光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡效率優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)方法的研究

項目研究按計劃書執(zhí)行，圍繞提高光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡通光效率的研究計劃，開展了提高望遠(yuǎn)鏡星像和光纖耦合方法的研究，模擬分析了視寧度變化對光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡通光效率的影響，并開展了提高望遠(yuǎn)鏡星像－光纖耦合方法的研究，開展了光纖和梯度折射率透鏡膠結(jié)工藝方法的研究，設(shè)計并加工了可適應(yīng)用于天文觀測的微透鏡，并完成了光纖－微透鏡膠結(jié)，并在實驗室搭建了望遠(yuǎn)鏡模擬系統(tǒng)，進(jìn)行了光纖－微透鏡的性能測試，通過性能測試該系統(tǒng)可應(yīng)用于望遠(yuǎn)鏡實際性能測試。

自上世紀(jì)80年代以來光纖已被廣泛應(yīng)用于天文望遠(yuǎn)鏡中，光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡的星像和光纖的耦合效率易受到視寧度、光纖定位精度等因素的影響。本項目致力于進(jìn)行提高光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡星像和光纖耦合效率方法的研究，在光纖入射端膠結(jié)梯度折射率透鏡以增加光纖接收星像的面積，同時在出射端配置微型焦比變換系統(tǒng)，修正由于光纖引入梯度折射率透鏡導(dǎo)致的焦比退化。該方法的研究有助于改善由于圓頂視寧度、光纖定位偏差導(dǎo)致的效率損失。項目研究擬在國內(nèi)光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡上進(jìn)行測試，結(jié)合目前國內(nèi)望遠(yuǎn)鏡的臺址視寧度、光纖光譜儀的光纖芯徑計算，研究成果有望將目前光纖光譜儀望遠(yuǎn)鏡的通光效率提高50%或更高。

自動化倉儲系統(tǒng)(AS/RS)是現(xiàn)代工廠物流和CIMS中的重要環(huán)節(jié)，隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，對自動化倉儲提出了更高的要求。本文將現(xiàn)代智能優(yōu)化理論的研究與AS/RS應(yīng)用相結(jié)合，以進(jìn)一步完善倉儲的智能化管理、提高系統(tǒng)整體效率為目標(biāo)，開展自動化倉儲系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究，對提高企業(yè)競爭力和國民經(jīng)濟(jì)的運行質(zhì)量都具有重要的理論和實際意義。 AS/RS是一個離散的、隨機的、動態(tài)的、多因素、多目標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)，對AS/RS的智能化管理將導(dǎo)致復(fù)雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的方法求解過程不僅時間較長、成本較高，而且很難求得最優(yōu)解。本文通過采用智能優(yōu)化遺傳算法(GA)和基于群集智能的蟻群算法(ACO)對AS/RS的若干優(yōu)化問題進(jìn)行研究，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法并進(jìn)行了實例驗證。論文主要工作如下： 1．針對AS/RS輸送系統(tǒng)在實際運行時導(dǎo)致設(shè)備資源利用沖突和自動導(dǎo)引小車(AGV)的任務(wù)分配問題，建立了考慮多個復(fù)雜約束條件的AGV優(yōu)化調(diào)度問題的多參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。將局部搜索技術(shù)引入標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法中，提出了帶有局部搜索的混合遺傳算法。該算法解決了局部搜索中尋找高效鄰域結(jié)構(gòu)的技術(shù)難題，能夠搜索到問題的全局解，有效地解決了輸送系統(tǒng)出現(xiàn)的死鎖和瓶頸效應(yīng)問題。 2．針對貨物存取頻繁和存儲貨位動態(tài)變化問題，建立了固定貨架系統(tǒng)貨位分配優(yōu)化問題的多目標(biāo)模型；針對分配模型各目標(biāo)存在相互沖突不存在唯一的最優(yōu)解，提出了基于Pareto最優(yōu)和小生境技術(shù)的改進(jìn)遺傳算法。該算法除了常規(guī)遺傳操作以外，設(shè)計了Pareto解集過濾器和小生境技術(shù)，求得均勻分布的Pareto最優(yōu)解集，較好地解決了貨位分配多目標(biāo)優(yōu)化問題，并為AS/RS提供多種動態(tài)優(yōu)化解決方案。 3．為進(jìn)一步提高AS/RS效率需要解決大規(guī)模入/出庫揀選作業(yè)的路徑規(guī)劃問題。本文首先針對水平分層旋轉(zhuǎn)貨架系統(tǒng)的特點構(gòu)建了揀選作業(yè)路徑規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型。然后針對不同設(shè)備配置下的固定貨架系統(tǒng)，定義了單巷道固定貨架揀選作業(yè)問題(SAOPP)和多巷道固定貨架揀選作業(yè)問題(MAOPP)；分別構(gòu)建了SAOPP路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型和作業(yè)次數(shù)不確定的MAOPP路徑規(guī)劃的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。針對ACO算法求解路徑規(guī)劃問題存在容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象，提出了自適應(yīng)動態(tài)改變信息素?fù)]發(fā)系數(shù)的策略；針對ACO算法求解大規(guī)模路徑規(guī)劃問題時存在的收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，提出了候選點集合策略、動態(tài)插入點策略及選擇算子的策略。實驗證明用本文設(shè)計的新型改進(jìn)ACO算法求解大規(guī)模路徑規(guī)劃問題時，能快速得到近似最優(yōu)解。 4．為驗證本文建立的優(yōu)化模型和提出的求解方法的有效性，結(jié)合一個實際的應(yīng)用對象進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計和應(yīng)用分析。結(jié)果表明：所建立的數(shù)學(xué)模型和相應(yīng)的優(yōu)化算法完全可以應(yīng)用于實際自動化立體倉庫系統(tǒng)中，可以達(dá)到了減少企業(yè)物流成本，提高倉儲整體效益的目的。 本文得到了國家自然科學(xué)基金項目、遼寧省高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持計劃項目和遼寧省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊支持計劃項目的支持 。2100433B

本項目擬采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法和模型，對建成高層住宅進(jìn)行生態(tài)效率設(shè)計評價，以期認(rèn)識我國高層住宅生態(tài)效率的演變特征，分析其關(guān)聯(lián)因素，發(fā)現(xiàn)高生態(tài)效率的高層住宅布局、樓型、套型方案。住宅的生態(tài)效率可以理解為其整個生命周期中消耗的土地、能源與所產(chǎn)出的居住面積、環(huán)境質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)效益的比值。高層住宅面大量廣，其生態(tài)效率對我國城市經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境發(fā)展有著重大而深遠(yuǎn)的影響。DEA方法以相對效率概念為基礎(chǔ)，用于評價具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元（DMU）是否有效的一種非參數(shù)統(tǒng)計方法，近年來成功應(yīng)用于眾多領(lǐng)域的決策評價之中。本項目按照DEA理論和方法，把高層住宅作為決策單元，進(jìn)行生態(tài)效率評價，理論上具有可靠性和可操作性。項目的研究過程包括確定評價目標(biāo)、建立評價指標(biāo)體系、收集和整理相關(guān)數(shù)據(jù)、選擇計算模型和程序、分析評價結(jié)果并提出決策建議等階段，最終達(dá)到預(yù)期研究目標(biāo)。