摘要：本文通过采用ＥＸＴＲＥＭ数值优化方法并基于求解全速势方程的跨音速粘流翼型计算方法，研究发展了一种应用形状函数修形的跨音速翼型多参数多约束数值优化设计方法，应用该方法可以从普通低速翼型和超临界翼型出发通过数值优化后得到在跨音速区阻力系数最小化的翼型几何外形。设计表明，该方法具有收敛快、调用目标函数次数少等优点。

摘要：根据电容式电压互感器(CVT)的等值电路,建立了基于速饱和电抗型阻尼器CVT的铁磁谐振阻尼模型,从理论上推导了CVT阻尼条件。结合江苏无锡日新220 kV的电容式电压互感器(CVT)实际参数值,计算了阻尼器串联电阻的数值。结果表明,该理论很好地解决了阻尼器串联电阻的选择难题,可用于指导CVT的工程设计。

摘要：将遗传算法与流场正问题计算相结合,构造轴流风机叶型自动优化设计软件。利用遗传算法可并行特质,实现局域网多CPU并行优化,大幅度缩短寻优耗时。应用所研制的软件,对一低压轴流风机5个型面进行优化设计、沿径向积叠构成三维叶片,并运用NUMECA软件对设计叶轮进行数值验算。结果表明:优化叶轮基本达到给定压升、流量并具有较高的全压效率和较大的稳定工作裕度。

摘要：近年来,为提高磁共振成像(MRI)信号信噪比(SNR)、缩短成像时间,同时多层成像技术受到了极大的关注.为了实现同时多层的选择性激发,现有的多层成像序列大多使用组合射频(RF)脉冲,该脉冲可包含多个独立的幅值相同相位不同的简单脉冲,由于其采用简单的线性叠加方法,该类脉冲射频功率随脉冲数量呈现平方增长,因而应用受限.针对这一问题,基于自旋动力学和优化控制原理,本文提出了一种针对同时多层MRI的选择性射频脉冲的数值优化方法,该方法充分运用射频脉冲的调控机制,获得优化脉冲,并配合层选梯度,可实现任意层厚、层间距、层数的同时高效选择性激发.最后,通过数字模体的同时多层模拟成像实验验证了优化脉冲的有效性.

摘要：基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明:该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试.

摘要：为改善高温熔盐泵底座支撑钢架受热环境,对底座和支撑钢架之间以及底座两安装钢板之间的隔热垫片材料导热系数进行数值优化,分析熔盐温度与隔热垫片导热系数对支撑钢架受热面的温度场影响。结果表明:隔热垫片能明显降低支撑钢架的受热面温度,当隔热垫片导热系数小于0.40 W/(m·K)时,其隔热作用最好。当隔热垫片导热系数低于0.10 W/(m·K),熔盐温度低于600℃时,钢架支撑面最高温度始终低于200℃,支撑钢架的工作性能可得到较好的保障。

摘要：以Isight为优化平台,通过集成三维造型程序、CFD计算程序与多岛遗传算法,搭建了一套三维造型优化设计系统。以高效高负荷多级轴流压气机的前两级为研究对象,针对第一级静子根区存在的角区分离,对其50%叶高以下的3个主要叶片造型控制参数的径向分布形式进行了优化。结果表明:优化叶型有效削弱了第一级静子的角区分离,根部区域的总压恢复系数最大增加了1.8%,且改善了级间匹配,提高了压气机效率。

摘要：高副载波复用（ＭＳＣＭ）ＡＭ－ＶＳＢＣＡＴＶ系统在国内正日渐引起人们的关注。本文提出了采用掺铒光纤放大器（ＥＤＦＡ）和线性化外调制器在系统中进行优化，以实现高副载波复用。并首次采用定量的无约束数值优化法，即单纯形法，对全系统中一些关键参数进行优化，从而为ＭＳＣＭＡＭ－ＶＳＢＣＡＴＶ系统的优化设计提供了一种有实际意义的通用方法。

摘要：要在大体积胶结充填体下对矿体进行安全高效地开采,合理的采场结构是采矿设计首先需要考虑的问题。在综合分析某地下矿山地质概况、开采技术条件现状的基础上,采用经验法与理论计算法对采场结构参数进行计算,提出了4种采场结构参数初步方案,建立对应的三维数值计算模型,将围岩的变形、应力分布及塑性区大小等作为衡量采场结构参数优劣的指标。根据模拟结果对比分析了各方案在矿房回采后采场围岩的力学响应情况,得到了采场处于最有利力学状态时的结构参数,结合各方案盘区矿石理论回采率,进而对采场结构方案进行了优选,即当顶柱厚度为6 m,矿房跨度38 m,矿柱宽14 m时,采场结构稳定性处于最有利状态并且具有较高的理论回采率。优化结果可为后续开采设计提供参考。

摘要：为克服人工蜂群算法搜索策略的局部搜索能力较弱且计算资源分布不均匀等缺点,提出了一种改进人工蜂群算法。首先对雇佣蜂和瞭望蜂,分别设计了新搜索策略,提高了在精英解和全局最好解邻域内的搜索能力;其次对依概率选取的瞭望蜂,采用局部学习策略,加快了收敛速度并增强了全局寻优能力;最后为平衡全局搜索和局部开发,利用十字交叉搜索增强瞭望蜂和全局最好解的局部搜索能力,维持了种群多样性,从而避免了早熟收敛现象。对10个标准测试函数和30个CEC2014测试函数集进行仿真实验,并与四种人工蜂群算法和两种非人工蜂群算法进行比较,结果表明改进的人工蜂群算法全局寻优能力强且提高了收敛速度和精度。