移。"后方交会设站"在每次观测前重新交会解算设站坐标,消除设站点变形影响;"多测回测角"在完成设站后,即可调用进行自动观测,大大减少观测人员观测工作,减少观测时间,提高观测效率。

涡轮静叶叶型与气膜孔优化对气动与冷却性能影响

为研究气膜冷却涡轮叶片中叶型与气膜孔参数变化对涡轮静叶性能的影响,利用气膜冷却涡轮多目标优化平台对存在多列气膜孔的静叶进行多目标优化.获得在优化变量允许范围内针对气动效率与传热效果以及高温目标函数的Pareto前沿解集,整体性能得到了提高,不同方案中气动效率最高提升0.35%,叶片表面温度最大下降0.74%,高温函数降低的最大幅值为45.71%.结果表明:气动效率提升的主要原因是后弯角的提升使得叶型和二次流损失下降;接近驻点处前缘气膜孔方向的改变导致的冷气分流是叶片根部和前缘附近压力侧的冷却情况得到改善的主要原因.

基于多加速度计组合的误差模型自标定方法

本文针对惯性测量组合当中的加速度计误差模型自标定问题,提出了一种基于多加速度计组合的测试方法。该方法以重力加速度g0的幅值平方作为参考基准来标定误差系数,使得标定精度不受转角定位误差的影响。采用三个相互正交的加速度计输出平方和作为观测信息,建立了g02观测误差辨识模型方程。该测试方法有效提高了加速度计的测试精度。

多齿映射和多角映射的子移位

考虑多齿映射Ｓｒ（ ｘ） 和多角映射Ｔｒ（ｘ） 在单位区间的某些子集上的子移位．特别，ｒ 可以推广到有理数ｑｐ 的情形，对映射Ｓｑ／ ｐ（ｘ） 和Ｔｑ／ ｐ（ｘ） 也得到某些结果．