摘要：利用中红外光谱和化学计量学实现了对乙醇柴油各项性能指标的定量分析。实验样品96个,为32种不同浓度的乙醇柴油溶液。采用S-G平滑、MSC、微分处理(1^(st)D和2^(nd)D)、SNV等四种方法对光谱数据进行预处理,并结合八种波段筛选方法(UVE,CARS,SPA,RPLS,UVE-SPA,UVE-CARS,SPA-CARS,UVE-SPA-CARS)对乙醇柴油MIR光谱数据进行处理,分别建立乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量的PLSR模型,得出以下主要结论:综合比较八种变量筛选方法,发现UVE-SPA-CARS-PLS对乙醇含量的建模效果最好,模型预测集的R_p和RMSEP分别为0.978 1和0.825 5。变量筛选较原始光谱建立的模型来说,不仅模型输入数量减少,预测效果也有所提高。

摘要：采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对通信电缆的绞合节距进行优化,以通信电缆的导体用量和近端串音衰减为优化目标,获得一组多样化的Pareto解集,为绞合节距的设计提供了优选空间.以25线对通信电缆的绞合节距为优化对象,结果表明,经优化获得157个Pareto解,其目标函数导体用量位于区间[55.93 kg/km,56.74 kg/km],近端串音衰减位于区间[58.11 d B/km,94.77 d B/km];与粒子群算法(PSO)相比,在收敛时长相似的情况下,NSGA-Ⅱ的优化结果支配度100%优于PSO,其解集分布均匀程度也显著优于PSO.

摘要：乙醇柴油作为清洁燃料是柴油很好的替代品,不同乙醇含量的乙醇柴油其粘度有差别,而乙醇的含量直接影响着柴油机燃烧性能。所以急需一种方法实现快速对乙醇柴油主要指标在线监测。对采集到的不同浓度的乙醇柴油的原始拉曼光谱数据使用Savitzkv-Golay平滑(S-G)、多元散射校正(MSC)、微分处理(1^(st )D和2^(nd)D)、标准正态变量校正(SNV)等四种方法以及他们的组合方法对光谱数据进行预处理后,分别建立了乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,比较不同的预处理方法发现,乙醇含量和粘度在S-G+2^(nd)D预处理后所建立的PLSR模型效果最好,预测集R_p分别为0.930和0.918,RM-SEP分别为1.237和0.034;S-G+1^(st )D预处理后所建立的乙醇柴油密度PLSR模型结果最优,预测集R_p最大,为0.962,RMSEP最小,为0.14×10^(-2)。将经过S-G+2^(nd)D预处理后的光谱数据选用递归偏最小二乘算法(RPLS)、无信息变量消除(UVE)、正自适应加权算法(CRES)、连续投影算法(SPA)四种变量筛选方法以及将它们组合筛选得到的波长变量分别作为输入变量建立了PLSR模型,在使用SPA-CARS波长筛选方法所建立的乙醇柴油乙醇含量的预测模型效果最优,其预测集的R_p,RMSEP分别为0.978 1和0.825 5。结果表明使用该方法可以很好的对乙醇柴油的密度、粘度以及乙醇含量等主要指标进行预测。

摘要：甲醇汽油是一种清洁能源,甲醇汽油中甲醇的含量决定了汽油的性能。通过中红外光谱对甲醇汽油中甲醇含量进行定量检测和分析。首先,对采集的甲醇汽油原始中红外光谱进行平滑处理(smoothing)、多元散射校正(MSC)、基线校正(baseline)、归一化(normalization)等预处理,再建立PLS模型,对比选择最佳预处理方法,结果表明:在多元散射校正(MSC)处理后建立的PLS模型效果最好,模型的预测集相关系数r为0.918,预测均方根误差RMSEP为2.107。为进一步简化模型,提高预测精度,采用无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)方法对波长进行筛选,将UVE波段筛选之后的作为模型的输入变量,采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、主成分回归(principal components regression,PCR)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)三种方法分别建立甲醇汽油中甲醇含量的定量预测模型,并比较不同模型的预测效果和结果。结果表明,使用无信息变量消除可以较好提高数据的运算速度,其中,UVE-PLS模型建模效果最好,r和RMSEP分别为0.923和2.075。该实验表明中红外光谱检测甲醇汽油中甲醇含量是可行的并可以得到较好的效果;UVE是一种对甲醇汽油的中红外光谱非常有效的波段筛选方法,该模型的建立对石油化工领域具有较为重要的意义。

摘要：采用可见/近红外光谱技术在线检测水果糖度,每个水果品种要单独建模,模型升级维护耗时费力。探讨建立苹果、梨等薄皮水果可溶性固形物(SSC)在线检测通用数学模型的可行性。利用自行设计的可见/近红外漫透射光谱在线检测系统,在积分时间80ms、单线速度5个/s的条件下,采集新梨7号、砀山酥梨、玉露香梨和富士苹果四种水果的可见/近红外漫透射光谱。分析了四种水果的可见/近红外漫透射光谱响应特性,采用变异系数法和连续投影算法,筛选通用数学模型建模用光谱变量,并建立了偏最小二乘和最小二乘支持向量机梨与苹果梨通用数学模型。采用新样品评价模型的预测能力,变异系数法筛选光谱波段建立的偏最小二乘通用数学模型预测精度最高,通用模型预测梨和苹果梨模型预测均方根误差分别为0.49%和0.55%,通用模型预测相关系数分别为0.88和0.93;独立模型预测新梨7号、玉露香梨、砀山酥梨和富士苹果的预测相关系数分别为0.93,0.91,0.88和0.95,预测均方根误差分别为0.40%,0.42%,0.41%和0.46%。通用数学模型的预测精度略低于每个品种的独立数学模型,但是通用模型的通用性高于单一模型。实验结果说明采用变异系数法结合偏最小二乘法建立薄皮水果在线检测通用数学模型,实现四种水果糖度在线检测是可行的。

摘要：我国铁路跨度长、运营时间长、运行环境变化较大,故对于车轮的磨损较大,为保障高速铁路的安全运行,高速列车车轮表面硬度就成为了一项重要参考指标。激光诱导击穿光谱(LIBS)实验平台对8块不同硬度的HS7高铁车轮用钢样品进行击穿获取LIBS光谱数据,发现基体元素(Fe)和合金元素(Cr,Mo,W)的谱线强度、离子与原子线的强度比值(Ⅱ/Ⅰ)以及合金元素谱线强度与基体元素谱线强度的强度比值(A/M),分别与样品硬度有着不同程度的相关关系。利用此相关关系分别建立了以谱线强度和谱线强度结合谱线强度比值为变量的偏最小二乘法(PLS)定量分析模型,在建立模型前采用标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积二阶导和高斯滤波(Gaussian filter)三种预处理方法来减小实验误差。结果表明,以谱线强度为变量的模型中采用SNV预处理后建立的PLS模型效果最佳,校正集的确定系数为0.98,均方根误差为1.30,预测集的确定系数为0.90,均方根误差为2.43;以谱线强度结合谱线强度比值为变量的模型中采用原始数据建立的PLS模型效果最佳,校正集的确定系数为0.99,均方根误差为0.79,预测集的确定系数为0.94,均方根误差为2.44,且通过对比发现以谱线强度结合谱线强度比值为变量的模型其预测精确度及其稳定性相比于以谱线强度为变量的模型均有所提升。该结果表明,利用谱线强度和离子与原子线的强度比、合金元素谱线强度与基体元素谱线强度的强度比相结合的结果作为模型变量,能显著提升PLS模型对于金属材料表面硬度预测的能力,可以构建一种相关性更强的定量分析模型。研究表明,采用激光诱导击穿光谱技术结合偏最小二乘法定量分析高铁车轮硬度具有一定可行性,可将该技术应用于现场诊断、估算高速列车车轮表面硬度,为维持高速列车安全运行提供一定的保障。

摘要：针对锂离子电池单体成组后温度场的非均匀性导致的热不一致性问题,以及高温下电池单体间的热交互引发的热安全性问题,采用仿真与试验相结合的方式,基于锂离子电池生-传热机理,设计了电池单体单独成组、电池单体之间夹隔泡沫棉、电池模组底部布置液冷板3种递进式散热方案,并对液冷板进行了优化设计.采用有限元软件STAR-CCM+,仿真分析了3种方案下电池模组在不同放电倍率时的温度分布.结果表明:增加泡沫棉可减少电池间的热交互,进而提高电池单体间的热均衡性.在结合泡沫棉、导热板以及优化后(采用液冷管道串-并联组合方式)的液冷系统散热条件下,电池模组以2C倍率放电时最高温度为35.08℃,最大温差仅为4.85℃.研究结果可为电池热管理散热系统结构设计提供一定的理论基础.

摘要：为了满足多性能指标要求,提出一种考虑静强度和疲劳约束的连续体结构拓扑优化设计方法。以带符号的von Mises应力的幅值和均值绝对值之和评定结构静强度,采用修正的Goodman疲劳准则评价结构疲劳强度,将结构静强度和疲劳约束分别转化为不同的应力约束,再采用P范数对单元应力进行近似最大处理,将局部约束转化全局约束。采用材料属性有理近似模型,以结构体积最小化作为优化目标,建立考虑静强度和疲劳约束的结构拓扑优化模型;采用移动渐近线算法求解基于多性能约束的拓扑优化问题。数值算例结果表明,所提设计方法获得的拓扑结构能够同时满足静强度和疲劳性能要求。

摘要：传统的固体各向同性材料惩罚模型(SIMP)难以准确描述多相材料结构应力约束拓扑优化问题,鉴于此,提出一种基于可分离应力插值模型的多相材料结构应力约束拓扑优化设计方法。利用可分离应力插值模型计算多相材料结构的刚度和应力,以结构的体积最小化作为目标函数,采用改进的P范数求解各相材料结构的最大应力,以各相材料结构的最大应力作为约束,建立多相材料的结构全局应力约束拓扑优化模型,利用设计变量过滤技术避免数值不稳定性现象,采用移动渐近线优化算法求解多相材料结构应力约束拓扑优化问题。数值算例结果表明,采用多相材料结构全局应力约束拓扑优化获得的结构更加合理,能够有效地避免应力集中现象。

摘要：利用中红外光谱检测技术对甲醇汽油中的甲醇含量进行检测研究。由于中红外光谱易受外界环境干扰且数据量较大,为减小运算量并提高模型精度,采用无信息变量消除(UVE)法、竞争性自适应重加权取样(CARS)法以及遗传算法(GA算法)等来选择有效光谱波段,再建立对应的偏最小二乘(PLS)模型,最后分别建立PLS、UVEPLS、GA-PLS和CARS-PLS模型,探索最优的甲醇含量检测模型。结果表明:CARS-PLS模型效果最好,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.978和1.177。CARS算法是一种有效提取甲醇含量的中红外光谱检测方法,采用中红外光谱检测技术测定甲醇汽油中的甲醇含量是可行的,可以有效简化运算模型,提高模型检测精度。