中文名 | 2-型模糊理論及其在工程優(yōu)化問題中的應(yīng)用 | 項(xiàng)目類別 | 面上項(xiàng)目 |
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項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 | 劉彥奎 | 依托單位 | 河北大學(xué) |
本項(xiàng)目主要研究了2-型模糊理論、模糊優(yōu)化方法及其在實(shí)際工程與管理問題中的應(yīng)用,并在以下幾個(gè)方面取得了重要成果。(1)首次建立了模糊可能性理論的公理化體系。本項(xiàng)目建立了模糊可能性空間,它是由論域、備域和模糊可能性測度三部分組成。模糊可能性測度是一個(gè)取值為正規(guī)模糊變量的集函數(shù),在實(shí)際應(yīng)用問題中更加適用于描述主觀不確定性。在模糊可能性空間中定義了2-型模糊變量以及與2-型模糊變量有關(guān)的第二可能性分布、2-型可能性分布以及分布函數(shù)的支撐等基本概念;研究了2-型模糊向量的聯(lián)合可能性分布和邊際可能性分布;討論了2-型模糊向量之間的相互獨(dú)立性。建立了乘積模糊可能性空間理論,在此基礎(chǔ)上給出了2-型模糊變量的有關(guān)運(yùn)算法則,進(jìn)而建立了2-型模糊理論的框架。(2)在模糊可能性理論中,本項(xiàng)目提出了簡約主觀不確定性的新方法。由于2-型模糊變量的分布函數(shù)具有三維結(jié)構(gòu),在實(shí)際問題的應(yīng)用中通常需要對第二可能性分布進(jìn)行簡約,使之成為簡約模糊變量的分布。通過合理簡約可以保留那些刻畫不確定性的重要信息,本項(xiàng)目的一大亮點(diǎn)就是通過參數(shù)可能性分布來保證這些重要信息不會(huì)缺失。第一種方法是關(guān)鍵值簡約;本項(xiàng)目以Sugeno積分為工具對第二可能性分布進(jìn)行簡約,提出了樂觀關(guān)鍵值、悲觀關(guān)鍵值和關(guān)鍵值三種指標(biāo)。第二種方法是均值簡約;該方法是以Choquet積分為工具,對正規(guī)模糊變量提出了上均值、下均值以及均值三種指標(biāo),從而達(dá)到簡約第二可能性分布的目的。第三種方法是等價(jià)值簡約;該方法以經(jīng)典的L-S積分為工具,對正規(guī)模糊變量定義了三種等價(jià)值,進(jìn)而對第二可能性分布進(jìn)行簡約。(3)在模型算法方面,本項(xiàng)目提出了基于逼近技術(shù)的模型求解方法,該方法能保證近似優(yōu)化模型在目標(biāo)值、最優(yōu)目標(biāo)值及最優(yōu)解三方面都分別收斂到原優(yōu)化問題的目標(biāo)值、最優(yōu)目標(biāo)值和最優(yōu)解上;此外,根據(jù)參數(shù)的結(jié)構(gòu)特征,本項(xiàng)目提出了參數(shù)分解方法以及論域分解方法,進(jìn)一步提高了模型的求解質(zhì)量。(4)本項(xiàng)目對機(jī)會(huì)分布、方差等優(yōu)化指標(biāo)建立了有價(jià)值的解析公式,并將其與隨機(jī)樣本平均逼近方法相結(jié)合對隨機(jī)規(guī)劃模型進(jìn)行求解,在很大程度上提高了雙重優(yōu)化模型的求解技術(shù)。(5)本項(xiàng)目將所提出的優(yōu)化方法應(yīng)用到諸多實(shí)際工程與管理問題中,包括p-樞紐中心、關(guān)鍵路保護(hù)、投資組合、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等方面,取得了多項(xiàng)創(chuàng)新性研究成果。 2100433B
本項(xiàng)目研究的是2-型模糊集的理論基礎(chǔ)、2-型模糊決策系統(tǒng)下的優(yōu)化方法及其在工程優(yōu)化問題中的應(yīng)用。在理論基礎(chǔ)方面,研究2-型模糊數(shù)的運(yùn)算、約簡方法和排序方法;研究描述2-型模糊不確定性程度的熵、相對熵與交互熵等信息論中的基本問題。在優(yōu)化方法方面,依據(jù)2-型模糊數(shù)的可能性分布,以勒貝格-斯蒂爾切斯積分為工具,建立新的優(yōu)化模型;并根據(jù)模型的特殊結(jié)構(gòu),結(jié)合傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃算法,設(shè)計(jì)有效的模型求解算法,并討論算法的收斂問題。在應(yīng)用方面,將提出的優(yōu)化方法應(yīng)用到系統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì)、生產(chǎn)計(jì)劃與庫存控制、車輛路徑等工程優(yōu)化問題中。由于本課題研究中的2-型模糊參數(shù)隸屬函數(shù)具有三維結(jié)構(gòu)特征,在參數(shù)選擇上可以給予決策者更大的自由度,進(jìn)而能夠更好地反映工程優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)和約束中具有的不確定性。因此,本課題提出的優(yōu)化方法在實(shí)際工程優(yōu)化問題建模過程中,更加符合決策者的建模思想,具有廣闊的應(yīng)用前景。
答:XY向是以圖低為參照,左右或橫向?yàn)閄,上下或縱向?yàn)閥,與其它無關(guān)。平行X的垂直于Y,平行Y的垂直于X。
檐高是指設(shè)計(jì)室外地坪至檐口滴水線的高度,有女兒墻的算至女兒墻的頂,突出主體建筑屋頂?shù)碾娞蓍g、水箱間等不計(jì)入檐口高度之內(nèi)。這是河北定額的規(guī)定
復(fù)合地基理論及工程應(yīng)用的內(nèi)容有哪些?
CFG樁為樁體中摻加適量石屑、粉煤灰和水泥加水拌和,制成一種粘結(jié)強(qiáng)度較高的樁體,與樁間土和褥墊層一起構(gòu)成CFG樁復(fù)合地基。樁,樁間土與基礎(chǔ)之間必須設(shè)置一定厚度的褥墊層,即褥墊層是高粘結(jié)強(qiáng)度樁復(fù)合地基的...
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模糊分析理論及其巖土工程中的應(yīng)用研究——巖土工程中廣泛存在著各種不確定性信息,主要包括隨機(jī)信息、模糊信息、灰色信息和未確知信息。對不確定性信息的研究有助于人們對工程的安全運(yùn)行有更加全面的認(rèn)識和了解。在全面回顧不確定性分析方法在結(jié)構(gòu)工程及巖土工...
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巖土工程中廣泛存在著各種不確定性信息,主要包括隨機(jī)信息、模糊信息、灰色信息和未確知信息。對不確定性信息的研究有助于人們對工程的安全運(yùn)行有更加全面的認(rèn)識和了解。在全面回顧不確定性分析方法在結(jié)構(gòu)工程及巖土工程領(lǐng)域研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了模糊分析技術(shù)在巖土工程領(lǐng)域中應(yīng)用的可行性及有效性。以計(jì)算力學(xué)參數(shù)的模糊處理,到結(jié)構(gòu)的模糊力學(xué)分析,再到計(jì)算結(jié)果的模糊評價(jià)為主線對巖土工程中存在的模糊性進(jìn)行全面、系統(tǒng)地研究,提出了巖土工程模糊分析的方法,并著重研究了計(jì)算力學(xué)參數(shù)的模糊性對工程結(jié)構(gòu)應(yīng)力、位移及穩(wěn)定性的影響。 研究工作主要集中在以下幾個(gè)方面: (1) 證明了單源模糊數(shù)與清晰數(shù)相加仍然是一個(gè)單源模糊數(shù)的推論;修正了單源模糊數(shù)的運(yùn)算規(guī)則,為模糊有限元快速求解方法提供了數(shù)學(xué)依據(jù)。 (2) 推導(dǎo)了巖土工程參數(shù)隨機(jī)模糊均值及方差的計(jì)算公式,證明了該計(jì)算公式的正確性和合理性,論證了隨機(jī)模糊均值及方差與傳統(tǒng)均值和方差之間的關(guān)系,證明了傳統(tǒng)的力學(xué)參數(shù)隨機(jī)處理方法是模糊隨機(jī)處理方法的一種特例的論點(diǎn),并編制了相應(yīng)的隨機(jī)模糊統(tǒng)計(jì)特征值計(jì)算程序。研究算例表明:隨機(jī)模糊統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算得到的隨機(jī)模糊方差和變異系數(shù)都比按隨機(jī)統(tǒng)計(jì)方法得到的方差和變異系數(shù)要小,說?
第1篇結(jié)構(gòu)優(yōu)化基本理論和方法
第1章結(jié)構(gòu)優(yōu)化相關(guān)概念和基本表達(dá)
1.1優(yōu)化模型及其數(shù)學(xué)表達(dá)
1.2結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題及其分類
第2章離散參數(shù)優(yōu)化問題及其解特性
2.1無約束優(yōu)化問題
2.2等式約束優(yōu)化問題
2.3不等式約束優(yōu)化問題及KKT條件
2.4凸優(yōu)化問題與全局最優(yōu)解
2.5優(yōu)化模型的對偶問題及其解特性
2.6多目標(biāo)優(yōu)化問題與Pareto最優(yōu)解
第3章結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的最優(yōu)準(zhǔn)則法
3.1滿應(yīng)力設(shè)計(jì)
3.2均勻應(yīng)變能設(shè)計(jì)
第4章分布參數(shù)優(yōu)化問題
第5章通用數(shù)值優(yōu)化方法
5.1顯式優(yōu)化問題和隱式優(yōu)化問題
5.2基于局部搜索的優(yōu)化算法的基本流程
5.3單變量無約束優(yōu)化問題
5.4多變量無約束優(yōu)化問題
5.5約束優(yōu)化問題的等效無約束模型
5.6約束優(yōu)化問題的一般解法
5.7線性優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)規(guī)劃解法
小結(jié)
第6章大規(guī)模結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的模型近似技術(shù)
6.1基于局部近似的序列規(guī)劃法
6.2基于全局近似的響應(yīng)面法
第7章基于離散系統(tǒng)的設(shè)計(jì)靈敏度分析
7.1有限差分法
7.2解析/半解析方法
第8章大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化模型的處理方法
8.1模型分解
8.2多層優(yōu)化
8.3同時(shí)分析和設(shè)計(jì)
第1篇小結(jié)
關(guān)鍵概念
第1篇思考與練習(xí)
第2篇結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化及其在振動(dòng)和聲學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
第9章結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化問題
9.1拓?fù)鋬?yōu)化問題的數(shù)學(xué)表達(dá)及正則化
9.2帶罰因子的固體各向同性微結(jié)構(gòu)/材料插值模型SIMP
9.3拓?fù)鋬?yōu)化問題的靈敏度分析和求解
9.4棋盤格問題和網(wǎng)格依賴問題
9.5數(shù)值算例
第10章基于拓?fù)鋬?yōu)化的結(jié)構(gòu)特征頻率設(shè)計(jì)
10.1問題表達(dá)
10.2單/多重特征頻率的靈敏度分析
10.3基于增量格式的多重特征頻率優(yōu)化模型及求解
10.4局部化模態(tài)問題及其解決方案
10.5數(shù)值算例
第11章基于拓?fù)鋬?yōu)化的線彈性結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)柔度設(shè)計(jì)
11.1動(dòng)態(tài)柔度最小化拓?fù)鋬?yōu)化模型
11.2靈敏度分析和最優(yōu)性條件
11.3基于頻率漸變的連續(xù)性設(shè)計(jì)方法
第12章聲振耦合系統(tǒng)拓?fù)鋬?yōu)化問題
12.1引言
12.2聲場方程和Helmholtz邊界積分
12.3聲場(邊界元)結(jié)構(gòu)(有限元)耦合方程
12.4結(jié)構(gòu)聲學(xué)耦合系統(tǒng)拓?fù)鋬?yōu)化模型及其靈敏度分析
12.5邊界元結(jié)構(gòu)聲學(xué)混合過渡有限元模型
12.6基于高頻近似的聲壓優(yōu)化模型及其靈敏度分析
12.7基于高頻近似的聲功率優(yōu)化模型及其靈敏度分析
第13章振動(dòng)聲學(xué)微結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化問題
13.1引言
13.2周期性微結(jié)構(gòu)的宏觀等效性能
13.3基于宏觀結(jié)構(gòu)總體聲功率最小化的微結(jié)構(gòu)雙材料拓?fù)鋬?yōu)化模型
13.4振動(dòng)聲學(xué)微結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化的靈敏度分析
13.5多頻(頻帶)響應(yīng)優(yōu)化模型
13.6數(shù)值算例
第2篇小結(jié)
關(guān)鍵概念
第2篇思考與練習(xí)
名詞索引
參考文獻(xiàn)2100433B
《智能優(yōu)化算法及其在機(jī)械工程中的應(yīng)用》結(jié)合作者多年來在相關(guān)方面的科研和教學(xué)工作的積累,以較為通俗簡練的語言詳細(xì)地介紹了智能優(yōu)化算法中的遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、差異演化算法、模擬植物生長算法和果蠅優(yōu)化算法及其在機(jī)械工程中的應(yīng)用,以期使讀者能夠盡快了解和掌握這些算法的基本理論和應(yīng)用技術(shù)。
成果登記號 |
19920114[05373] |
項(xiàng)目名稱 |
工程控制網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)及其在地質(zhì)測繪中的應(yīng)用 |
第一完成單位 |
西安地質(zhì)學(xué)院 |
主要完成人 |
張高岐、李家權(quán)、金其坤、馬凌風(fēng)、張勤 |
主題詞 |
大地測量網(wǎng);最優(yōu)化;設(shè)計(jì) |