涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

流动危险源泄漏事故应急疏散决策优化

在流动危险源泄漏事故中,如何根据流动危险源的危险特性,快速制定最优疏散决策,使应急疏散的成本最低是现场指挥人员急需解决的重要问题。在分析讨论疏散范围、疏散人员、疏散方式、疏散路径、避难场所等影响应急疏散决策因素的基础上,采用线性规划方法,建立了应急疏散的优化模型。以运输液氯槽车泄漏事故为例,研究危险区域的人员疏散,并利用Lingo软件对优化模型进行了求解,得到了应急疏散的最佳方案。研究结果对消防部队有效地指导疏散救人行动具有参考价值。     

基于风险评估的检测与修理决策模型

研究了基于故障风险的检测与维修策略,运用威布尔比例风险模型建立系统故障率与工作时间及所处状态的关系。分析了两类基于间接状态信息维修决策的风险,建立了系统检测及维修策略的决策树,通过比较检测与不检测情况下的期望费用确定最优的检测间隔。算例表明,所提出的方法能够有效控制系统运行风险,降低系统运行费用。     

一种天基测向初轨确定方法

研究了测向数据下的天基初步轨道确定,提出了一种矢量投影法,利用矢量投影建立了基本条件方程组,把现有方法统一起来,并易于扩展为其他类型观测数据下的初定轨.同时研究了迭代初值求解、平凡解初值消除与迭代加速方法等相关问题.采用仿真算例检验本文提出的方法,仿真结果证明了本文方法的有效性.     

高超声速滑翔式飞行器再入轨迹多目标多约束优化

轨迹优化是高超声速滑翔式飞行器关键技术之一.为避免间接法求解轨迹优化问题时对初值敏感以及伪谱法求解轨迹优化问题中难以处理航路点和禁飞区等问题,提出采用基于Akima插值多项式的直接法求解高超声速滑翔式飞行器再入轨迹优化问题.以驻点热流密度最小和到达目标点时间最小为优化目标,考虑了终端约束、航路点约束、禁飞区约束、动压约束、过载约束等约束条件.仿真结果表明:采用的插值方法可以减少插值过程中的控制变量越界问题;得到的Pareto前沿具有良好的分布性,在初步设计时能够给设计者较大的选择余地;和文献中的单目标优化结果相比,本文所采用的算法也具有较好的寻优能力.     

基于遗传算法的船体主甲板外展程度寻优

阐述了利用遗传算法思想解决某些具有特殊甲板尺度要求的船舶甲板主尺度(长度、宽度)与船体设计水线长、宽比值的优化设计问题.在舯横剖面和中纵剖面上分别定义甲板宽度与设计水线宽之比α、甲板长度与设计水线长之比β,以该问题最为突出的大型舰船为例,建立最小偏差数学模型,对α、β优化确定问题进行计算,根据约束条件及优化对象的相对权重编制Matlab程序进行寻优,最终获得了最优化的甲板外展程度.整个过程采用二进制编码以增大搜索随机性,通过设定父辈交叉及基因突变概率,防止搜索过程出现局部最优.     

基于Holtrop公式与遗传算法的船型参数优化

针对方尾水面舰船,采用Holtrop阻力计算公式,以总阻力为目标函数,据遗传算法,对主要的船型参数进行了优化计算,进而得出了在一系列速度下主要船型参数的最优解及相应的由Holtrop公式计算得到的总阻力,并绘制了在各最优解下由Holtrop公式计算的总阻力随速度的变化曲线,结合Holtrop公式相应图谱对所得优化计算结果进行了分析.结果表明,该方法对于水面舰船的主尺度比等船型参数优选具有较强的实用性.     

电缆隧道中细水雾灭火系统的试验评价与优化设计

细水雾作为哈龙灭火剂的重要替代技术,在电缆隧道中具有广阔的应用前景。然而由于其灭火机理的复杂性,在细水雾灭火系统的设计中不能完全依赖于一般性原则或统一的标准。以浦东国际机场二期工程电缆隧道高压细水雾保护系统的实际应用为例,通过建立全尺度的模拟试验,对细水雾灭火系统设计参数的有效性和科学性进行评估,优化系统设计,以满足电缆隧道特殊的消防安全需求。研究结果表明该方法为细水雾系统设计达到有效性、安全性、经济性的统一提供了合理解决途径。     

基于角色优化模型的装备采购项目组织流程设计

在装备采购项目组织流程设计中引入角色网络理论,构建装备采购项目组织流程设计的角色优化模型,从流程人员设计、工序设计和反馈设计等3个方面阐述角色优化模型用于流程设计的推导过程,并将该方法应用到某装备采购项目组织流程设计实践中。通过流程设计前后的对比分析,该模型能够有效进行装备采购项目组织流程设计,有着较强的推广和应用价值。     

基于遗传算法优化网络权值的装箱问题研究

通过对Hopfield网络模型的研究,把一种类型的装箱问题转化成Hopfield网络模型,再利用遗传算法优化Hopfield网络中的连接权值,形成混合优化算法求解装箱问题,最后通过实例验证了该算法的有效性。