机床能量消耗过程的评估和分析是机床能效优化研究的基础。现有研究提出的机床能耗模型主要是静态能耗模型,少数对机床动态性能耗的研究又主要集中在机床运行状态的动态性的建模,缺乏对机床能量源特别是数控机床多能量源的动态性能耗的...机床能量消耗过程的评估和分析是机床能效优化研究的基础。现有研究提出的机床能耗模型主要是静态能耗模型,少数对机床动态性能耗的研究又主要集中在机床运行状态的动态性的建模,缺乏对机床能量源特别是数控机床多能量源的动态性能耗的研究。针对数控机床能量源多、加工任务及加工参数动态变化等特点,提出了一种数控机床多能量源的动态能耗建模与仿真方法。对数控机床能耗过程的动态性进行分析;在此基础上,结合面向对象着色赋时Petri网(Colored timed object-oriented Petri net,CTOPN)和虚拟部件方法建立数控机床多能量源动态能耗模型,其中CTOPN模型用于描述数控机床能耗过程机床和多能量源运行状态的动态特性,虚拟部件方法用于描述数控机床多能量源受加工参数影响的动态特性;通过CTOPN中'变迁'蕴含的信息来驱动虚拟部件模型实现对数控机床多能量源的动态能耗特性的建模。案例分析结果证明了该方法的可行性,上述模型可为数控机床动态能耗的预测、综合的能耗特性分析以及定量的能耗影响因素分析提供一种基础支持,具有较广阔的应用前景。展开更多
针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题,提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题,并以最小化配送时间为目标建立混合整数规划模型(MIP).为解决该问题,设计K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法,并提出基...针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题,提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题,并以最小化配送时间为目标建立混合整数规划模型(MIP).为解决该问题,设计K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法,并提出基于问题领域知识的自适应大规模邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS).在不同规模算例上的实验结果表明,所提出的算法相比于模拟退火算法、变邻域搜索算法和遗传算法在求解质量和求解效率方面都具有一定的优势,求解质量分别平均提升23.8%、23.3%和5.7%,表明ALNS较对比算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索.此外.灵敏度分析实验表明,无人机载重能力和无人机续航能力是影响包裹配送时间的两个关键因素.展开更多
为分析中耳软组织粘弹性材料特性对人耳系统动力学特性影响,建立包括外耳道、中耳及耳蜗的整耳有限元模型。外耳道及中耳模型用微CT扫描与逆向成型技术建立,耳蜗采用双腔导管形式简化模型。基于该模型,中耳部分软组织材料属性采用线性...为分析中耳软组织粘弹性材料特性对人耳系统动力学特性影响,建立包括外耳道、中耳及耳蜗的整耳有限元模型。外耳道及中耳模型用微CT扫描与逆向成型技术建立,耳蜗采用双腔导管形式简化模型。基于该模型,中耳部分软组织材料属性采用线性粘弹性,以表征动态分析中能量损耗。在外耳道施加90 d B SPL声压模拟声激励,并在计算中考虑外耳道气体、中耳固体及耳蜗流体多场耦合作用。中耳结构响应包括鼓膜脐部与镫骨底板位移及镫骨底板速度传递函数,耳蜗流体压力响应用于计算中耳压力增益、耳蜗输入声阻抗及压力逆向传递函数。结果表明,考虑粘弹性后,人耳系统动态响应参数较线弹性有一定程度改善,尤其在高频段提升较明显,与实验测量数据匹配效果更好。展开更多
文摘机床能量消耗过程的评估和分析是机床能效优化研究的基础。现有研究提出的机床能耗模型主要是静态能耗模型,少数对机床动态性能耗的研究又主要集中在机床运行状态的动态性的建模,缺乏对机床能量源特别是数控机床多能量源的动态性能耗的研究。针对数控机床能量源多、加工任务及加工参数动态变化等特点,提出了一种数控机床多能量源的动态能耗建模与仿真方法。对数控机床能耗过程的动态性进行分析;在此基础上,结合面向对象着色赋时Petri网(Colored timed object-oriented Petri net,CTOPN)和虚拟部件方法建立数控机床多能量源动态能耗模型,其中CTOPN模型用于描述数控机床能耗过程机床和多能量源运行状态的动态特性,虚拟部件方法用于描述数控机床多能量源受加工参数影响的动态特性;通过CTOPN中'变迁'蕴含的信息来驱动虚拟部件模型实现对数控机床多能量源的动态能耗特性的建模。案例分析结果证明了该方法的可行性,上述模型可为数控机床动态能耗的预测、综合的能耗特性分析以及定量的能耗影响因素分析提供一种基础支持,具有较广阔的应用前景。
文摘针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题,提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题,并以最小化配送时间为目标建立混合整数规划模型(MIP).为解决该问题,设计K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法,并提出基于问题领域知识的自适应大规模邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS).在不同规模算例上的实验结果表明,所提出的算法相比于模拟退火算法、变邻域搜索算法和遗传算法在求解质量和求解效率方面都具有一定的优势,求解质量分别平均提升23.8%、23.3%和5.7%,表明ALNS较对比算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索.此外.灵敏度分析实验表明,无人机载重能力和无人机续航能力是影响包裹配送时间的两个关键因素.
文摘为分析中耳软组织粘弹性材料特性对人耳系统动力学特性影响,建立包括外耳道、中耳及耳蜗的整耳有限元模型。外耳道及中耳模型用微CT扫描与逆向成型技术建立,耳蜗采用双腔导管形式简化模型。基于该模型,中耳部分软组织材料属性采用线性粘弹性,以表征动态分析中能量损耗。在外耳道施加90 d B SPL声压模拟声激励,并在计算中考虑外耳道气体、中耳固体及耳蜗流体多场耦合作用。中耳结构响应包括鼓膜脐部与镫骨底板位移及镫骨底板速度传递函数,耳蜗流体压力响应用于计算中耳压力增益、耳蜗输入声阻抗及压力逆向传递函数。结果表明,考虑粘弹性后,人耳系统动态响应参数较线弹性有一定程度改善,尤其在高频段提升较明显,与实验测量数据匹配效果更好。
