摘要：为探索直升机低振动旋翼的工程设计方法,将代理优化与旋翼气弹耦合分析相结合,开展了旋翼桨尖几何外形设计,推导了非平直桨叶气弹动力学方程,训练了旋翼功率、模态阻尼以及振动载荷预测的Kriging代理模型。以气动性能与气弹稳定性为约束,以桨毂振动载荷最小化为目标,采用自适应加点准则设计了优化流程。以某旋翼为例,计算了其气动性能与振动载荷,通过与试验结果对比,验证了气弹模型的有效性。对该基准旋翼0.9R-1.0R(R为旋翼半径)桨叶段的后掠、下反以及扭转分布进行了优化设计,结果表明,基于样本点最小间距的自适应加点准则能够实现目标函数与约束函数代理精度的同步提升。通过优化结果可行性分析,得到了一种"双后掠+上、下反"桨尖构型,旋翼桨毂振动载荷降低了25%。

摘要：为揭示旋翼设计对倾转旋翼机气动弹性稳定性的影响机制,探索通过改进桨尖形状提升机翼颤振稳定性的方法,采用Hamilton能量原理推导了旋翼/短舱/机翼耦合动力学方程,建立了适用于气动弹性稳定性分析的配平与特征值求解方法。以XV-15倾转旋翼机为例,计算了风车状态下机翼的模态特性,结果表明当前进比超过0.9,机翼的一阶弦向和法向模态先后进入不稳定区域;经与参考文献数据对比,验证了理论模型的有效性。研究了旋翼桨尖后掠角、下反角以及尖削比对倾转旋翼机螺旋颤振稳定性的影响,结果表明后掠与下反设计有利于增强机翼模态阻尼。最后通过对比不同设计组合,总结了提升倾转旋翼机螺旋颤振稳定性的旋翼桨尖设计方法。

摘要：为了优化多车间协同的生产与物流集成调度问题,提出一种多目标人工蜂群算法和优化策略。优化算法采用三层编码表示车间序列、工件序列及机器档位,结合车间分配规则、机器选择策略及自动导引运输车分配规则获得问题可行解。雇佣蜂阶段设计一种基于距离选择的聚类交叉操作,保证种群多样性和解的质量;观察蜂阶段采用了基于关键车间的邻域搜索方法,在庞大解空间中实现高效搜索。侦查蜂阶段基于机器档位和工件运输顺序构建了节能调度策略,丰富非支配解集合。对比经典多目标进化算法,数值实验结果显示所提算法的有效性与优越性。

摘要：针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.

摘要：在设计、开发、安装金太阳电信业务综合管理系统的基础上，介绍了该系统设计方案，网络设计及软件开发部分，并提出了该系统的近期目标。

摘要：基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络构建了一种带后缘襟翼主动控制(Active controlled flap,ACF)的旋翼振动载荷计算模型。采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练。在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制。随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析。研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50%,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低。

摘要：为探明降雨入渗时裂隙岩体非饱和区渗透荷载分布规律 ,利用自行设计制作的单裂隙渗流实验装置 ,对一垂直单裂隙在有降雨入渗条件下的非饱和区渗透荷载分布规律开展了一系列的实验研究。获得了有实用参考价值的非饱和区渗透荷载分布规律特征 ,弥补了以往采用各种假定进行非饱和区渗透荷载取值所存在的严重不足。这一实验成果为实际岩体工程的渗流稳定分析提供了实验依据和新的有效方法 。

摘要：本文阐述了激励在寿险营销团队管理中的地位和作用,结合不同的激励理论,探讨了如何在寿险营销团队管理实践中建立形式多样、结构多元的复合激励机制,科学而艺术地实施有效的、持续的激励,以提高员工的工作绩效,创造出系统整体的出色业绩,从而有效地实现组织目标和员工的个人目标。

摘要：炼钢-连铸(SCC)是钢铁生产中的瓶颈,SCC生产过程中最后一个阶段的加工时间可调。可调加工时间SCC调度问题是NP难组合优化问题,高质量的SCC调度算法可以较大地提高生产效率。基于问题特征,研制了求解该问题的高效灰狼优化(GWO)算法。首先设计了新的解码方法对解进行解码。同时提出了种群初始化方法,以得到具有一定质量和多样性的初始种群。其次,研制了一种基于多操作的搜索算子,该算子包含3种不同操作,在一定程度上实现了GWO算法的集中性和多样性的平衡。此外,设计了重启操作,以提高GWO算法的多样性。对比实验说明了基于多操作的搜索算子的有效性。此外,与4种有效调度方法的对比说明了GWO算法的高性能和优越性。

摘要：N-车探险问题是一类在燃油约束下安排N辆车的行驶顺序以使车辆行驶最远的NP-hard问题.针对该问题,提出一种融合局部搜索的Memetic烟花算法(MFWA).根据该问题等价于置换排序的特性,设计基于rankedorder value(ROV)规则的编码方式,引入动态爆炸半径,使用烟花算法进行全局搜索;设计插入、交换和反转等邻域操作,增强算法的局部搜索能力;利用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于14个标准问题的测试结果表明:所设计的局部搜索操作有助于增强烟花算法在N-车探险问题上的寻优精度;MFWA的寻优精度、稳定性等整体优于(至少不劣于)标准烟花算法(FWA)、已有的启发式算法(H1-H4)、粒子群优化(PSO)和水波优化(WWO);与MFWA相比,禁忌变邻域局部搜索(TBVLS)用至少55倍的计算时间得到了最大竞争比为1.126的寻优精度.这些结果表明,MFWA能在较短时间内获得较满意的寻优精度.