一种基于自适应单元删除率的BESO方法

在ESO中采用动态删除率能有效地提高优化效率和稳定性,但现有的动态删除率策略都含有经验参数,确定删除率的过程较为复杂。本文提出了一种用于BESO的无经验参数自适应单元删除率确定方法。通过分析单元删除率对优化稳定性的影响,得到了结构优化过程中单元删除率的理想变化规律和单元灵敏度均匀化信息对删除率的影响情况,并据此分析了经验参数引入的原因,从而构造了评价单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标。然后,基于单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标,构造了全部迭代步信息下的单元灵敏度均匀化程度相对指标,结合单元删除率的推荐范围值,给出了一种自适应于结构优化进程的单元删除率自适应函数。最后,给出了基于自适应单元删除率的BESO方法实现流程。经典算例的结果对比说明,本文方法在保证优化质量相近的情况下,具有更好的优化效率和稳定性。     

基于实例多承载性的AutoCAD教学探索

本文分析了目前AutoCAD课程在教学模式、内容、手段各环节存在的一些问题,如理论与实践分离,关联度小,从而导致教学效果不理想;教学实例过于简单等。针对这些问题进行了相关的思考与探讨,提出了基于实例多承载性的AutoCAD教学方法。该方法以典型实例作为知识载体,融入相关绘图命令、技巧等,以提高教学的时效性。     

基于改进灵敏度过滤策略的SIMP方法

在传统变密度法SIMP(Solid Isotropic Microstructures with Penalization)中,Sigmund灵敏度过滤策略是解决拓扑优化结果数值不稳定问题的重要方法之一。但在SIMP方法中采用Sigmund灵敏度过滤策略时,有时优化结果会有较多的灰度单元。为了减少拓扑优化结果中灰度单元的数量,提出了一种基于改进灵敏度过滤策略的SIMP方法。在过滤后单元灵敏度的计算中,增加了一个与中心单元过滤前灵敏度有关的部分,该部分在过滤后灵敏度中所占的比重需要通过过滤权重来调节。通过对灵敏度过滤需要的分析,确定了过滤半径和中心单元密度值是影响过滤权重的因素。根据拓扑优化实例的优化结果给出了过滤半径影响过滤权重的情况,并基于过滤半径对过滤权重的影响情况构建了过滤权重的函数。在改进灵敏度过滤策略的基础上,结合双重SIMP算法给出了本文SIMP方法的流程。最后,以悬臂梁结构和简支梁结构为例,验证了本文方法的有效性。与Sigmund灵敏度过滤策略相比,改进的灵敏度过滤策略能有效地减少灰度单元。与双重SIMP方法相比,本文SIMP方法能有效地减少数值不稳定现象。     

国家全域土地综合整治试点区的空间分布特征及其影响因素

该研究以自然资源部发布的445个国家全域土地综合整治试点区为研究样本，综合运用GIS空间分析和计量模型探究国家全域土地综合整治试点区的空间分布特征及其影响因素，为全域土地综合整治政策向纵深推进时的资源配置、区位选择等提供有益参考.结果表明：1)国家级全域土地综合整治试点区表现出明显的空间分异和集聚特征，从总体上看，呈现“南多北少、东多西少”的分布格局；从省际尺度来看，国家全域土地综合整治试点区的分布较为集中，呈聚集型.2)绝大部分全域土地综合整治试点区集中分布在胡焕庸线东南侧，且呈现“单核独立，次中心多点环绕”的空间分布特征.3)全域土地综合整治试点区的空间分布是自然地理条件、农业生产条件、经济发展条件、政策规制强度和城市化水平共同作用的结果，在不同区域，其作用方向和影响路径存在差异.最后，应遵循试点区的地理空间差异格局，因地制宜地进行分类实施与差异化管控，同时做好试点区建设的配套支持工作和成效评估工作.     

基于变预测时域的电动汽车轨迹跟踪控制

针对在不同车速下由于车辆动力学参数改变导致轨迹跟踪的误差变大的问题,研究电动汽车自适应性轨迹跟踪控制器设计.首先,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)设计轨迹跟踪控制器,对比分析不同车速下不同预测时域对轨迹跟踪的影响;其次,通过仿真结果,发现不同车速下采用恒定预测时域,轨迹跟踪在不同速度下自适应性变差,易产生较大的跟踪误差;最后,设计了基于车速变化的变预测时域轨迹跟踪控制器.CarSim/MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,改进后的轨迹跟踪控制器在不同车速下轨迹跟踪具有良好的控制精度和稳定性.     

基于单元密度进化步长控制的双向渐进结构优化方法

在渐进结构优化方法中,单元密度的进化步长是获得全局最优解的关键因素之一。为了提高渐进结构优化方法的全局寻优能力,提出一种基于单元密度进化步长控制的双向渐进结构优化方法。该方法根据各单元对结构性能影响的权重系数,建立单元密度进化步长的控制模型以控制主/次要单元的删除速率和添加速率,减小灵敏度误差并抑制灰度单元的产生。在控制单元密度进化步长的基础上结合双向渐进结构优化方法中添加单元的特点,以避免由于误删单元导致优化失败。同时,采用灵敏度再分配技术抑制棋盘格式以获得更平滑的优化构形。最后,通过两个算例验证了本文方法能有效地通过控制单元密度进化步长提高全局寻优能力。     

载货汽车平顺性多刚体系统动力学建模与仿真

文章根据载货汽车的特点对其模型进行了简化,建立了十一自由度的多刚体系统动力学模型;以卡尔丹角描述载货汽车多刚体系统的姿态,运用多刚体系统动力学建模方法,建立了载货汽车十一自由度平顺性动力学模型及其动力学方程;激励分析中考虑了轮胎径向跳动的影响,采用逆快速傅里叶变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)法建立了四轮相关路面随机输入时域模型;在此基础上,利用Matlab的GUI模块开发了载货汽车平顺性时域仿真系统,并以某型号载货汽车为例进行了平顺性时域仿真;最后,通过载货汽车平顺性实验,验证了该系统的仿真结果是准确可靠的。该系统实现了载货汽车多刚体系统的参数化建模与仿真,能有效地对载货汽车平顺性进行性能预测和评估。     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

基于改进粒子滤波的超宽带与惯性测量单元融合定位算法

为了提高UWB与IMU融合定位算法的定位精度,提出了一种基于改进自适应加权数据融合的粒子滤波定位算法。首先利用自适应最优加权融合算法中最小方差估计理论,对粒子滤波中粒子分布权重进行调整;利用阈值限制所求观测方差,避免了因实际环境导致观测方差发散;利用观测噪声协方差和测量值,在粒子滤波后RMSE限制区间求得各传感器最优加权因子,避免因传感器信号弱或丢失产生的算法发散问题。最后,进行了UWB与IMU融合定位的对比实验,实验结果显示该算法与EKF融合算法相比定位精度提高了15%以上。