飞机典型液压管路系统减振优化计算方法研究

目的研究管道走向和卡箍位置对管道应力的影响。方法以飞机典型液压管路系统为优化对象,对管路系统及支持结构进行动力学参数化建模,使用MATLAB和MSC.NASTRAN构筑基于遗传算法的自动减振优化计算平台,以管壁结构和飞机支持结构的动态应力响应最小为优化目标,对管路走向(包括拐折位置、曲率半径)、卡箍位置进行优化计算,从而建立一种飞机管路系统设计中的自动减振优化计算方法。结果使用建立的减振优化计算平台优化计算设计后,飞机典型液压管路系统最大动态应力值降低了50%。结论提供的优化方法能够有效地通过优化管道布置参数降低应力水平。     

基于改进PPC模型的铁路弃渣场综合风险评价系统

为了客观准确地评估铁路弃渣场的综合风险,建立基于改进投影寻踪聚类（PPC）模型的风险评价模型。首先建立了6个维度共19个因素的指标体系,并制定相应评价标准;然后借鉴K均值聚类思想来确定PPC模型关键系数-密度窗宽R,以解决传统方法造成的聚类效果差等问题;同时将遗传算法（GA）作为模型优化算法得到最优投影方向和样本投影值等关键数据;最后以贵昆线铁路的10座弃渣场作为案例研究,研究结果表明:“弃渣场边坡条件”和“地形与地基条件”2个维度对弃渣场的综合风险影响最大;验证了所建模型的科学性,评价结果能够规避人为主观因素的干扰,更加与实际情况相贴合。     

基于混沌多目标遗传算法的分布式电源规划

针对多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解决分布式电源(dis-tributed generation,DG)优化问题上存在的不足,加入混沌变量、虛拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进,提出一种改进混沌多目标遗传算法(improved chaotic optimization multi-ob-jective genetic algorithm,ICMGA),并依据种群进化状态自适应调整搜索精度,提高了算法搜索效率和收敛速度。结果表明:与NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但寻优能力更强,收敛速度快,还具有良好的经济性。能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案。     

基于遗传-神经网络算法的含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测研究*

为提高含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力的预测精度，保障长输油气管线的安全运行，将遗传算法和BP神经网络相结合，建立含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测的遗传-BP神经网络（GA-BPNNs）模型。采用已有文献实验数据，分析对比该模型与AGA NG-18，ASME B31G，修正B31G，PCORRC，DNV RP-F101和SHELL 92等方法用于X46，X52，X60，X65，X80等材质油气管线含均匀腐蚀缺陷时爆破压力的计算误差。结果表明:GA-BPNNs模型用于含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测时，误差在-7.78%～6.06%之间，预测精度明显高于目前国内外通用规范的计算结果；该模型操作简单，适用范围广，工程实用性好，为含缺陷压力管道爆破压力的预测提供更好的思路和方案。     

遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法

针对深井巷道无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）安全监测中节点能量消耗不均匀导致网络生命周期较短的问题，在分析低功耗自适应集簇分层型算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm，TS）的基础上，提出遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法（GTSR-EB），以分簇方式来减少数据发送量与寻优开销，利用优化GA算法和TS算法进行多路径搜索以选出一条能耗均衡、路径传输距离最短的最优路径。仿真实验表明:GTSR-EB算法网络存活周期为LEACH算法的2.17倍、GA算法的1.18倍，GTSR-EB网络能量利用率更高、生存周期更长。     

遗传神经网络对肼类化合物的定量构效研究

应用遗传算法和反向传播（BP）神经网络相结合的方法，研究了胼类化合物的定量构效（QSAR）关系，构建了遗传神经网络QSAR模型。对30种肼类化合物的6个量子化学参数进行相关性和主成分分析，利用遗传神经网络QSAR模型对肼类化合物的毒性参数进行预测。结果表明，与常规BP神经网络建立的模型相比较，遗传神经网络QSAR模型有效解决了常规BP神经网络模型存在的过训练和过拟合问题，并且具有很好的预测效果。     

高层RC框架结构基于成本-效益准则的优化设计研究(Ⅱ)——应用

根据作者先前提出的优化模型及基于成本-效益准则的优化设计流程,以多目标遗传算法为搜索引擎,运用MATLAB语言开发了高层RC框架结构基于成本-效益准则的自动优化程序。研究结果表明,程序所产生的设计方案具有多样性、可选择性、业主主动参与性及可依靠经验等特点。     

基于Г型分布的空气质量评价普适指数公式

在设定各项空气污染物的浓度“参照值”基础上，提出了一个适用于多项空气污染物的Г型分布空气质量评价普适指数公式。采用基于实数编码的遗传算法对公式中的参数优化，得出优化后适用于多项空气污染物的空气质量评价普适指数公式。公式被应用于多个实例分析计算，并与其他若干评价方法评价结果相比较，结果表明，该公式不受空气污染物种类和数目多少的限制。公式形式简单，计算快速，具有可比性、通用性和实用性。     

一种新的结构可靠度通用计算方法

根据可靠度指标β的几何定义,运用具有全局优化能力的改进遗传算法,提出一种新的结构可靠度通用计算方法。针对可靠度几何优化模型搜索区域大而可行区域小的特点,在可靠区域和失效区域分别产生初始种群,在两种群之间通过不断迭代的二分法,使二分点不断接近极限状态曲面(线),从而产生可行解。对可行解进行选择、交叉、变异,最后求出全局最优解。该方法不需要使用结构功能函数的偏导数,对于功能函数不能明确表达的可靠度问题尤为适用;对于功能函数可以明确表达但求导复杂的问题,可省去求导过程;可任意设定初始值,且不受结构功能函数凹凸性的限制;通过算例验证,所提方法具有较高的精度和效率。     

城市道路交通应急警力配置模型研究

为实现区域性的紧急交通事件的快速疏导与救援,进行科学合理的调度警力,提出应急警力配置模型。该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,利用遗传算法求解。通过该模型的求解可以得出应急警力布点的最优配置,以满足在给定警力数量的情况下应急警力能够在指定时间内到达辖区内可能发生交通事件的任意应急点,并结合算例对该模型进行验证。结果表明:在满足模型要求的假设条件下,利用MATLAB软件结合遗传算法,可以最终获得优化的警力配置方案。因此,基于图论与遗传算法相结合构建的城市道路交通应急警力配置模型,可以实现公安警力救援的优化调度,进一步实现科学而高效率的救援。