电子商务快递末端配送模式优化研究

针对电子商务末端快递配送过程中车辆配送路径复杂和车辆利用率低等问题,设计了综合考虑车辆行驶距离和车辆装载率的多目标车辆路径优化模型,利用改进的非最优动态粒子群算法进行求解,并结合K-Means聚类来降低求解维度。通过改进学习因子和最优解更新策略,增强了粒子群算法的全局寻优能力,加快了收敛速度。最后,利用Solomon数据集中的R101样例验证了算法的有效性。结果表明:企业对用户进行合理归类后再规划车辆配送路径,可有效减少车辆行驶距离,提升车辆装载率,进而提升企业的配送效率,减少企业的运营成本,该研究可为电子商务环境下“最后一公里”配送模式的创新提供理论依据和决策支持。

曲线钢箱梁桥面板力学行为及构造优化研究

研究目的:小半径曲线钢箱梁桥正交异性钢桥面板构造繁复,弯扭耦合作用下受力特性极为复杂。为了探究该类型桥面板力学特性,并提出合理构造优化建议,本文依托西安市某立交小半径曲线钢箱梁匝道桥,采用数值分析方法研究局部荷载作用下曲线钢箱梁桥面板力学行为,并基于正交试验方法,利用IntelliJ IDEA软件开发曲线钢箱梁桥面板构造优化程序,实现桥面板多目标构造参数优化。研究结论:(1)边跨最大正弯矩截面为大多数控制细节的最不利荷载控制截面,其中车轮荷载作用于边跨最大正弯矩位置时控制细节3(横隔板过焊孔圆弧位置)的主应力明显大于最大负弯矩和零弯矩位置,且车轮荷载作用于曲线钢箱梁外侧会增大桥面系应力;(2)车轮荷载作用于纵肋正上方和中间时产生的各控制细节主应力较相近,但作用于横隔板中间与正上方造成的局部应力具有显著差异,进而确定曲线钢箱梁正交异性桥面板各控制细节的最不利荷载作用位置;(3)通过多目标优化构造运算确定的曲线钢箱梁正交异性组合桥面板的合理构造,可显著改善桥面板力学特性;(4)本研究成果可为曲线钢箱梁正交异性桥面系构造设计和养护方法提供优化建议。

基于RSM和GWO-BP混合代理模型的三维车削力传感器开孔位置多目标优化设计

智能数控车床的研制需要配备智能化的切削力传感器,通过实时监控切削过程中切削力的变化,及时掌握工件和刀具的切削状态,文中针对十角环切削力传感器灵敏度不高(桥臂应力过小)的缺点,采用在环臂开通孔的方式提高局部应力进而得到高灵敏度的传感器。为得到最佳开孔位置,采用中心CL2偏差小(CL2=0.028)的最佳空间填充法对位置参数进行高维空间采样,对比2种模型各自的优势,以传感器的变形量、固有频率和路径应力为优化目标构造了RSM和GWO-BP的混合代理模型,对比不同算法的Pareto前沿、IGD和HV,确定选择SparseEA对混合代理模型进行多目标优化。优化后的传感器:变形量增加14.7%,等效应力增加155%,3个方向的灵敏度提升6倍左右。

基于自适应加权融合激光雷达和相机的三维目标检测方法

基于激光雷达和相机融合的三维目标检测技术广泛应用于自动驾驶领域,然而大部分融合方法只是简单组合不同传感器,忽略了不同传感器的感知能力随环境的变化而变化的问题,从而难以精确检测出行人等分辨率较低的目标。针对这一问题,提出一种基于自适应加权融合激光雷达和相机的三维目标检测方法。首先,使用ResNet50+RPN主干网络提取图像的多尺度语义特征,同时,使用动态体素特征编码器将原始点云数据聚合成点云特征;其次,利用自注意力和交叉注意力融合语义特征和点云特征,自适应地为两者的特征图分配权重;最后,将融合后的点特征通过单阶段检测器SECOND(Sparsely Embedded CONvolutional Detection)进行目标边界框回归和分类预测,并且将检测结果在KITTI数据集上验证。实验结果表明,在简单、中等和困难三种难度级别下,该多模态融合方法相较于原始SECOND模型,对汽车和行人的检测精度均有较大的提升,其中行人的检测精度提升最明显;同时,与许多主流的三维目标检测网络相比,所提方法具有更高的精度。

一种基于图的柔性作业车间调度方法

提出了一种基于图的柔性作业车间调度问题(FJSP)的求解方法。通过工序节点集、有向弧集、无向弧集,构建了基于图的FJSP优化模型。应用蚁群算法求解柔性作业车间调度问题,以零件加工时间和弧段中堆积的信息素作为启发式信息,设计蚂蚁在各个节点间的转移概率。以最大完工时间最小化、机床最大负荷最小化、机床负荷均衡化为优化目标,通过加权处理设计了优化目标函数,将多目标优化问题转变为单目标优化问题。通过6X6的实例验证了该算法解决FJSP的可行性和有效性。

中开多级离心泵效率优化计算方法

对离心泵水力效率及高效区相对宽度的优化计算方法进行研究,在水力损失模型的基础上提出基于近似模型的多目标优化计算方法.以中开多级离心泵的优化设计为例,基于水力损失模型进行设计变量灵敏度分析,选出关键设计变量.分别利用水力损失、完全二次响应面(RSF)、径向基高斯响应面(RBF)和克里金响应面(KRG)4种近模型优化离心泵的关键设计变量,分析4种效率优化计算方法的精确性和有效性.结果表明:基于理论公式计算的第1种优化方法耗时少,但结果误差较大;后3种优化方法基于计算流体动力学(CFD)数值仿真分析,结果准确,其中RSF模型的结果最精确且计算时间较短.比较3种不同近似模型的计算精度,RSF的计算结果最精确, RBF结果次之, KRG结果最差.在设计流量下,基于RSF的Pareto最优解的扬程为83.77 m,效率为77.26%,基于RBF的Pareto最优解的扬程为83.09 m,效率为76.63%.

基于OSE-dResnet网络的列车底部零件检测算法

针对列车底部零件难以检测的问题,提出了一种基于OSE-dResnet网络的列车底部零件检测算法。为了增加特征提取的丰富度与准确性,以Resnet50网络为基础,通过增加跨层传输来强化特征的提取;其次,在特征提取网络上嵌入OSEnet模块,利用全局特征增强有益特征通道;最后,将不同尺度特征层进行融合,实现特征信息互补。实验结果表明:引入OSEnet模块和d-Resnet网络后的算法对列车底部零件具有很好的检测效果,在测试数据集上对所提算法进行验证,mAP达到了98.77%。

基于多目标有效全局优化算法的直线感应电动机优化设计

直接针对有限元模型的电机优化设计周期长、效率低。多目标有效全局优化算法基于Kriging代理模型引导采样,从而可以减少优化过程中有限元模型的迭代次数,缩短优化设计周期,并且保证了优化结果的准确度。同时将并行计算的方法与多目标有效全局优化算法相结合,进一步提高了算法的效率。最后成功地将该算法应用于直线感应电动机的三维有限元模型的优化设计中,得到了经过有限元模型分析值组成的二维Pareto最优前沿解集,为基于有限元模型的直线感应电动机优化设计提供了新方法。

基于多目标差分进化的测试封装扫描链设计

集成电路已经步入基于IP核设计的SoC(System On Chip)时代,使得IP核的复用成为一个关键问题。针对SoC测试封装扫描链设计中的NP Hard问题,提出了一种采用多目标差分进化的测试封装扫描链设计算法,使得封装扫描链均衡化以及使用TSV(Through Silicon Vias)资源最少,通过群体的变异、交叉以及选择操作实现测试封装扫描链的设计。最后,根据国际标准ITC’02 benchmark进行了验证试验。结果表明,与同类算法相比,算法获得了能够获得更短的封装扫描链和更少的TSV资源。

武器系统综合能力的AHP群决策评价

武器系统综合能力的评价属于一类多目标决策问题,特别是有多人组成的决策者群参与时,问题就成为多目标群决策问题,此时,不仅要计算综合指标权重,还要确定决策者的权重。指标权重的计算方法较多,而决策者的权重往往是根据其知名度、职位、能力水平及对问题的熟悉程度来确定的,具有一定的主观性。通过分析判断矩阵群的一致性和相似性,来获取决策者的权重,并将之应用于对指标权重的综合,该方法在某武器系统综合能力的评价中的应用表明,其科学有效。

面向对象方法在Quick Bird影像分类中的应用研究

选取Quick Bird影像,以目视判读法作为精读评价的参考标准,对基于像元值的监督分类和非监督分类法、面向对象分类法进行了分析比较。结果表明,使用面向对象方法能显著提高Quick Bird影像分类精度。

基于神经网络的超视距空战协同攻击决策

为解决超视距(BVR)编队协同攻击问题,建立了一个多目标分配神经网络决策模型.基于态势评估函数划分出超视距空战的优势与劣势区域,提出了4种特定区域空战模式,将其作为GA-BP态势评估神经网络的训练样本,得到了多机协同空战态势优势矩阵.根据态势评估矩阵,采用Hopfield神经网络得到有效的攻击排序,引入第二轮攻击的概念,使本方对敌方攻击态势最大化,同时敌方对本方威胁指标最小化.超视距多机协同攻击仿真结果表明,该模型能在综合分析空战各指标后,给出双方的态势评估指标以及有效的攻击排序.

中巴车铝合金立柱截面多目标优化

立柱是轻量化中巴车身的核心构件,其综合力学性能取决于型材截面形态。提出一种基于响应面的截面特征参数多目标优化方法,首先进行6063铝合金材性试验及立柱构件的拉伸和弯曲试验,测得材料的力学性能参数、立柱轴向和侧向的极限承载力。试验结果表明立柱构件的侧向受力能力远小于轴向受力能力。为提高立柱综合性能,采用最优拉丁超立方试验设计分析,选取敏感度大的截面特征参数作为设计变量,以质量、最大变形位移、最大应力的最小化为综合设计目标,建立多目标优化的数学模型。基于Kriging算法构建最大变形位移和最大应力的响应面仿真模型,应用多目标遗传优化算法(MOGA)全局寻优得到最优解。优化方案最大变形减小0.62%、最大应力减小11.06%、质量减小12.48%。

超启发式三维EDA求解绿色双边装配线平衡问题

针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ),建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of distribution algorithm, HH3DEDA)进行求解。在HH3DEDA中,结合问题特征,设计基于工序选择因子的组合编码,进而设计高低分层结构的HH3DEDA。在高层,采用三维概率矩阵学习优质高层个体中块结构及其分布信息,后通过采样该矩阵以生成新的高层个体,其中高层个体由结合问题特点设计的12种启发式操作的排列构成;在低层,将高层每个个体所确定启发式操作排列作为一种新的启发式算法对GRTALBP-Ⅰ解空间执行较深入搜索。同时,引入机器人开关机节能策略,进一步提升所获取非支配解的质量。通过仿真对比实验,验证了所提算法的有效性。

考虑路网随机性的地铁和道路公交网络优化

为发挥轨道交通的骨干运输功能,优化综合公共交通出行网络,建立了基于既有轨道交通路网的地面道路公交调整双层规划模型。上层规划考虑综合公交网络客运量及轨道交通客运周转量最大化、总社会出行成本及车辆配备成本最小化共4个目标,下层模型以效用理论为基础构建弹性需求下的线路流量分配,其中地面道路公交线路的出行效用考虑了道路通行能力的随机性。采用蒙特卡罗模拟求解下层模型,并采用基于向量的多目标粒子群算法求解整体双层规划,获得最佳调整线路的走向和发车间隔。最后通过算例验证了模型和算法。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,4个目标间存在相悖关系。在实际问题中,应结合改造成本和现实需要来选取最优解作为调整方案。

求解多目标柔性作业车间调度的改进遗传算法

为了研究多目标柔性作业车间调度问题,对遗传算法的调度过程进行了分析,提出了一种避免遗传算法早熟收敛的方法,并设计了一种改进遗传算法.种群个体选择过程先进行精英保留,再优选非支配个体,优选调度指标数值小且拥挤距离较大的个体;避免了复杂的非支配排序运算.算法对比测试表明,本文算法的收敛性能相当,能够有效避免早熟收敛问题;运行速度快而稳定;能够得到较多具有相同调度指标数值的不同精英个体,扩大了调度人员的选择范围.

城市消防应急物资储备库选址决策模型

城市消防应急物资储备库的合理布局,可以为救援力量提供强有力的物资保障,提升重大灾害事故的处置能力。本文分析了应急救援形势下储备库选址的特点,研究建立了城市消防应急物资储备库选址的多目标决策模型。该模型充分考虑了设施的效率性、安全性、应急恢复能力及对区域内消防力量的补充能力,满足了消防部队重大灾害处置的基本要求。

微线段齿轮滚刀齿廓曲线的多目标优化设计

提出用多目标优化设计的方法求微线段齿轮基本齿条齿廓曲线的代用圆弧 ,分别以所有零点的齿形误差平方和最小、齿顶圆分度圆处压力角最小为分目标函数 ,并用线性加权组合法建立统一目标函数 ,采用误差容限法确定加权因子 ;并给出了 3个实例 ,用复合形法进行了计算。结果证明 ,与传统方法相比 。

多目标遗传算法在某型重机枪多学科优化中的应用研究

采用一种基于Pareto最优解的多目标遗传算法,在对某型重机枪进行多学科耦合分解的基础上,以该武器的轻量化、固有特性和响应特性等综合性能为目标函数,以枪架结构尺寸为约束函数,在各子系统灵敏度分析的基础上,建立了该型重机枪多学科优化模型,并对其进行了多学科、多目标优化。仿真结果表明,多目标遗传算法有很好的稳健性和鲁棒性,通过优化获得的最优解集,使武器的射击精度等综合性能有明显提高,为武器结构动力学改进提供了充分依据。

对象概念模式及其数据库技术研究

在 E- R分析、语义对象模型和关系数据库的基础上 ,主要结合面向对象方法和数据库特种技术以及笔者在数据库编程方面的实践经验 ,提出了数据库对象概念模式 ,讨论了其中的主要概念 ,并在此模式上重新定义或说明了一些重要的数据库操作 ,如对象集合、时态数据库。