层级材料具有优异的力学性能和吸能特性。提出一种面内分形的形内自相似六边形蜂窝结构,运用应变能密度优化方法,对三维形内自相似六边形蜂窝结构进行尺寸优化,分别得到应变能密度最大和应变能密度最小的优化结构,并与未经优化的形内自相似蜂窝结构及典型的圆形蜂窝结构进行吸能特性比较。结果表明:应变能密度最大的自相似蜂窝结构比应变能密度最小的结构吸能特性强,但整体刚性相比较弱,应变能密度最小的形内自相似蜂窝结构抗冲击刚性较强;两种应变能密度不同的形内自相似六边形蜂窝结构都具有较强的吸能特性,其比吸能比未经优化的形内自相似蜂窝结构和典型圆形蜂窝较好。结构的自相似分形方式和应变能密度优化能够很好改善蜂窝结构的耐撞性和吸能特性,同时实现结构轻量化。

建立经典轨道车辆垂向多刚体模型,推导出模型的振动微分方程组,并采用虚拟激励法和三角级数反演理论求解轨道车辆Sperling平稳性指标。基于Sobol序列对模型11个参数进行随机采样,运用Sobol'法实现对Sperling指标的全局灵敏度分析,得到各个参数对车辆平稳性指标的一阶灵敏度及总灵敏度。最后选取车体质量和一系悬挂刚度2个参数进行优化分析。研究结果表明平稳性指标随着速度的提高而增大,但影响平稳性的主要因素受速度改变的影响较小;车体质量、转向架质量、二系悬挂刚度和车辆定距之半对车辆平稳性影响较大;车体质量和二系悬挂阻尼与其他参数交互作用明显;提高车体质量和降低一系悬挂刚度能有效地提高平稳性。

为了探索设备退化效应对维护和生产调度耦合关系的影响,对多态单机生产系统调度与预防性维护集成优化进行研究。基于预防性维护费用、工件加工成本以及工件完工回报值,建立了无限阶段平均期望报酬Markov决策模型,并分析和证明了该集成优化模型最优平稳策略的存在性,获得了该模型的最优方程。基于模型最优方程设计了一种无模型强化学习算法用于求解Markov决策模型,可有效解决传统动态规划算法在求解模型时所遭遇的维数灾和模型灾难题。为了评估该无模型强化学习的性能,基于无限阶段平均期望报酬设计了一种启发式求解算法,实验分析结果验证了所引入的无模型强化学习算法的有效性。最后,对该强化学习算法参数进行了敏感性分析,探索各参数对算法性能的影响,为算法设计及其性能提高提供了相应的实验依据。