<sup id="ujilt"></sup>
時間：2023-06-14 16:31:48
序論：在您撰寫基于模型的優(yōu)化設計時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
天線背架結構是反射面的主要支撐結構。一方面，面板的自重主要靠背架來承擔，另一方面，背架的自重又有可能惡化反射面的變形，進而影響天線的電磁性能。因此，背架結構的設計是天線結構設計中的一個關鍵環(huán)節(jié)。人們很早就開展了天線背架結構的優(yōu)化設計研究。從已有的文獻來看，大部分的工作局限于背架的尺寸優(yōu)化和下弦節(jié)點的位置優(yōu)化。背架結構的拓撲優(yōu)化問題的研究則相對較少，而且均以全基結構作為初始結構。
一般來說，背架結構是大型桿系結構。桿系結構的拓撲優(yōu)化通常采用所謂基結構法。該方法在給定的節(jié)點位置下，首先確定節(jié)點之間的初始連接關系，即基結構，進而在優(yōu)化過程中逐步刪除不必要的桿件，最終得到結構的最優(yōu)拓撲結構。對基結構法來說，基結構的確定是很重要的，基結構決定了設計空間的大小，從而會對優(yōu)化結果產生較大影響。在理論研究中，通常將所有的節(jié)點兩兩連接起來，組成所謂的全基結構。對于天線背架這樣大型的桿系結構而言，全基結構往往導致設計規(guī)模過大而不實用。一個較實用的處理辦法是先根據結構的對稱性和工程經驗確定一個初始結構，在初始結構的基礎上逐步增加桿件，最終形成一個合理的基結構。為了不使設計規(guī)模過大，所增加的桿件數(shù)目應盡可能的少，新增桿件應盡可能地改善當前結構的力學性能。為此，需要研究一個合理的桿準則。
在拓撲優(yōu)化中，T.Hagishita 曾提出一個桿機制，即將擬新增的桿件用虛單元表示，利用當前結構的節(jié)點變形計算所有虛單元的潛在應力，并根據潛在應力的大小作為桿依據，潛在應力大的虛單元作為新增桿件。簡單的算例表明該方法不以全基結構作為初始結構，也能得到較好的優(yōu)化結果。該準則的缺點僅針對單工況，天線結構隨著其俯仰角的變化，一般工作于多個重力工況。所以為了確定背架合理的基結構，應給出多工況下的桿準則。
首先闡述了場耦合理論的基礎工作，即從結構位移場出發(fā)，給出主反射面變形、饋源位姿和副面位姿對天線遠場方向圖的影響關系。介紹了反射面天線結構位移場與電磁場的場耦合理論模型。在場耦合理論的基礎上，建立了面天線機電綜合優(yōu)化模型，引入了拓撲變量進行優(yōu)化設計。主要討論了在機電綜合優(yōu)化模型設計存在的不足和問題，提出天線結構建立基結構時的增桿機制。目的是避免過多對提高電性能無益的桿件在基結構中出現(xiàn)，提高計算效率。隨著深空探測、射電天文等科學領域的發(fā)展，反射面天線正朝著大口徑、高頻段和高增益的方向發(fā)展，這給反射面天線的設計帶來了諸多挑戰(zhàn)。反射面天線是典型的機電一體化系統(tǒng)，天線結構設計的最終目的是滿足天線的電性能要求，因而，必須從機電耦合的角度對其進行機電綜合優(yōu)化。在國家重大科研項目的支持下，對反射面天線的機電綜合拓撲優(yōu)化問題進行了較為系統(tǒng)的研究。
一、賦形卡式天線主面變形的副面實時補償首先，在保證擬合精度的前提下，用標準拋物線對天線主面的母線數(shù)據進行分段擬合，如果不作任何處理，在擬合過程中發(fā)現(xiàn)，相鄰的拋物面可能是不連續(xù)的，而考慮到反射面實際的變形是連續(xù)變化的，所以在擬合過程中應兼顧實際情況對擬合程序作相應的調整。其次，基于該拋物環(huán)面對天線各典型工況下的主面變形進行吻合，又存在著另一個問題，即在各理論面的基礎上進行吻合會導致各自的焦點是根據各環(huán)的變形情況處在不同的位置。所得出的吻合精度并不能正確的指導副面的調整。因此，我們在優(yōu)化模型中施加了多段環(huán)面新焦點共線約束。換言之，將共線約束用數(shù)學函數(shù)的形式提出，這樣能通過優(yōu)化計算得到的一組主面吻合參數(shù)才能保證有準確的主副面匹配關系，從而真正實現(xiàn)副面對天線主面變形的補償。
二、基于場耦合理論的面天線機電綜合優(yōu)化
闡述了場耦合理論的基礎工作，介紹了反射面天線結構位移場與電磁場的場耦合理論模型。在場耦合理論的基礎之上，建立了面天線機電綜合拓撲優(yōu)化模型。提出一種建立天線背架結構基結構的方法，避免過多對提高電性能無益的桿件在基結構中出現(xiàn)。
三、場耦合理論在某深空探測 65 米反射面天線的工程應用考慮到副面位姿對電性能有明顯的影響，在場耦合理論的基礎上，以結構尺寸和拓撲變量以及副面調整量作為設計變量，建立了機電綜合拓撲優(yōu)化模型。采用該模型對某 65 米口徑的反射面天線結構進行了優(yōu)化設計，給出了新的結構方案，電性能提升明顯。通過計算我們發(fā)現(xiàn)，不對稱結構不僅僅影響反射面面板最大位移量，而且影響位移分布，拓撲的改變同時對這兩方面都有改善。拓撲改變以后的最大好處是降低了第一副瓣電平，使之達到工程設計要求，得出的結果可供工程實踐參考。
四、基于交叉過濾的桿系結構拓撲優(yōu)化方法
關鍵詞：給水管網；管網優(yōu)化；數(shù)學模型
中圖分類號：TV212.2 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3198（2007）09-0249-01
1 引言
自從60年代Carmelita以及Shake等人提出利用系統(tǒng)分析的方法，尤其是優(yōu)化算法進行給水管網設計的課題以來，前人在如何建立管網優(yōu)化模型方面已經做了大量的研究和探索工作。
給水管網的優(yōu)化設計，應考慮到4個方面：即保證供水所需的水量和水壓、水質安全、可靠性和經濟性。管網技術經濟計算就是以經濟性為目標函數(shù)而將其余的作為約束條件，據此建立目標函數(shù)和約束條件的表達式以求出最優(yōu)管徑或水頭損失。由于水質安全性不容易定量的進行評價，正常時和損壞時用水量會發(fā)生變化，二級泵房的運行和流量分配等有不同方案，所有這些因素都難以用數(shù)學式表達。因此，管網技術經濟計算主要是在考慮各種設計目標的前提下求出一定設計年限內管網建造費用和管理費用之和為最小時的管段直徑或水頭損失，也就是求出經濟管徑或經濟水頭損失。
2 數(shù)學優(yōu)化模型
2.1 壓力流單水源環(huán)狀網的優(yōu)化設計數(shù)學模型
起點水壓未給的管網需要供水動力費用，而動力費用隨泵站的流量和揚程而定，揚程則決定于控制點要求的最小服務水頭，以及輸水管和管網的水頭損失等。水頭損失又和管段長度、管徑、流量有關。所以，管徑由管網的建造費用和管理費用之和為最低的條件確定，這時目標函數(shù)為:
該數(shù)學模型是以經濟性為目標函數(shù)，將其余條件作為約束條件(水力約束和可靠性約束)。由于水質的可靠性指標難以量化，故未考慮水質的約束條件，同樣由于可靠性指標的度量問題，水壓的約束也僅僅是要求水源泵站揚程必須滿足控制點的水壓要求，只要控制點的壓力在最高用水時可以達到最小服務水頭，整個管網就不會存在低壓區(qū)。此外，也要考慮管徑的范圍約束，以保證管網的水量和水壓。
2.2 多水源環(huán)狀網的優(yōu)化設計數(shù)學模型
多水源管網供水安全，可以節(jié)省造價和電能。其優(yōu)化設計計算原理與單水源時相同，目標函數(shù)為:
該數(shù)學模型與上述系統(tǒng)不同的是，每一水源的供水量，隨著供水區(qū)用水量、水源的水壓以及管網中的水頭損失而變化，從而存在各水源之間的流量分配問題，即要考慮到水源的水量約束條件。
2.3 設加壓泵站環(huán)狀網的優(yōu)化設計數(shù)學模型
為滿足管網中局部地區(qū)的水壓應在管網中設置加壓泵站。當加壓泵站位置靠近水源泵站時，水源水泵降壓快，而加壓泵加壓流量大；加壓泵站遠離水源泵站時，水源水泵降壓慢，而加壓泵加壓流量小。這樣，目標函數(shù)在進行優(yōu)化設計計算時應考慮水源泵站和加壓泵站兩項動力費用。因此建立如下數(shù)學模型:
該數(shù)學模型與上述系統(tǒng)不同的是：在滿足管網水力約束和可靠性約束的同時要滿足加壓揚程約束。加壓泵站流量屬于待求的未知數(shù)，可近似取為所屬管段的管段流量。
對上述系統(tǒng)采用優(yōu)化的方法進行實現(xiàn)，最終求得系統(tǒng)最優(yōu)時的管徑、管段流量、流速、水力坡度、水泵揚程、各節(jié)點的水壓等。
3 結束語
給水管網是給水工程中投資最大的子系統(tǒng)，一般要占到工程總造價的50%-80%。在工程總投資有限的前提下，在保證整個供水系統(tǒng)中水量、水壓、水質安全以及供水可靠性的基礎上，以整個系統(tǒng)的總造價或年費用為目標函數(shù)進行管網優(yōu)化設計，尋求目標函數(shù)最小的設計方案,對加強安全可靠性、降低工程成本、提高經濟效益和社會效益有著重要的現(xiàn)實意義。
參考文獻
［1］王訓儉，張宏偉，趙新華.城市配水系統(tǒng)宏觀模型的研究［J］.中國給水排水，1988,4，(2).
［2］俞國平.城市配水管網的優(yōu)化設計［J］.中國給水排水,1987,(5):48-53.
關鍵詞：發(fā)動機懸置系統(tǒng)；能量解耦；Pareto遺傳算法；穩(wěn)健優(yōu)化設計；Monte Carlo法
中圖分類號：U464.12 文獻標志碼：A 文章編號：1005-2550（2012）04-0016-04
Robust Optimal Design of Engine Mounting System Based on Tolerance Model
WANG Xin-kan1，2
（1.Institute of Noise and Vibration Research，Hefei University of Technology，Hefei 230009，China；2. Anhui Key Laboratory of Automobile NVH and Reliability，Hefei 230009，China）
Abstract：Considering the influence of the uncertainty of design variable on the results，the robust optimization design theory is used to build robust model. Pareto Genetic Algorithms is adopted to optimize the stiffness of mounting of engineer mounting system which takes the decoupling of energy distribution as a target，and the Monte Carlo method is used to analyze the optimized results. The results show that the method can improve the robustness of mounting system.
Key words：engine mounting system；energy decoupling；Pareto genetic algorithms；robust optimal design；Monte Carlo method
人們對汽車乘坐的舒適度要求越來越高，發(fā)動機是汽車主要的振源，其振動經懸置系統(tǒng)傳遞給車架或車身，因而發(fā)動機懸置系統(tǒng)的參數(shù)設計對汽車整車減振來說非常重要。對于發(fā)動機懸置系統(tǒng)的優(yōu)化設計，可以從不同角度提出目標函數(shù)和約束條件，并建立不同的數(shù)學模型。常見的目標函數(shù)主要有：發(fā)動機懸置系統(tǒng)六自由度完全解耦或是部分解耦，移頻使系統(tǒng)固有頻率處在合理的區(qū)間，系統(tǒng)的支反力（矩）最小或是傳遞率最小。考慮到研究的車型上的懸置位置和安裝角度已經確定，因而以懸置的剛度為設計變量，主要從移頻且使懸置系統(tǒng)部分解耦來進行多目標參數(shù)優(yōu)化設計。懸置廠商提供的懸置墊，懸置剛度參數(shù)一般都有很大的可變性，主要來源于懸置材料的變化和懸置幾何形狀的變化。另外在懸置與支架等的裝配過程中，往往會產生預應力以及懸置形狀的扭曲，也將造成懸置剛度值的變化［1］。傳統(tǒng)的確定性解耦優(yōu)化方法往往忽略了懸置剛度值的可變性，忽略了剛度偏差對懸置系統(tǒng)解耦的影響，使實際的工況下解耦效果很不理想。基于對懸置參數(shù)不確定因素影響的考慮，應該選擇一種方法一方面尋求目標函數(shù)的最優(yōu)值，另一方面應該考慮設計變量的誤差等不確定因素，這就需要我們在優(yōu)化設計中結合穩(wěn)健設計的思想，即穩(wěn)健優(yōu)化設計。本文將穩(wěn)健優(yōu)化設計應用于發(fā)動機懸置系統(tǒng)的解耦優(yōu)化中，充分考慮了各種干擾和設計變量的變差情況，不僅保證設計結果的合理性，同時也保證設計結果對懸置參數(shù)的不敏感性。同時利用Monte Carlo方法對結果進行分析驗證，對懸置剛度對系統(tǒng)性能的影響程度進行研究。
1 穩(wěn)健優(yōu)化設計模型
傳統(tǒng)確定性優(yōu)化模型為：
min f（x）s.t. gi（x）≤0 i=1，2，L，m xL≤x≤xu（1）
式中：x，xL，xu分別為設計變量及其上下界； f（x）為目標函數(shù)；gi（x）（j=1，2，L，m）為m個約束函數(shù)。
穩(wěn)健優(yōu)化設計中，不僅考慮目標函數(shù)均值?滋f變化，而且要考慮目標函數(shù)的標準差?滓f的變化。均值?滋f和標準差?滓f的計算，可以通過泰勒級數(shù)展開來近似?？紤]變量相互獨立，則目標函數(shù)的均值和標準差分別為：
?滋f =f（?滋x）+■■■?滋xi?滓2xi?滓f =■ （2）
對于約束函數(shù)，由于變量變化因而引起約束的變化，于是原問題的約束變?yōu)椋?/p>
?滋g i（x）+n?滓g i（x）≤0 （3）
同時為了表示設計變量偏離的可行性，相應的設計變量的邊界變?yōu)椋?/p>
xL-n?滓x≤x≤xu+n?滓x （4）
（2）、（3）式中n為任意常數(shù)，當n=3，x隨機變差時，其設計的可行率可達到，能滿足實際要求。
綜上，穩(wěn)健優(yōu)化模型為［3］：
min ?滋f ?滓ff（x）s.t. ?滋g i（x）+n?滓g i（x）≤0 i=1，2，L，m xL-n?滓x≤x≤xu+n?滓x（5）
2 發(fā)動機懸置系統(tǒng)優(yōu)化模型
【關鍵詞】旅游線路；優(yōu)化設計；數(shù)學模型
一、引言
旅游線路是指在一定的區(qū)域內，為使游人能夠以最短的時間獲得最大觀賞效果，由交通線把若干旅游點或旅游區(qū)域合理地貫穿起來并具有一定特色的路線。假設江蘇徐州有一位旅游愛好者從2011年五月一日上午八點出發(fā)，預選了表1中所示的十個景點。在以下的幾種需求下分別建立相應的數(shù)學模型，優(yōu)化設計出最佳的旅游線路。
表1預選的十個省市旅游景點
旅行中的必要假設：車票或機票可預訂到；旅行期間天氣良好，交通順暢；晚上20：00至次日早晨7：00之間，如果在某地停留超過6小時必須住宿，住宿費用不超過200元/天，吃飯等其它費用60元/天；景點的開放時間為8:00至18:00。符號說明：m：總的旅游費用；T：總的旅游時間；cij：第i個城市到第j個城市所需的交通費用；dij：第i個城市到第j個城市所需的交通時間；Zi：第i個景點的住宿費用；T12：交通花費總時間；ti：在第i個景點的停留時間；yi：第i個景點的住宿時間；n：游覽景點的數(shù)目；rij值為1表示從第i個景點直接到第j個景點，為0表示其他情況；Si值為1表示在第i個景點住宿，為0表示其他情況。
二、不同旅游需求下的數(shù)學模型
1．需求一：時間不限，花費費用最少?？偟穆糜钨M用由交通費用、門票費用、住宿費用和吃飯及其他費用4部分組成，而門票費用、吃飯及其他費用已經確定，只需在游客游覽完十個景點的條件下使交通費用和住宿費用最少即可。通過在網上查詢可得到：十個景點門票總費用為1225元，市內交通總費用為224元。
由于該問題是典型的TSP（旅行商問題）問題。我們以旅游費用最少為目標建立一個單目標優(yōu)化模型，引入兩個0-1變量分別表示是否游覽某個景點和是否在某景點住宿，從而得出旅游費用的目標函數(shù)表達式，并給出相應的約束條件。目標函數(shù)：
根據此模型，使用LINGO編程進行求解得到的旅游線路如下：徐州->黃鶴樓－>廬山（住宿）－>黃山－>普陀山－>恐龍園（住宿）－>嶗山－>八達嶺長城－>喬家大院－>西安市秦始皇兵馬俑－>洛陽市龍門石窟－>徐州。通過制定詳細的旅游行程表表明此路線可行，確定總費用在2880元左右，在可接受范圍之內，表明此模型可用。
2．需求二：費用不限，花費時間最少。需求二不限制旅游費用，而要求在最短時間內游遍十個景點。旅游時間由交通花費時間、景點停留時間、住宿時間3部分組成。考慮飛機時刻安排以及在景點停留最短時間要求，我們盡量使景點停留時間和住宿時間最少。從網上收集各城市交通情況，并根據常規(guī)車速估計，各城市機場或車站與景點間的市內交通總時間為：T2=25小時。在需求一基礎上，改變目標為時間最少，調整約束條件，建立如下模型。目標函數(shù)：
使用LINGO編程求解，得到最短時間為9天。推薦最佳旅游路線為：徐州－>喬家大院－>嶗山（住宿）－>普陀山（住宿）－>八達嶺長城（住宿）－>龍門石窟（住宿）－>秦始皇兵馬俑（住宿）－>黃山（住宿）－>廬山（住宿）－>黃鶴樓（住宿）－>恐龍園（住宿）－>徐州。通過制定詳細的旅游行程表表明此路線可行，且時間安排合理。
3．需求三：限定費用，盡可能多游覽景點。需求三限定旅游費用，時間不限，設計在此條件下能游覽最多景點的最佳路線。使用單目標優(yōu)化模型，以景點數(shù)最多為目標，在需求一基礎上加上總費用小于2000元的約束條件，建立模型如下。目標函數(shù)：Max n，約束條件：在需求一約束上加上總費用約束，m≤2000元。然后編程求解，得到最多景點數(shù)為7，時間為8天。推薦最佳旅游路線為：徐州->恐龍園->廬山->黃鶴樓->八達嶺長城->喬家大院->秦始皇兵馬俑->龍門石窟->徐州。旅游花費費用為1217元左右，但程序在求解時未考慮每天吃飯費用60元這個定值，所以總的旅游費用為1217+60×8=1697元。通過制定詳細旅游行程表表明此路線可行且合理，總的旅游花費滿足要求。
4．需求四：限定時間，盡可能多游覽景點。需求四限定時間，旅游費用不限，我們建立以游覽景點數(shù)為目標的單目標規(guī)劃模型，并在需求二基礎上加上總時間不大于5天的約束條件，建立模型如下。目標函數(shù)：
編程求解，得到5天時間內最多游覽6個景點。推薦最佳旅游路線為：徐州－>八達嶺長城－>龍門石窟（住宿）－>秦始皇兵馬俑－>喬家大院（住宿）－>黃鶴樓（住宿）－>恐龍園（住宿）－>徐州。同樣制定了詳細的旅游行程表，表明此路線可行，且在5天內游覽景點數(shù)最多。
5．需求五：限定時間和費用，盡可能多游覽景點。把旅游費用作為新的約束加入約束條件，模型如下。目標函數(shù)：Max n，約束條件：
利用模擬退火算法思想設計算法，并編程求得結果：5天時間內游覽5個景點，共花費1910元左右。推薦最佳旅游路線為：徐州－>八達嶺長城－>喬家大院－>秦始皇兵馬俑－>黃鶴樓（住宿）－>恐龍園－>徐州。同樣可以利用此線路設計結果制定詳細且安排合理的旅游行程表。
參考文獻
[1]馬勇．區(qū)域旅游線路設計初探[J]．旅游學刊．1990，V5（3）
[2]姜啟源．數(shù)學模型（第三版）．高等教育出版社，2003
[3]謝金星，薛毅．《優(yōu)化建模與LINDO/LINGO軟件》．清華大學出版社，2005
【關鍵詞】分布式水文模型；雨洪排放系統(tǒng)；優(yōu)化設計
1、現(xiàn)有雨洪排放排水系統(tǒng)的缺點
（1）現(xiàn)有雨洪排放系統(tǒng)設計標準偏低。我國城市現(xiàn)有雨水排水管網的設計暴雨標準大多是幾年一遇，最高的也只是20年一遇，明顯偏低。我國城市化進程速度很快，很多城市目前的局部降雨狀況已經大大超過了當初的設計值，排水系統(tǒng)已經不堪重荷，局部區(qū)域的雨水不能及時得以排放。形成內澇，內澇又破壞排水系統(tǒng)，使得排水能力下降，形成惡性循環(huán)。
（2）現(xiàn)有設計方法本身存在很多不合理性。目前我國大多數(shù)城市排水管網設計依據的徑流量仍然是直接或者間接通過下面的推理公式得來的[1]。
QS=F.qs.Ψ
式中：QS-管道節(jié)點以上的設計流量；F-節(jié)點以上的匯流面積；qs-管道節(jié)點以上的設計的平均暴雨強度，由歷史同歷時的最大降雨強度統(tǒng)計得來；Ψ-徑流系數(shù)。
應用推理公式的優(yōu)點是簡單迅速，但其本身很粗糙。一方面，設計的平均暴雨強度是通過歷年的短歷時最大降雨強度統(tǒng)計分析總結得出的，用它來計算形成的徑流量有偏大之嫌，造成管網建設的浪費，實踐中也證實了這一點。另一方面.該公式只是簡單地使用一個“刊布”而未經實地檢驗的徑流系數(shù)或平均徑流系數(shù)來計算產流量，不能考慮城市化變化的趨勢。 （3）排水系統(tǒng)設計施工中的問題。目前已有的排水系統(tǒng)設計存在很多的不規(guī)范性。如在排水管徑變化時，當下段的管徑計算值比上一段小，簡單的取上一段的管徑作為本段管徑，這反應了設計方法的不合理性。施工中，為了減少工程量。管道埋深不能滿足設計要求，在地質條件很差的時候，管道的坡度更是不能達到設計要求，形成淤積或沖刷[2]。
（4）排水系統(tǒng)管理中的問題。重建設輕管理，城市雨水管網在管理方面很是欠缺。一個好的設計排水工程.要想發(fā)揮其最大地效率。管理、優(yōu)化調度與運行很重要。
2、分布式水文模型用于排水系統(tǒng)設計的優(yōu)勢分析
分布式水文模型應用于城市化排水系統(tǒng)的設計的想法，基于以下幾點優(yōu)勢：
（1）設計暴雨更接近實際。傳統(tǒng)設計方法將統(tǒng)計得來的單次的設計暴雨按照時程逐漸較少、在空間上平均來分配，這明顯不以實際情況為基礎。典型的降雨是一個先增加達到最大強度后逐漸衰減的過程。推理公式無法將這一復雜的過程用于設計，用分布式水文模型則可以。在確定本地區(qū)的“設計雨量”后，用典型降雨的時空分配特征來分配設計降雨，從而為設計提供更為客觀的基礎[3]。
（2）產匯流機理的科學化。使用水文模型可以從機理上解釋徑流的形成，從根本上消除傳統(tǒng)推理公式帶來的一些不合理性。計算正確時一般不會遇到排水系統(tǒng)越來越小的情況。從設計的前提到依據，都從實際情況和科學的角度出發(fā)，隨著對產匯流物理機理認識的不斷加深，模擬精度將不斷得以提高，設計的依據越來越可靠。
（3）設計尺度更加合理。分布式水文模型則可以在細化的雨水搜集的區(qū)域內做特別的研究，不同的區(qū)域將會有不同的產匯流參數(shù)來精確反應該區(qū)域的特性。
（4）能夠反應城市化進程中的設計要求的變化趨勢。城市排水系統(tǒng)的設計研究需要更為精細，需要反應隨著城市化進程加快出現(xiàn)的一些趨勢。使用分布式水文模型，則可以將其一些參數(shù)（如下滲率、截留量、蒸發(fā)率等）與變化因素關聯(lián)起來，可以結合對城市發(fā)展規(guī)劃或城市化的趨勢。在設計同時預測變化情況下的數(shù)值，使得設計兼顧未來[4]。
3、基于分布式水文模型的城市雨洪排放系統(tǒng)設計思路
在城市排水系統(tǒng)設計中應用分布式水文模型將大大消除現(xiàn)有雨洪排放排水系統(tǒng)的各種弊端。其設計思路是[5]：
（1）按照分水線和地勢劃分雨水收集面積，初步確定雨水管線，并確定各短管網的收集區(qū)域。雨水收集排放盡量的依照地形坡度.充分利用坡度進行地面匯流，在不影響輸水能力的情況下減少管道工程量。
（2）確定設計暴雨及其時程分配。對設計時段的歷年雨量進行統(tǒng)計分析或利用氣象的資料將設計暴雨作為總雨深和歷時的函數(shù)，確定設計降雨量，依據典型暴雨時空分布規(guī)律，并按照空間特性分配設計降雨。
（3）將降雨的時空分配值帶入分布式水文模型進行計算，對降雨通過植物截留、地面儲蓄、下滲扣除，求得相應區(qū)域的產流，并進行匯流演進計算，得到流量過程。依據流量過程進行管道設計。并逐一進行演算。完成初步設計。
（4）進行排水系統(tǒng)設計的優(yōu)化。城市化進程帶來雨洪排放系統(tǒng)很多不確定性，在這種情況下，對設計的雨洪排放系統(tǒng)某些環(huán)節(jié)做一定技術上的改進，可以增強排放系統(tǒng)的耐沖擊性和適應性。
4、雨洪排放系統(tǒng)設計措施
實踐證明，新型的雨洪排放技術應用于排水系統(tǒng)的設計確實大大地提高排水系統(tǒng)的效率。目前。新型的雨洪排放技術化分為兩類：以實現(xiàn)及時排放為目的快速雨洪排放技術和以實現(xiàn)雨水利用為目的的雨洪利用技術。前者設法減少雨水在積水區(qū)的停留時間.而后者則側重于用工程措施儲蓄雨水而實現(xiàn)對其利用。在很多地方，二者區(qū)別并不明顯。有結合的趨勢。
城市雨洪利用技術一般用于缺水地區(qū)[6]。它用工程措施將雨水儲蓄起來。然后常以中水的方式加以利用。如屋頂雨水收集技術利用屋頂水箱儲蓄雨水，稍加處理后用作室內沖洗廁所；用停車場收集的房屋排水管和建筑物周邊的雨水用作的沖洗車輛、噴泉：公園閑置池塘和水溝在下雨期間最大程度的截留雨水，用作澆灌植物和景觀用水。在嚴重缺水的地區(qū)，收集的雨水通過滲渠長時間下滲，補給地下水.緩解過度開采地下水造成的“地下漏斗”、地面沉降和海水入侵等問題。
結 論
在設計中不論是運用人工技術還是利用天然設施，都是為了使得設計的系統(tǒng)發(fā)揮最大的效用。進行優(yōu)化設計的系統(tǒng)如果實現(xiàn)了高效調度。即對雨洪的排放、分流、儲存、下滲、利用等各個環(huán)節(jié)達到有機結合。將大大提高對雨洪的耐沖擊的能力，緩解高強度降雨對排放系統(tǒng)的壓力。有效地防止雨水的淤積。避免大面積內澇。
參考文獻
[1] 段志華.城市排水系統(tǒng)的優(yōu)化設計[ 科技情報開發(fā)與經濟]，2009，1 9（22）：225 226.
[2] 張靈峰，張志軍.北方平原城市雨水系統(tǒng)的優(yōu)化設計[J].城市道橋與防洪，2008，（03）：41―43.
[3] 陳銳，張志軍.舊排水泵站的技術改造[J].中國給水排水，2007，23（08）：26.29.
[4] 任立良，江善虎，袁飛，等.水文學方法的演進與詮釋[J].水科學進展，201 1，22（4）：586―592.
>> 游泳促進中老年人健康的研究 基于STM32的中老年人跌倒監(jiān)測裝置研究 中老年人 適合中老年人的處方 中老年人牙病的防治誤區(qū) 缺氧,中老年人猝死的元兇 中老年人的養(yǎng)生與保健 中老年人“怪異”的頸椎病 漫話中老年人的皮膚保健 中老年人的用眼衛(wèi)生 中老年人睡眠障礙的治療 中老年人不可忽視的病變信號 中老年人的吞咽障礙 中老年人運動的“危險信號” 慢跑對中老年人的利弊 警惕中老年人的心理問題 中老年人鼻出血的治療探討 咋治療中老年人的腿抽筋 中老年人的性事特點 盛夏，中老年人的運動與膳食 常見問題解答 當前所在位置：.
[3]肖雪.國內外老年人數(shù)字閱讀研究述評[J].圖書情報工作， 2014，58（8）：139-146.
[4]Kano N， Seraku N， Takahashi F. Attractive quality and must-be quality [J].The Journal of Japanese Society for Quality Control， 1984， 14（2）：147-156.
[5]涂海麗，唐曉波.微信功能需求的KANO模型分析[J].情報雜志，2015（5）：174-179.
[6]齊向華，符曉陽.基于Kano模型的圖書館電子服務質量要素分類研究[J].情報理論與實踐，2015，38（4）：80-85.
[7]李夢婕.基于Kano模型的移動閱讀服務質量影響因素研究[J].科技情報開發(fā)與經濟，2011，21（6）：124-128.
關鍵詞 太陽能小屋；Monte Carlo算法；混合整數(shù)規(guī)劃；計算機模擬
中圖分類號：TM914 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2013）16-0019-04
新能源利用是我國七大戰(zhàn)略性新興產業(yè)之一，太陽能光伏發(fā)電是新能源利用的重要領域。在設計太陽能小屋時，需在建筑物外表面（屋頂及外墻）鋪設光伏電池，光伏電池組件所產生的直流電需要經過逆變器轉換成220 V交流電才能供家庭使用，并將剩余電量輸入電網。不同種類的光伏電池每峰瓦的價格差別很大，且每峰瓦的實際發(fā)電效率或發(fā)電量還受諸多因素的影響，如太陽輻射強度、光線入射角、環(huán)境、建筑物所處的地理緯度、地區(qū)的氣候與氣象條件、安裝部位及方式（貼附或架空）等。因此，在太陽能小屋的設計中，研究光伏電池在小屋外表面的優(yōu)化鋪設是很重要的問題。
本文主要研究戶用并網光伏陣列安裝方案的組合優(yōu)化問題。為滿足年光伏發(fā)電總量盡可能大，單位發(fā)電費用盡可能小的目標，首先根據地區(qū)地理條件、電池組安裝部位及方式，給出太陽能電池組的選定方案。然后在各電池分組的逆變器選配原則下，考慮各太陽能組件的不同設計參數(shù)及價格，從而確定最佳光伏系統(tǒng)設計方案。
研究在僅考慮貼附安裝方式的情況下，對光伏陣列鋪設方案的優(yōu)化問題。首先，需要根據題目給出的小屋外觀尺寸，對每個墻面分別建立直角坐標系。然后，主要考慮光伏電池組件面積和房屋的鋪設條件，以各類光伏電池組件數(shù)量和安裝位置為決策變量，建立年發(fā)電總量最大、單位發(fā)電費用最小的雙目標最優(yōu)化模型.并考慮逆變器額定輸入電壓和功率約束，調整太陽能電池組件安裝設計方案，從而得到最優(yōu)光伏電池組件及逆變器的選配方案。
1 模型假設
1）假設太陽能電池方陣的架設是獨立的，不受周圍環(huán)境影響。
2）假設同一分組陣列中的組件在安裝時，具有相同的陣列方位角、傾角。
3）假設各類電池組件的最低輻射量限值分別為：單晶硅和多晶硅電池啟動發(fā)電的表面總輻射量≥80 W/m2、薄膜電池表面總輻射量≥30 W/m2。
4）假設所有光伏組件在0～10年效率按100%，10～25年按照90%折算，25年后按80%折算。
5）假設逆變器設置在房屋外部，不占用建筑外表面。
6）假設當太陽輻射值低于電池表面太陽光輻照閾值時，電池組件不輸出電力。
2 變量與符號說明
：表示墻面的長度；
：表示墻面的寬度；
：表示第i類光伏電池組件的鋪設數(shù)量；
：表示對第i類光伏電池組件中的第j個組件的標記；
：表示第i類的光伏電池組件鋪設數(shù)量；
：表示第i個同類電池板的額定功率；
：表示第j類逆變器的額定輸入功率。
3 模型的建立與求解
主要研究在有瑕疵墻面上光伏陣列布局的數(shù)學模型與算法。由于僅考慮光伏電池組件貼附安裝，故首先需要建立安裝光伏電池組件的類型選擇模型，以及相應鋪設數(shù)量的計算模型。其次，在僅考慮無瑕疵平面情況下，構造太陽能電池組的最優(yōu)布局規(guī)劃模型。再利用各墻面的門窗尺寸和位置數(shù)據對模型進行修正，得到有瑕疵情況下，各墻面和屋頂?shù)墓夥姵仃嚵凶顑?yōu)布局方案。最后，根據所得布局方案，給出小屋光伏電池35年壽命期內的發(fā)電總量、經濟效益及投資的回收年限的計算模型。
3.1 光伏電池年發(fā)電總量計算模型的建立
為求解光伏電池年發(fā)電總量，首先建立光伏電池第m年發(fā)電量計算模型：
其中，表示第k個太陽時的輻射量，表示第i類型號電池板的面積，表示第類型號電池板在輻射為情況下的轉換效率，表示第i類逆變器的逆變效率。由于逆變器存在80%的阻性負載，故計算光伏電池年發(fā)電總量時，應當加上0.8乘項，修正陣列年總發(fā)電量輸出值。
然后，計算光伏組件在第年的效率，已知發(fā)電效率為：
則光伏電池35年的總發(fā)電量的計算模型為：
其中，8759表示一年太陽時最大值。
3.2 光伏電池年經濟效益計算模型的建立
由模型I可得到光伏陣列最優(yōu)布局方案，據此，結合各墻面年總輻射強度有效值數(shù)據，建立光伏電池總經濟效率的計算模型：
其中，表示光伏陣列35年的毛經濟效益總和（即不減去成本的毛收益），其計算模型如下：
式中，表示光伏電池第i年的毛經濟效益，光伏電池第m年的發(fā)電量由光伏電池年發(fā)電總量計算結果可知。
3.3 光伏陣列投資回收年限計算模型的建立
通過分析光伏陣列的年發(fā)電總量與年經濟效益計算模型間的關系，可得光伏陣列投資回收年限T應滿足如下關系：
其中，表示光伏電池第i年的毛經濟效益；C表示逆變器和電池組的總成本；表示使用的第i種型號電池組件的數(shù)量；表示使用的第i種型號逆變器的數(shù)量；表示所使用的第i種型號電池組件的價格；表示所使用的第i種逆變器的價格。
利用上述關系，求解使得上述不等式成立的最小整數(shù)T，即為所求的回收年限。
3.4 光伏陣列最優(yōu)布局規(guī)劃模型的建立與求解
3.4.1 模型的建立
1）電池組件的擺放方向分析。
對于每塊放入的電池組件，均存在兩種不同擺放方向：橫向和縱向。在不考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)布線復雜性的情況下，引入變量（，表示橫放；，表示豎放），用來描述各個墻面上第i類第j塊光伏陣列的鋪設方向。其中，橫向擺放表示電池組件的長邊與墻面的長平行擺放，縱向擺放表示電池組件的長邊與墻面的寬平行擺放。
2）電池組的類型選擇分析。
考慮到同一安裝平面內所鋪設組件受到逆變器選配約束，故首先建立各墻面安裝光伏電池組件的類型最優(yōu)排序模型，選擇不超過3種類型的電池組，從而降低安裝組件類型的選擇方案，達到簡化問題的目的。
通過分析各墻面光照輻射年均值，同時考慮各類型光伏發(fā)電組件的發(fā)電輻射閥值，計算各墻面各類型的電池組件接收總輻射有效值：
利用每個墻面除去窗口后的總面積和各類電池組件的面積，可計算得到第i類電池的最大擺放組件個數(shù)。又需要考慮光伏電池組件的單位發(fā)電功率費用指標，。其中，表示逆變器和電池組的總成本，表示第i類光伏電池陣列的年發(fā)電總量。
利用（1）、（2）式條件，同時考慮各類電池組件轉換效率，可得到排序指標R的計算模型如下：
各墻面的最佳組件字典序排序與值相關，越大表示該電池組越優(yōu)，表示電池組件的轉換效率需要受到的影響，據此，可得電池類型最優(yōu)選擇方案。
由太陽輻射相關知識可以得到。其中為平面的法線和太陽入射方向的夾角。
3）無瑕疵條件下光伏陣列最優(yōu)布局規(guī)劃模型。
按照問題分析中對光伏系統(tǒng)設計的目標分析，確定如下兩個最優(yōu)化目標：
目標I：年光伏發(fā)電總量最大可表示為：
其中，表示第i類的光伏電池組件鋪設數(shù)量，表示第i類光伏電池組件的實際功率，由于電池發(fā)電總量與光伏組件的實際功率僅相差太陽輻射乘項，且根據對太陽輻射的假設，同一平面上的太陽輻射相等，故原目標與光伏陣列總實際功率最大等價。
目標II：單位發(fā)電量的總費用最小可表示為：
其中，表示第i類的光伏電池組件鋪設數(shù)量，表示第i類光伏電池組件的單位發(fā)電功率費用，與原目標中的單位發(fā)電量費用等價。
為確定光伏電池組件的鋪設位置，針對不同墻面，建立如圖1所示的直角坐標系。
其中，x軸的取值范圍是，表示該面墻體的長度；y軸的取值范圍是，表示該面墻體的寬度，直角坐標系內點的坐標表示光伏電池組件左下角的橫縱坐標數(shù)對。
然后，對問題進行約束條件分析，無瑕疵平面鋪設約束如下：
約束I：鋪設范圍界定約束
基于對墻體邊界條件的分析，鋪設光伏電池組件不應超出安裝平面范圍的約束，即鋪設面積不可超過墻面總面積，則鋪設范圍界定約束可表示為：
其中，表示第i類第j塊的光伏電池組件左下角的直角坐標；表示第i類光伏電池組件的長度；表示第i類光伏電池組件的寬度；表示表示第i類第j塊的光伏電池組件是否鋪設，且第i類光伏電池組件總數(shù)。
約束II：電池組件分離約束
當鋪設多塊光伏組件時，各個太陽能電池板需要保證相互獨立擺放，即板與板之間互不交疊，則電池組件分離約束可表示為：
由（4）～（7）式的分析，建立無瑕疵條件下光伏陣列布局雙目標混合整數(shù)規(guī)劃模型如下：
其中，約束條件1、2表示鋪設范圍界定約束，約束條件3表示電池組件分離安裝約束，約束4表示光伏組件的坐標取值范圍.通過確定各目標優(yōu)先級P1和P2，可將該雙目標規(guī)劃模型轉化為單目標規(guī)劃問題，得到最終混合整數(shù)線性規(guī)劃模型如下：
4）考慮門窗的光伏陣列最優(yōu)布局規(guī)劃模型。
將門窗看作各墻面瑕疵，考慮光伏陣列不能在門窗上方安裝，因此需要對模型約束條件進行調整，引入墻面瑕疵約束如下：
約束III：墻面瑕疵約束
其中，X1、X2分別表示瑕疵的左邊界和右邊界的橫坐標值，Y1、Y2分別表示瑕疵的上邊界和下邊界的縱坐標值.約束限制當組件橫放或縱放情況下，電池的邊界與瑕疵四周不能存在交疊區(qū)域，從而得到帶瑕疵條件下光伏陣列最優(yōu)布局規(guī)劃模型如下：
至此，即得到有瑕疵任意安裝平面的光伏陣列最優(yōu)布局規(guī)劃模型。
3.4.2 模型求解
由于在鋪設每個光伏組件時，有橫向擺放與縱向擺放兩種方案.為求解該NPC組合優(yōu)化問題，我們利用Monte Carlo方法進行計算機模擬，具體程序框圖如圖2所示。
利用Matlab軟件，對每個墻面光伏電池組件選擇方案進行1000次模擬，比較各次模擬結果，保留使得模型I中目標最優(yōu)方案，得到各立面和屋頂最優(yōu)鋪設方案，其中小屋屋頂帶天窗面的最優(yōu)光伏陣列布局方案如表1所示。
根據該方案，可得到屋頂較大斜面外表面各擺放方法下，電池組件鋪設分組陣列圖形（其余各外表面布局圖形因篇幅原因未給出），如圖3所示。
分析表1中結果，可知屋頂較大斜面最優(yōu)鋪設方案應選擇橫向布局，分別需要6個A3類、8個A4類及16個B1類光伏發(fā)電組件。
在緊貼鋪設的情況下，小屋一年發(fā)電量，且各外表面分布發(fā)電量如表2所示。
分析表，進而計算得到最優(yōu)光伏系統(tǒng)設計方案下，35年總發(fā)電量，經濟效益為，投入資金，得到投資回報年限年年。
4 模型評價與改進方向
4.1 模型的評價
1）模型的優(yōu)點。
本文建立了關于太陽能小屋設計的多個優(yōu)化模型，較好的解決了太陽能小屋設計中的一系列問題。
對于太陽能電池板的鋪設問題，利用坐標定位思想，建立了有瑕疵布局問題的優(yōu)化模型。由于坐標的引入，可以很容易地解決不同形狀不同個數(shù)的瑕疵情況，因此該模型具有較普遍的適用性。
對于架空情況下的電池板優(yōu)化設計，通過對電池板的長度進行轉化，可以直接利用在電池板貼附設計情況下建立的優(yōu)化模型，避免了重新建立模型帶來的復雜性，簡化了問題。
對于太陽能小屋的尺寸設計，通過確定一些明顯可以使得結果最優(yōu)的參數(shù)，減少了變量，使得最終的決策變量僅為兩個，簡化了問題分析與求解.通過確定電池板的評價指標，基于不同的接收輻射情況，給出了每個墻面的最優(yōu)電池板型號，從而可以簡化約束條件，避免了房屋尺寸與電池板選取兩方面問題同時考慮的復雜性。
2）模型的缺點。
由于布局規(guī)劃問題屬于NP完全問題，沒有多項式時間算法，基于窮舉思想的算法無法解決此類問題，因此我們采用了蒙特卡洛方法，由于蒙特卡洛方法無法保證得到最優(yōu)解，故我們對求解結果進行人工修正，并多次計算取最優(yōu)解。這樣無法進行自動化計算，這是我們模型的缺點，也是目前學術界的難點。
4.2 模型的改進方向
對于布局問題，目前較好的解決方法是啟發(fā)式搜索法，包括模擬退火算法、人工神經網絡，遺傳算法等，我們模型的求解可以利用這些算法進行改進，并比較多個結果取最優(yōu)。
參考文獻
[1]李大軍.太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)設計與應用實例[J].2009，38：23-44.
[2]李寧峰.屋頂太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的設計[J].2012，31（3）：43-50.
[3]徐玖平等.運籌學（II類）[M].北京：科學出版社，2004.
