沈伟潮_HyperMorph技术在气囊形状优化的应用

HyperMorph技术在气囊形状优化的应用

沈伟潮 马叶红 刘二勇

奥托立夫（上海）汽车安全系统研发有限公司

HyperMorph技术在气囊形状优化的应用Shape Optimization of Airbag by HyperMorph

沈伟潮马叶红刘二勇

奥托立夫（上海）汽车安全系统研发有限公司

摘要：安全气囊优化是提高乘员保护性能的关键环节，特别是乘员气囊的形状，是被动安全设计的重要部分。本研究将气囊形状，保护法规，设计空间优化等流程整合在一起，借助HyperMorph技术，同时利用HyperStudy对气囊对自动优化进行了尝试。该方法以某种车型的正面碰撞为例，以CNCAP为目标，在计算机仿真实现了对乘员的优化，并大大缩短了开发时间。

关键词：安全气囊，优化设计，正面碰撞，HyperMorph，HyperStudy

Abstract: Airbag design is a key to improve the occupant safety during the frontal impact. Especially, the shape of the passenger airbag is one important part of the passive safety design. This paper try to develop an airbag shape optimization method integrated the airbag shape, protection specification, and design space by the technology of HyperMorph and HyperStudy. This method help to reduce the develop time greatly.

Key words：Airbag, Optimization Design, Frontal Impact, HyperMorph, HyperStudy

1 概述

随着乘员约束系统标准的提高和项目进度的要求，快速提高约束系统保护效能的设计已经成为约束系统设计的关键，而其中乘员安全气囊(PAB， Passenger Airbag)更是设计中的重点。与驾驶员安全气囊（DAB，Driver Airbag）不同的是，乘员安全气囊的一般是三维的，而DAB一般是由二片简单的平面尼龙所构成的，比较容易建立计算机模型。因为PAB 气囊的在计算机构建比较复杂的，需要大量的模型处理工作，因而在有限元网格的划分与导入仿真运算软件较为费时费力，因此建立一套PAB形状优化的自动方法对项目进度很有帮助，同时也减少了CAE工程师的工作量。

2 方法

由于PAB的形状直接影响到乘员约束系统的保护性能，因此对PAB的设计提出了更高的要求。PAB首先要与车身布置相适应协调，能正常展开，不与内饰件进行干涉，而且在碰撞中要与假人（DUMMY）有较好的运动姿态。一般来说，较好的运动姿态意味着能量在身体的整个部分进行平均分配。因假人在碰撞过程中的运动姿态与PAB的形状有着很大的

关系。因此，PAB的设计不仅要实现碰撞过程中与假人的协调运动，还必须有较好的展开效果，保证在各种复杂工况下能起到对乘员进行保护。

2.1 传统的优化方法

通常，PAB的CAE设计方法是准备气囊布片的3D数据，经过网格划分再导入碰撞模型计算。性能分析比较进行改动，再重新划分网格，然后再次导入模型进行计算。其基本建模的过程如图１所示。这样的做法是只能较多地依赖工程师的经验，否则必须大量调试后才能得到相对满意的结果。

图1 建立PAB仿真优化的一般流程

2.2 自动优化方法

随着保护法规要求的提高，项目进度的加快，PAB的设计周期也将大幅度的缩短。因此，为了实现PAB形状设计的合理性和快速性，需要利用CAE仿真工具，研究出一套PAB 自动优化设计方法。HyperMorph便是这一有效的工具，对于现有的PAB模型，只须在HyperMesh中利用HyperMorph功能，对其进行变形处理，设定变形的形状和空间。然后在HyperStudy对碰撞进行大量优化运算，最终便能得到优化后的气囊形状。这一作法的好处是无需对网格进行再划分，再把网格导入碰撞模型，省去了大量的手工过程。

图2 应用HyperMorph 技术的PAB 优化流程

3 实例

本文以乘员安全气囊（PAB ）为例，在HyperMorph 中对气囊进行处理，利用HyperStudy 对基于MADYMO 计算的气囊模型进行自动优化。

图３ 碰撞仿真模型 图４ 基准的PAB 模型 如图3所示，正面碰撞的仿真模型除HIII 50%th 假人和PAB 之外，还包括座椅，安全带，挡风玻璃，仪表板和地板。这一计算机模型是在MADYMO v6.3.2中进行建立。除了PAB 和挡风玻璃为有限元（FE ）网格之外，其它结构都为多刚体。在这一碰撞模型的PAB （图４）可以从其它项目进行选取，并将作为优化的基准。

3.1 主要评价指标

中国新车评价程序(CNCAP)的指标很多，包括上肢的头部，颈部，胸部和下肢的大腿

骨和小腿等伤害指标。因为正面安全气囊一般对上肢的保护效果较为明显，因此本文主要以

头部，颈部加以讨论。由MADYMO软件仿真输出的主要参数有：

?头部部位评分： (5 分)

头部伤害指数 Head Injury Criteria (HIC36)

头部3毫秒合成加速度Head 3ms Resultant Acceleration in g

?劲部部位评分： (2 分)

颈部剪切力 Neck Shear Force (+Fx) (-Fx)（该指标与时间累积曲线相关）

颈部张力Neck Tension Force (+Fz) （该指标与时间累积曲线相关）

颈部伸张弯矩 Neck Extension Moment (My)

3.2 网格变形

作为基准的PAB放进碰撞模型后，经过 3 分钟的MADYMO的运算完成。模拟计算的对

比结果列于表1。从表1可以看出，基准气囊（Base Model）使得假人在颈部的受力方面得

到满分。但在头部的ＨIC指标上完全失分，在颈部的伸张也有部分失分。

表1基准PAB所产生的碰撞伤害指标

Head Neck

Case

HIC36 Head

A3ms

Neck

Fx(-)

Neck

Fx(+)

Neck

Fz(+)

Neck

My(-)

CNCAP 650-1000 72-88g

1.9k-3.1k 1.9k-3.1k

2.7k-

3.3k 42-57Nm

Base

Model

1147.80 83.99 322.32 1260.60 1146.00 47.09

为了优化，首先将基准PAB导入HyperMesh，进入HyperMorph功能模块，这一过程的

注意事项是要保证导入的PAB网格和节点编号不变。HyperMorph的变形功能包括以下四种

方法：

?Freehand Morphing

?Map to Geometry

?Morph Volumes

?Domains and Handles

通过四种方法的对比，本研究采用的是Morph Volumes(体积变化法)。这一方法的好处是，对于乘员气囊的不用建立Domains ，也不必制作精细的Map to Geometry ，而Freehand 又过于自由。在应用Morph Volumes 时，有必要对气囊的根部（装配气体发生器部分）进行约束处理（Constraints ），并且建立气囊的对称关系(Symmetries)。根据本车型的布身布置，以及碰撞脉冲引起假人运动所限定的气囊展开空间，PAB 作以下三种方式的变形。

15mm 15mm 图5 PAB 变形方式一 图6 PAB 变形方式二

图7 PAB 变形方式三

对安全气囊变形后，可将其在HyperMesh 的分析（Analysis ）面板下的优化(Optimization)模块，进入shape 子面板，设定变量名，然后导出为基于MADYMO

的

30mm

HyperStudy可用的模板。

3. 3 优化过程

优化在HyperStudy中进行。优化中的三个控制变量来自HyperMorph中的三个形状，变

动的范围为-1～1。控制变量的组合方案由试验设计DOE 确定。由于只有三个变量（Factor），

并且只设三个水平（Level），本优化过程采用了全因子的试验设计，试验次数为27 次，结

果列于表 2 中。

表2DOE 27次模拟实验结果

Run #shape1shape2shape3Neck My Head HIC36

1-1-1-1-62.9964956.96

2-1-10-55.25281037.4

3-1-11-26.293951.29

4-10-1-52.0651974.5

5-100-45.13431075.2

6-101-19.93371029.4

7-11-1-40.31811006.5

8-110-31.0021078.5

9-111-20.77981004.2

100-1-1-68.10481054.8

110-10-51.12661121.5

120-11-24.86651039.9

1300-1-60.89481024.7

14000-46.58491155.2

15001-27.78031095.8

1601-1-38.96361025.6

17010-31.1581150.7

18011-20.66291089.9

191-1-1-66.74641052.5

201-10-54.41851186.6

21 1 -1 1 -29.58371102.5

22 1 0 -1 -53.68311058.5

23 1 0 0 -43.87441201.7

24 1 0 1 -25.62081147

25 1 1 -1 -44.97191085.5

26 1 1 0 -38.04861223.8

27 1 1 1 -25.14851126.5

图8 DOE的主要因子响应图

DOE的响应(Response)选取假人的HIC36和Neck My进行分析，在后处理中可以看出，Neck My与形状三的关系最为密切，说明基准气囊在右上端部分过大，为了建立达到较好的保护，应当将这部分切除。对于头部的HIC36指标，也表明形状一和形状三较为主要。

在DOE 所获得的仿真数据基础上，可建立响应面模型（RSM），获得整个设计空间中控制变量（Shape1和Shape2）与响应之间的关系模型。HIC36的响应面如图 9 所示。

图9 基于DOE矩阵的HIC36响应面

优化可根据DOE的方向进行(重新设立各个因子的系数和开始优化的系数)，优化目标设定HIC36为最小化，约束选取Neck My 大于等于-30Nm。使用自适应响应面法（ARSM）在响应面上搜寻最优方案，获得最小的HIC36为809.06， Neck My为-19.88Nm 。该最优方案对应的三个控制变量Shape_1，Shape_2，Shape_3 的值分别为-1.20，-1.28，1.50 ，优化后的PAB如图 10 所示。

图10 优化后的安全气囊

4 分析与结论

由上面的分析可以知道，安全气囊的形状优化对颈部的保护有很明显的改善，对于HIC36，也降低到了法规1000以下的要求。当然，安全气囊的形状，也与气体发生器和泄气孔大小有关系。我们在第二轮的优化中，也采用同样的方法，应用HyperStudy10的Editor 功能，设置气体发生器为文字符的变量，再次优化系统，最终使得HIC36也降低到650以下，并得到实验的验证。

通过上面的例子，我们发现HyperMorph有支持MADYMO的良好接口，应用HyperMorph和HyperStudy技术，可以大大提高安全气囊形状优化的工作效率。

5 参考文献

[1] China Automotive Technology & Research Center，the Rule of C-NCAP management (Vesion 2006)， 2006.

[2] Altair， HyperMorph10_Intro， 2009

[2] Altair， HyperStudy10_Intro， 2009

网络优化技术及其应用

网络优化技术及其应用 摘要：网络优化技术是指通过各种硬件或软件技术使网络性能达到我们需要的最佳平衡点，硬件方面指在合理分析系统需要后通过对设备、参数的调整等手段对已有网络进行优化工作，最大限度地发挥网络的能力，提高网络的平均服务质量，在性能和价格方面作出最优解，软件方面指通过对软件参数的设置以及在软件承受范围内达到最高性能负载。 关键字：概述工具平台步骤方法 一、网络优化技术概述 (一)网络优化技术产生的背景 随着移动网络的迅猛发展，网络的服务质量问题已经越来越受到人们的关注。频率资源的紧缺、昂贵的设备投入、日益增加的用户数都对网络的发展造成了阻碍，同时更加广泛的移动性要求以及人们对服务质量、业务的更高要求又对迫使网络必须不断发展。如何利用现有的网络设备、资源和容量，最大限度地提高网络的平均服务质量，提高效益；如何使得网络在不断发展的过程中，能够保持网络的服务质量不下降，这就引出了一种技术——“网络优化技术”。 (二)网络优化技术的目的 网络优化技术主要的目的有以下几个方面： 1、提高平均的网络服务质量 主要包括高质量的语音和其他业务服务，足够的覆盖和接通率等。 2、尽可能地减少运营成本 主要包括提高设备的利用率，增加网络容量，减少设备和线路的投资等。 (三) 做好网络优化技术的前提条件 网络优化技术是一件复杂的系统工程。它的涉及面广、时间长、对专业知识的要求极高，要把网络优化工作做好，需要大量的人力、物力、财力的投入。 主要包括： 1、经验丰富的优化工程师：长期、专一的网优技术人员，具备分析问题、解决问题的思路和能力。同时这些人员应具备有线、无线领域的专业知识；既要熟悉GSM规范，又要对设备的性能、参数、算法等非常熟悉；另外还需要有一定的工程经验。 2、齐备的工具：路测设备、信令仪表、网络优化工作平台、模拟发信机等。 3、完整而可靠的原始数据：基站数据、OMC性能数据、路测数据、信令数据以及完整的网络优化档案等。 4、详尽的地理信息数据：完整的地理信息数据可以使得优化工作更准确。

优化设计技术

机械优化设计 摘要 机械优化设计是最优化技术在机械设计领域的移植和应用,其基本思想是根据机械设计的理论,方法和标准规范等建立一反映工程设计问题和符合数学规划要求的数学模型,然后采用数学规划方法和计算机计算技术自动找出设计问题的最优方案。作为一门新兴学科，它建立在数学规划理论和计算机程序设计基础上，通过计算机的数值计算,能从众多的设计方案中寻到尽可能完善的或最适宜的设计方案，使期望的经济指标达到最优，它可以成功地解决解析等其它方法难以解决的复杂问题。优化设计为工程设计提供了一种重要的科学设计方法。因而采用这种设计方法能大大提高设计效率和设计质量。本文论述了优化设计方法的发展背景、流程，并对无约束优化及约束优化不同优化设计方法的发展情况、原理、具体方法、特点及应用范围进行了叙述。另外，选择合适的优化设计方法是解决某个具体优化设计问题的前提，而对优化设计方法进行分析、比较和评判是其关键，本文分析了优化方法的选取原则。之后对并对近年来出现的随机方向法、遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等新兴优化方法分别进行了介绍。本文以交通领域中建立最优交通网路为例说明了优化设计方法的应用特点。 关键词：机械优化设计；约束；特点；选取原则

目录 第一章引言 (1) 1.1优化设计的背景 (1) 1.2机械优化设计的特点 (2) 1.3优化设计的模型 (3) 1.4优化设计的流程 (4) 第二章优化设计方法的分类 (6) 2.1无约束优化设计方法 (7) 2.1.1梯度法 (7) 2.1.2牛顿型方法 (7) 2.1.3共轭梯度法 (8) 2.1.4变尺度法 (8) 2.2约束优化设计方法 (9) 2.2.1直接解法 (9) 2.2.2间接解法 (11) 2.3多目标优化方法 (13) 2.3.1主要目标法 (14) 2.3.2加权和法 (14) 第三章各类优化设计方法的特点 (15) 3.1无约束优化设计方法 (15) 3.2约束优化设计方法 (16) 3.3基因遗传算法（Genetic Algorithem,简称GA） (16) 3.4模糊优化设计方案 (17) 第四章优化方法的选择 (18) 4.1优化设计方法的评判指标 (18) 4.2优化方法的选取原则 (19) 第五章机械优化设计发展趋势 (21) 第六章 UG/PRO-E建模 (23) 参考文献 (27)

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1概述 近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。智能优化算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。 2群体智能优化算法 自然界中群体生活的昆虫、动物,大都表现出惊人的完成复杂行为的能力。人们从中得到启发,参考群体生活的昆虫、动物的社会行为,提出了模拟生物系统中群体生活习性的群体智能优化算法。在群体智能优化算法中每一个个体都是具有经验和智慧的智能体 (Agent) ,个体之间存在互相作用机制,通过相互作用形成强大的群体智慧来解决复杂的问题。自 20世纪 90年代模拟蚂蚁行为的蚁群算法(ACO)提出以来,又产生了模拟鸟类行为的微粒群算法 ( PSO)、模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法、模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法 ( SFLA)等。这些群体智能优化算法的出现,使原来一些复杂的、难于用常规的优化算法进行处理的问题可以得到解决,大大增强了人们解决和处理优化问题的能力,这些算法不断地用于解决工程实际中的问题,使得人们投入更大的精力对其理论和实际应用进行研究。群体智能优化算法本质上是一种概率搜索,它不需要问题的梯度信息具有以下不同于传统优化算法的特点: ①群体中相互作用的个体是分布式的,不存在直接的中心控制,不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解,具有较强的鲁棒性; ②每个个体只能感知局部信息,个体的能力或遵循规则非常简单,所以群体智能的实现简单、方便; ③系统用于通信的开销较少,易于扩充; ④自

优化算法 智能算法 智能控制技术的特点和应用

优化算法、智能算法、智能控制技术的特点和应用在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上，智能控制技术逐步发展。随着信息技术的进步新方法和新技术进入工程化、产品化阶段。这对自动控制理论技术提出了新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用。下面介绍了优化算法、智能算法、智能控制技术的特点及应用。 优化算法特点及应用 什么是优化？就是从各种方案中选取一个最好的。从数学角度看，优化理论就是研究如何在状态空间中寻找到全局最优点。优化算法通常用来处理问题最优解的求解，这个问题有多个变量共同决定的优化算法的一个特点往往给出的是一个局部最优解，不是绝对的最优解，或者说全局最优解。一种优化算法是否有用很大程度取决问题本身，如果问题本身就是比较无序的，或许随机搜索是最有效的。常用有3种优化算法:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 遗传算法是一种基于模拟遗传机制和进化论的并行随机搜索优化算法。遗传算法在控制领域中，已被用于研究离散时问最优控制、方程的求解和控制系统的鲁棒稳定问题等。遗传算法用来训练神经网络权值，对控制规则和隶属度函数进行优化，也可用来优化网络结构。 蚁群算法是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。蚁群算法小仅能够智能搜索、全局优化，而具有鲁棒性、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等特点。等人将蚁群算法先后应用于旅行商问题、资源二次分配问题等经典优化问题，得到了较好的效果。在动态环境下，蚁群算法也表现出高度的灵活性和健壮性，如在集成电路布线设计、电信路山控制、交通建模及规划、电力系

统优化及故障分析等方面都被认为是目前较好的算法之一。 智能算法的特点及应用 智能计算也有人称之为“软计算”。是人们受生物界的启迪，根据其原理，模仿求解的算法。 智能计算的思想：利用仿生原理进行设计(包括设计算法)。常用的智能算法：1）人工神经网络算法、2）遗传算法、3)模拟退火算法、4）群集智能算法。其应用领域有：神经元和局部电路建模系统神经生物学和神经建模、进化计算、模式识别、信息检索、生物信息学、语音、图像处理、自然语言理解 智能控制技术的特点和应用 在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上，智能控制技术逐步发展。控制技术首先在工业生产中得到了广泛的应用智能控制与传统控制相比，在理论法、应用领域、性能指标等而存在明显的小同，主要表现在:1）在应用领域上，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、小确定性和复杂系统控制问题;2）在理论方法上，传统控制理论通常采用定量力法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的力法;传统控制通常捕获精确知识，而智能控制通常是学习积累的精确知识;传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统;3）在性能指标方面，传统控制有严格的性能指标，智能控制没有统一的性能指标，而主要关注其目的和行为是否达到。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等 模糊控制是用机器模拟人对系统的控制，就是在被控对象的模糊模型的基础上运用

试论述无线通信网络优化与规划

试论述无线通信网络优化与规划 发表时间：2018-05-02T14:52:28.530Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第33期作者：骆润 [导读] 21世纪属于信息高度发展的时代，随着社会科学技术的不断发展，移动通信网络成为了人们生活和工作不可分割的一部分。 中国移动通信集团设计院有限公司陕西分公司 710065 摘要：21世纪属于信息高度发展的时代，随着社会科学技术的不断发展，移动通信网络成为了人们生活和工作不可分割的一部分。移动通信网络的规划工作非常复杂，属于综合性比较强的技术领域。对于移动运营商来说，只有在工作中不断地优化网络，做好网络维护工作，才能够提升网络的运行质量，让社会中的信息交流更加顺畅。鉴于此，本文就从无线通信网络优化与规划展开分析。 关键词：无线通信；网络优化；规划 引言：无线通信网络作为移动通信的核心，随着通信产业环境、客户对通信需求的变化，对无线通信网络的挑战越来越大，特别是在稳定性、安全性、信道质量上面。网络设备集成度越来越高，在实际过程中经常会遇到意想不到的情况，网络设备的参数以及设备组合需要实时调整；客观环境的限制与无线网络自身特点，很难保证移动通信设施和规划设计完全一样，网络之间的互相干扰会影响到通信质量以及数量；4G网络的普及、网络用户行为的变化等，这些环境、需求的变化都需要加强无线通信网络规划优化。 1、移动通信网络概述 移动网络通信指的是固定和移动之间的通信，或者是移动的物体之间的通信方式，这种移动的物体可以是人，也可以使汽车、或者、飞机还有轮船等能够出于移动状态的设备。移动通信系统主要分成为两个重要部分：①地面系统；②空间系统。移动通信网络，顾名思义，网络自身的特点就是带有移动性，能够让物体在保持移动的状态下还能够接收到信号，而实现这一现象的主要技术就是应用无线网络或者是无线和有线之间的结合。移动通信网络自身的系统结构属于非常复杂的类型，其中包含了多个用户的通信系统还有网络系统，因此想要让通信系统中的各个用户在不互相打扰的情况下还能够有条不紊的工作，就需要把网络跟卫星通话网络进行连接，确保网络结构能够正常建立。无线通信技术随着社会科学技术的发展也在不断的创新，从一开始的1G模式到后来的2G全数字化网络系统，再到前几年的3G 移动多媒体网络技术，最后到现在的4G网络技术，能够真正的实现了高速移动通信系统的运行，很多用户的使用速率高达300Mbps，不管是画质还是音质都已经达到了较高的质量水平。 2、无线通信网络规划 2.1网络规划概述 网络规划工作非常的系统，其中包含有分析无线传播理论和天馈设备指标，还包括网络管理预测和网络性能预测，还有系统参数的调整优化等，这些工作几乎贯穿了整个移动通信网络工程整体，可以看出，网络规划属于综合性非常强的技术领域，不仅仅是需要纸上谈兵的理论性研究那么简单，很多知识点都需要经过大量的实验来进行分析和解决。例如说如何才能够增加网络容量，如何能够满足未来的网络发展需求等。网络规划过程中涉及到了覆盖预测、干扰分析、话务（容量）分析还有频率计划等，针对移动通信网络的运行能够起到很好的平衡作用。 2.2网络规划具体工作步骤 在进行网络规划工作时，一开始首先需要设计好站型，这个过程能够分成两个工作内容，走访用户还有勘查基站。走访用户的主要目的就是能够确定将要开始建设的网络覆盖区域还有周围边界的相关要求，从而能够有效的确定好网络建设容量，进而能够帮助明确出基站建设的位置和具体需要。勘查基站能够了解经过一开始的走访，选择的基站建设地址是否拥有足够的空间支持建设，在详细的观察周围的工作环境，是否能够有利于网络的质量，是否有其他影响网络质量的因素存在，能够为后期的基站建设提供科学依据。选择好基站建设地址之后，就要进行覆盖预测，预测出将要覆盖的网络面积和区域，判断是否能够满足用户网络需求。在频率资源一定的情况下，根据站型选择频率的使用方式。经过以上的工作完成之后，就可以把基站的工程参数进行数据整理，例如说天线挂高、方向角等，形成一定的局部数据文件，并输入仿真规划软件进行验证。 3、无线通信网络规划优化措施 3.1网络优化概述 网络优化的工作就是通过使用各种有效的硬件技术或者是软件，能够提升移动通信网络性能，从而满足我们对于网络的需求。硬件指的就是能够在相应的性能和价格上提升质量优化，软件方面指的则是通过设置一些软件参数，从而能够提升移动网络的质量。在基站开通了网络优化之后，要确保基站的各项工作能够完善进行，检查网络是否能够符合技术要求，从而最大限度的提升网络运行性能。在网络规划完成之后，很多网络通常会存在各种各样的问题，例如说覆盖率较弱因此影响了通话质量，服务小区的相关原因导致通信质量不稳定，还有基站的建设位置过高等导致网络信号出现问题，这些问题都需要在后期应用优化措施进行改善。 3.2无线通信网络规划优化过程 进行通信网络优化工作，第一个工作步骤就是收集和分析相关数据，然后通过数据分析能够发现通信系统中目前现存的问题和潜在的问题。要严格规范收集的数据质量，确保数据能够提供准确又完整的信息。一般工作人员可以利用两种方式来收集数据。①利用相关路测工具进行测试，然后通过测试得出网络的覆盖、通话质量还有切换等相关的数据信息。②获取方式就是应用OMC的统计工具，能够有效的发现通信系统中的现存问题。通过以上这两种方式，能够有效地分析出网络故障的定位和原因。网络优化的第二个步骤就是要针对系统中的参数和基站工程参数进行优化，目标是要不低于业务要求的网络性能指标。系统中的参数和基站工程参数优化可以通过调节基站的天线方向和倾角进行优化，调整好功率控制参数还有切换参数。为了能够确保调整完成之后提升了通信效果，还需要在优化工作完成之后在进行一次网络数据的信息收集和分析，确保通信系统中的网络性能得到了改善之后，才算是网络规划优化工作的完成。 3.3无线通信网络规划与优化发展 随着我国网络信息技术的不断发展，网络用户及通信制式变得越来越多，导致通信市场竞争日益激烈，形成愈发复杂的网络体系，因此移动运营商要加强通信网络运行质量的优化工作，使用自动路测系统等系统，提升用户的体验质量，同时推动移动通信网络的服务质量

浅谈房屋建筑结构设计中优化技术应用

浅谈房屋建筑结构设计中优化技术应用 发表时间：2019-09-12T10:10:40.890Z 来源：《基层建设》2019年第17期作者：许德贵 [导读] 摘要：在房屋建筑中，其结构设计将会影响房屋建筑的质量和使用年限等，因此，对房屋建筑结构设计的优化，是提高房屋建筑施工质量的重中之重。 金门建筑信息顾问（深圳）有限公司 518000 摘要：在房屋建筑中，其结构设计将会影响房屋建筑的质量和使用年限等，因此，对房屋建筑结构设计的优化，是提高房屋建筑施工质量的重中之重。论文通过对于房屋建筑结构设计优化进行简要的介绍，并且对于如何进行房屋建筑结构设计优化提出了一些建设性的意见。 关键词：优化技术；房屋建筑；结构设计 前言：目前我国的经济发展已经达到了一定的水平，人们对于居住环境的要求也随之不断增加，为了尽可能满足人们对于居住的要求，国家也对建筑方面不断加大投资。如何实现结构的最优化设计，保证结构的功能性以及安全耐久性，同时最大限度节省建筑的占地面积以及追求经济性，是优化设计的主要目标。 1 房屋建筑结构中设计优化技术的内容 房屋建筑结构优化设计指的是在满足用户以及建筑使用功能的前提下，选用经济最为合理的设计方案，完成建筑结构设计工作，该过程就是我们常说的优化设计过程。通常，优化设计过程主要是对建筑结构选型、建筑结构受力以及建筑结构布置等相关内容进行分析和优化。 一般情况下，我们将分析和优化的设计工作分为以整体为设计对象和以分部结构为设计对象两部分，其中以房屋建筑的分部结构为设计对象又可以继续进行划分，将其分为下部基础部分、中部主体部分、上部屋盖部分等优化设计内容。 2房屋建筑结构设计中优化技术的特点分析 在进行房屋建筑的结构设计时，往往设计人员要将房屋建筑的安全性、稳定性等各个方面的内容都考虑在结构设计之中，这对于设计人员的要求非常高，并且在房屋建筑的结构设计优化之中存在很多特点，主要包括了以下几点： （1）从美观角度来讲，进行房屋建筑的设计过程中，不能仅考虑到房屋建筑的质量和居住的舒适度，目前，人们对于房屋建筑在美观上的要求也是非常高的，外观美丽、外形优美的房屋建筑更容易受到购房者的青睐，因此，在进行房屋建筑结构设计优化时，需要对美观性进行优化； （2）从结构设计而言，房屋建筑结构设计必须要根据不同的施工场地和不同的建筑要求进行，要做到因地制宜，有针对性地进行结构设计优化，同样的结构设计优化适用在不同的房屋建筑之中往往会有不同的效果，并且在进行房屋建筑结构设计优化之中还要对于环保进行一定的考虑，目前，我国所提倡的可持续发展，在建筑行业之中也要得到体现； （3）从居住安全方面来讲，进行房屋建筑结构设计优化，必须要将居住安全放在首位，不能单纯地为了追求企业效益，而降低对于施工材料和施工质量的要求，居住安全关系着人们的生命和健康安全，不能马虎，因此，在房屋建筑结构设计优化上还具有安全性的特点。 3优化技术应用原则 以目前所掌握的情况来看，房屋建筑结构设计工作开展，优化技术的应用，已经成为了必要性的手段，同时要结合将来工作的多项挑战来完成，不能仅仅是按照传统模式来进行。为了在今后的工作中，更好完善房屋建筑结构设计体系，要坚持在优化技术的应用过程中，按照相关的原则来执行。 （1）优化技术的操作，一定要保持可靠性原则。例如，我们针对房屋建筑结构设计的优化，其目的在于对固有问题做出良好的解决，还要在今后的挑战应对上，做出更好的准备。在这种情况下，优化技术的落实，不能表现为随意性的态度，应坚持开展多方面的探讨、分析，这样才能在优化技术的操作过程中，努力获得阶段性的目标。 （2）优化技术的运用过程中，要考虑到长远的发展。从主观的角度来分析，优化技术是快捷工作的重要体现，但是仅仅针对现有的工作来进行完善是不够的，所以要设定阶段性的技术操作目标，推动房屋建筑结构设计的内涵不断增加。 4房屋建筑结构设计中优化技术应用 4.1 BIM技术 现阶段的经济发展和科研技术，均表现为快速进步的状态，想要在未来的工作中取得更好的成绩，要全面落实优化技术。例如，针对房屋建筑结构设计的开展，有效实施BIM技术，能够针对多方面问题做出良好的改善、解决。BIM技术的应用过程中，虽然表现为虚拟化的特点，但是能够对多方面的数据、信息开展良好的借鉴、吸收，促使房屋建筑结构设计的体系更加健全。例如，我们在BIM技术的应用过程中，能够对房屋理，观察哪些方面能够良好的提升，哪些方面需要继续巩固，哪些方面应重点防护，通过针对性的优化和巩固，房屋建筑结构设计的可靠性、可行性取得提升，在稳定性方面也获得了较多的保障。针对BIM技术做出良好的应用，还可以充分观察房屋建筑结构设计是否能够长久服务。现如今的房建工程，必须在使用年限上有效的提升，如果使用年限过短，则容易导致资源的严重浪费。以BIM技术为依托，可发掘房屋建筑结构设计的年限影响因素，执行针对性的控制手段。 4.2建筑结构设计优化 房屋建筑结构设计的主要目的就是为了保证房屋建筑的安全性与实用性，而进行对结构设计进行优化处理主要是为了在基本性能之上增加建筑的美观性、科学性、经济性。对于优化技术而言，其处理措施必须基于原有的建筑设计之上，采取多种技术手段，保障施工质量与施工进度。当前，优化技术思想在房屋建筑结构设计中的应用主要表现为：第一，在参数变量的选取上，设计人员为保障设计方案的科学性与合理性，通常会选取大量的相关参数，以此作为变量，增加了工作难度，若通过优化分析，能快速找到目标点展开设计，减少了相关工序，降低了工程成本。第二，在函数的优化设计中，设计人员通常在众多相似的函数中获取目标函数。第三，为保障房屋结构的稳定性与耐久性，我们会衡量多项施工条件，保障相关技术规范，实现优化设计。 4.3钢结构优化 伴随着科技的不断发展和进步，房屋建筑结构设计的操作过程中，钢结构成为了比较常见的结构类型，该结构不仅稳定性较高，同时又能够对相关工作的开展，提供较多的参考和指导，整体上的工作进步非常值得肯定。钢结构的优化工作开展，要充分考虑到房屋建筑结

智能优化方法论文

研究生课程论文及评阅书 （2013—2014学年下学期） 论文题目：几种现代优化算法的比较研究课程名称：智能优化方法及应用 任课教师：周永权 授课时间：2014年2月日至2014年6月日 学号：2013081203402 姓名：吴丽佳 专业名称：计算机应用技术 所在学院：信息科学与工程学院

课程论文格式要求 1．课程论文一律使用标准A4复印纸打印，以左侧为准装订成册，本页装订在封面的背面。 2．课程论文格式按照《广西民族大学学报》论文的格式要求实行。 3．论文打印的格式要求： （1）论文标题（使用黑体二号加黑；一级标题、二级标题、三级标题分别使用宋体三号、四号及小四号并加黑）； （2）摘要、关键字（需使用宋体小四号）； （3）正文（使用宋体小四号，行距23磅）； （4）参考文献（使用宋体五号）。 4．“任课教师的评语”放在最后，单独一页。

几种现代优化算法的比较研究 摘要：现代最优化算法比较常见的有遗传算法、粒子群算法、群体复合形进化算法、鱼群算法、模拟退火算法和蚁群算法。文章主要是对遗传算法、粒子群算法和鱼群算法三个算法的优化性能进行比较。首先介绍了三个算法的基本思想和算法优化过程，以此可以了解三种算法有着自身的特点和优势，促进理解后面不同的优化结果和改进方向。文章中，将三种算法分别对这三个函数用VC编出程序，得出优化结果，再针对结果分析算法。三个典型函数特点各不同，但对算法的优化能力要求都比较高，在不同方面考验了算法的收敛和爬山功能。最后，通过分析三个函数的九个优化结果，提出这三种算法的优点和不足，并列出改进措施。从分析结果可以看出遗传算法要优于另两种算法，并且其改进的余地也是最大的，粒子群算法的优化结果次之，鱼群算法的优化结果相对来说是最差的，但三种算法都可以进行改进以达到更好的优化结果。 关键词：优化；遗传算法；粒子群算法；鱼群算法；比较 Abstract: Modern optimization includes genetic algorithm, particle swarm algorithm, multi-complex algorithm, fish school algorithm, Simulated Annealing algorithm and ant colony algorithm. The paper mainly compares the optimization abilities of genetic algorithm, particle swarm algorithm and fish school algorithm. Firstly, the article introduces the basic ideas and the optimization processes of the three algorithms, from which the characteristics and advantages of the three algorithms will be found out, after that, the optimization results and the ways of improvements behind will be understood easily. Secondly, the three algorithms program with VC for the three functions, so get the results of optimization and analyze them. The three representative functions have specialties from each other, but they have one same point which is having much more demands on the algorithms, which tests the abilities of astringency and mountain climbing. At last, through analyzing the nine optimization results of three functions, the paper explains the advantages and the disadvantages of the three algorithms, and puts forward the improvement means. From the conclusion, genetic algorithm is much better than the other two optimization algorithms, and its room of improvement is the most maximum in the three algorithms too. The article also

智能优化算法作业

一、优化算法及其应用 1.简介 共轭梯度法（Conjugate Gradient ）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse 矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。 2.算法原理 共轭梯度法是利用目标函数梯度逐步产生共轭方向作为线搜索方向的方法，每次搜索方向都是在目标函数梯度的共轭方向，搜索步长通过一维极值算法确定。 设二次函数为1 ()2T T f X C b X X AX =++，其中C 为常数，,b X 为n 维列向 量，A 为对称正定矩阵，用共轭梯度法求()f X 的极小点： 共轭梯度法探索的第一步是沿负梯度方向。即()k X 点按()()()k k S f X =-?方向找到(1)k X +，然后沿着与上一次探索方向()k S 相共轭的方向(1)k S +进行探索直达到最小点*X 。 令()(1)(1)()k k k k S f X S β++=-?+。 上式的意义就是以原来的负梯度()()()k k f X S -?=的一部分即()k k S β，加上新的负梯度()(1)k f X +-?，构造(1)k S +。 在上式中k β的选择，应使n 维欧氏空间n E 中的两个非零向量()k S 与(1)k S +关于矩阵A 共轭。即 (1)() (0,1,2,...1)T k k S AS k n +??==-?? 因 1()2 T T f X C b X X AX =++ ，故有()f X b AX ?=+ 若令 ()()()()k k k g f X b AX =?=+ ()(1)(1)(1)k k k g f X b AX +++=?=+

Siemens西门子资源优化系列解决方案

资源优化系列解决方案西门子IT解决方案和服务集团

内容 服务器与存储虚拟化 IT基础架构监控服务 西门子 SharePoint 托管服务 顺利升级到SAP ERP系统(仅限于西门子外部客户) 制造智能 统一通信服务 eTime Sheet IT资产管理

服务器与存储虚拟化获取更大的财务、运营和IT服务优势 IT行业的虚拟化技术已日趋成熟，企业开始认识到将虚拟化技术作为数据中心提供IT服务的主要方式所能获得的财务、运营和IT服务优势。IDC 等分析机构预测，到 01 年该市场有望从 008年的84亿美元增长至150亿美元。然而, 不同的研究结果表明,这并不意味着只要实施了虚拟化技术企业就一定成功。虽然虚拟化能够增加企业服务器的灵活性，不恰当的规划和架构设计反而会增加技术环境的复杂性。为确保有效地实施并管理虚拟化技术，企业需要一个不仅有领域专业知识，丰富的实施及规划经验，而且能提供透彻投资回报率和成本分析的可靠合作伙伴。 挑战 企业必须更加敏捷、更快速做出响应提前行动。CIO和IT经理期望： ?通过更高效地利用资源以降低基础设施成本?降低IT成本，减少运营支持 ?对业务需求更快做出响应，确保达到服务级别协议(SLA)要求 ?改善业务流程，提高业务敏捷性 ?改善运营的连续性和可预测性。我们的解决方案 西门子IT解决方案和服务集团可为您提供一流的服务器与存储虚拟化解决方案： ?整合与迁移解决方案 ?高可用性解决方案 ?灾难恢复解决方案 ?整合备份解决方案。 基于这些解决方案，我们可帮助您： ?通过在具有更高可扩展性、可靠性和数量更少的企业级服务器上的虚拟机来运行软件应用，以有效控制服务器的蔓延扩展，从而实现整合与成本的节省。 ?通过快速资源提供与调整，实现您IT系统的灵活性，满足日益变化的业务需求。 ?确保接近100%的应用程序正常运行时间，同时确保所有虚拟机具备高可用性——改善可用 性和可预测性。