Journal of Zhejiang University

Current Issue: <JZUS-A>

Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering)

ISSNs 1673-565X (Print); 1862-1775 (Online); CN 33-1236/O4; started in 2000,Monthly.

JZUS-A is a peer-reviewed physical and engineering journal, indexed by SCI-E, Ei Compendex, INSPEC, CA, SA, JST, AJ, ZM, CABI, ZR, CSA, etc. It mainly covers research in Applied Physics, Mechanical and Civil Engineering, Environmental Science and Energy, Materials Science and Chemical Engineering, etc.

Impact factor: 0.408 (2011), 0.527 (2012), 0.608 (2013), 0.882 (2014), 0.941 (2015), 1.214 (2016), 1.215 (2017), 1.369 (2018).

Journal of Zhejiang University SCIENCE A

ISSN 1673-565X(Print), 1862-1775(Online), Monthly

2014 Vol.15 No.10 P.761-840

<<< CONTENTS >>>

Mechanical Engineering

A novel method for fast identification of a machine tool selected point temperature rise based on an adaptive unscented Kalman filter

Chen-hui Xia, Jian-zhong Fu, Yue-tong Xu, Zi-chen Chen

DOI: 10.1631/jzus.A1400074 Downloaded: 2880 Clicked: 6838 Cited: 1 Commented: 0(p.761-773) <Full Text> <PPT> 2018

Chinese summary <166> 基于自适應無味卡爾曼濾波的機床選點溫升快速辨識方法研究

研究目的：爲了縮短機床溫升試驗時間，提出一(yī)種機床熱特性快速辨識方法，利用較短時間的溫度采樣數據即可準确預測出完整的溫升曲線，進而獲得熱平衡時間及穩态溫度等熱特性參數。
創新要點：提出了基于自适應無味卡爾曼濾波的機床選點溫升快速辨識方法，其中(zhōng)最短辨識時間判據可以有效解決如何尋找準确辨識熱特性參數的最短采樣時間問題，而自适應無味卡爾曼濾波則可以實時調整參數，防止外(wài)界因素對辨識的幹擾。
研究方法：由于無味卡爾曼濾波在非線性狀态預測和參數辨識上具有優勢，所以本文将無味卡爾曼濾波算法應用到機床選點溫升辨識上。爲了防止辨識過程中(zhōng)的發散退化等問題，将無味卡爾曼濾波發展爲自适應無味卡爾曼濾波（圖1）。在快速辨識方法上提出了最短辨識時間判據（圖2）。文章中(zhōng)又(yòu)将此算法應用到實際的立式加工(gōng)中(zhōng)心溫升辨識上，證明了該算法的可行性及有效性（圖5和6）。最後又(yòu)将帶有自适應調整過程的無味卡爾曼濾波算法和不帶調整過程的算法做了對比，顯示了自适應調整過程對辨識算法的重要性（圖6和11）。
重要結論：基于自适應無味卡爾曼濾波的機床選點溫升快速辨識方法可以準确快速地辨識出溫升曲線，獲取熱特性參數，将原來394 min的熱平衡試驗時間縮短，隻需28 min即可得到溫升變化情況。

溫升；快速辨識；自适應無味卡爾曼濾波；機床

Interval multiobjective optimization of structures based on radial basis function, interval analysis, and NSGA-II

Jin Cheng, Gui-fang Duan, Zhen-yu Liu, Xiao-gang Li, Yi-xiong Feng, Xiao-hai Chen

DOI: 10.1631/jzus.A1300311 Downloaded: 2655 Clicked: 6075 Cited: 10 Commented: 0(p.774-788) <Full Text> <PPT> 2373

Chinese summary <159> 基于徑向基函數、區間分(fēn)析和非支配排序遺傳算法的結構區間多目标優化

研究目的：爲改善實際工(gōng)程結構在不确定性條件下(xià)的多性能指标，提供一(yī)種高效的區間多目标優化方法。
創新要點：建立一(yī)個目标和約束均爲區間不确定性參數函數的區間約束多目标優化模型，提出并實現基于徑向基函數、區間分(fēn)析和非支配排序遺傳算法（NSGA-II）的區間多目标優化算法。
研究方法：首先，利用區間序關系将每個區間目标轉換爲同時優化其中(zhōng)點和半徑的确定性雙目标，利用區間可能度法将區間約束轉換爲确定性約束，并在此基礎上，利用加權法和罰函數法将每個區間目标的約束優化問題轉換爲相應的無約束優化問題；然後，利用拉丁超立方實驗設計和有限元分(fēn)析構建預測各待優化結構性能指标值的徑向基函數；最後，将徑向基函數、區間分(fēn)析法與NSGA-II相結合，快速求出轉換後确定性無約束多目标優化問題的所有Pareto最優解，并通過考慮材料不确定性的高速壓力機滑塊機構設計實例驗證該方法的有效性。
重要結論：目标和約束均爲不确定性參數函數的區間多目标優化模型能有效反映實際工(gōng)程中(zhōng)同時改善結構多性能指标的需求。基于徑向基函數、區間分(fēn)析和NSGA-II相結合的區間多目标優化算法将傳統區間優化模型求解中(zhōng)的嵌套優化過程簡化爲單層遺傳優化過程，大(dà)大(dà)提高了求解效率，并可獲得多目标優化問題的所有Pareto最優解。

區間多目标優化；不确定性；徑向基函數；區間分(fēn)析法；非支配排序遺傳算法（NSGA-II）

Effect of the inclination angle on the transient performance of a phase change material-based heat sink under pulsed heat loads

Jiang Lu, Li-wu Fan, Yi Zeng, Yu-qi Xiao, Xu Xu, Zi-tao Yu

DOI: 10.1631/jzus.A1400103 Downloaded: 2825 Clicked: 6893 Cited: 7 Commented: 0(p.789-797) <Full Text> <PPT> 2016

Chinese summary <152> 傾斜角度對基于相變材料的散熱器在脈沖式熱負荷作用下(xià)瞬時性能的影響

研究目的：通過實驗方法定量研究在相變材料較爲劇烈的熔化傳熱過程中(zhōng)散熱器傾斜角度的改變對其瞬時性能所産生(shēng)的影響。
創新要點：定量研究在傾斜角度從水平到垂直時，儲能式散熱器在脈沖式熱負荷作用下(xià)瞬時性能的變化規律，并在所研究的工(gōng)況範圍内給出了最優的傾斜角度參考值。
研究方法：采用電加熱方法模拟電子器件所産生(shēng)的熱源，通過調節電壓改變脈沖式熱負荷的強度和作用時間，并根據熱電偶測量所得的加熱表面溫度變化來表征儲能式散熱器的瞬時性能。
重要結論：在一(yī)定的傾斜角度下(xià)工(gōng)作，可以有效提升基于相變材料的儲能式散熱器的瞬時性能。在加熱功率爲40 W、以75 °C爲目标時，其有效保護時間的相對增長可達約67%。

散熱器；傾斜角；相變材料；儲熱；熱管理

Civil Engineering

A simulation study on the optimal control of buffeting displacement for the Sutong Bridge with multiple tuned mass dampers

Hao Wang, Tian-you Tao, Huai-yu Cheng, Ai-qun Li

DOI: 10.1631/jzus.A1400194 Downloaded: 2902 Clicked: 7603 Cited: 3 Commented: 0(p.798-812) <Full Text> <PPT> 2177

Chinese summary <152> 基于多重調諧質量阻尼器的蘇通大(dà)橋抖振位移最優控制的數值模拟

研究目的：爲超大(dà)跨度斜拉橋抗風設計與抖振控制提供參考。
研究方法：基于ANSYS建立了蘇通大(dà)橋三維有限元模型，并在MATLAB平台模拟了蘇通大(dà)橋三維脈動風場。考慮主梁斷面氣動自激力，進行了蘇通大(dà)橋抖振時域分(fēn)析。根據蘇通大(dà)橋動力特性和抖振時域分(fēn)析結果，重點分(fēn)析了多重調諧質量阻尼器（MTMD）用于抖振控制的參數敏感性。考慮MTMD的控制效果、建造費(fèi)用、施工(gōng)難度及魯棒性等因素建立了關于MTMD設計參數的目标函數，并基于一(yī)階優化算法進行目标函數最優解的非線性搜索，據此獲得了MTMD在約束條件下(xià)的最優設計參數。
重要結論：1. 蘇通大(dà)橋側向抖振位移主要由第一(yī)階側彎振型控制，豎向抖振位移主要由第一(yī)階豎彎振型控制；2. MTMD的控制效果對設計參數的變化十分(fēn)敏感，其中(zhōng)質量比和頻(pín)帶寬敏感性更強；3. MTMD的最優設計參數可以通過一(yī)階優化算法獲得，并可通過零階優化算法對優化結果進行驗證；4. 采用優化後的MTMD設計參數，蘇通大(dà)橋的抖振響應可以得到明顯抑制，且側向抖振控制效果更加明顯。

大(dà)跨斜拉橋；抖振響應；振動控制；多重調諧質量阻尼器（MTMD）；控制效果；優化算法

Computational methods for the zero-stress state and the pre-stress state of tensile cable-net structures

Wu-jun Chen, Jin-yu Zhou, Jun-zhao Zhao

DOI: 10.1631/jzus.A1400080 Downloaded: 2571 Clicked: 7682 Cited: 1 Commented: 0(p.813-828) <Full Text> <PPT> 1856

Chinese summary <149> 張力索網結構零應力态與預應力态計算方法

研究目的：減小(xiǎo)張力索網結構所求實際預應力與預期預應力之間的差異，并更完善地描述結構力學行爲。
創新要點：提出張力索網結構全過程分(fēn)析概念,并用10個狀态描述了其物(wù)理或分(fēn)析的狀态,以及15個過程揭示了狀态間内在的邏輯關系和力學分(fēn)析理論；在應力釋放(fàng)分(fēn)析中(zhōng)，采用逆分(fēn)析法提出了一(yī)種用于求解合理零應力狀态的叠代計算方法；在預應力成形分(fēn)析中(zhōng)，爲獲取預應力狀态建立了另一(yī)種叠代計算方法。
研究方法：應力釋放(fàng)分(fēn)析主要包括四個步驟：構件無應力長度及伸長量計算，最小(xiǎo)範數最小(xiǎo)二乘法，數值叠代方法，和執行程序（圖4）；預應力成形分(fēn)析在能量方程的基礎上提出了控制方程的顯式表達式，并爲避免初始剛度矩陣的奇異問題而采用了合理自應力模态（圖5）。
重要結論：比較本文提出的計算方法與動力松弛法得到的零應力态，發現結果吻合良好，證明計算過程收斂性良好且結果準确。在預應力成形分(fēn)析中(zhōng)，采用本文叠代方法可以有效消除所求實際預應力與預期預應力之間的差異。此外(wài)，提出的所有計算方法都符合模塊化流程，具有廣泛适用性。

張拉索網結構；零應力态；預應力态；預應力釋放(fàng)分(fēn)析；預應力成形分(fēn)析；找形分(fēn)析；逆問題

Energy Engineering

Control-oriented dynamic identification modeling of a planar SOFC stack based on genetic algorithm-least squares support vector regression

Hai-bo Huo, Yi Ji, Xin-jian Zhu, Xing-hong Kuang, Yu-qing Liu

DOI: 10.1631/jzus.A1400011 Downloaded: 3049 Clicked: 6666 Cited: 1 Commented: 0(p.829-839) <Full Text> <PPT> 2112

Chinese summary <145> 基于遺傳算法優化最小(xiǎo)二乘支持向量回歸機的平闆型固體(tǐ)氧化物(wù)燃料電池的控制相關動态辨識建模

研究目的：爲了同時預測固體(tǐ)氧化物(wù)燃料電池（SOFC）的電壓、溫度動态特性和設計控制器，建立SOFC的控制相關動态辨識模型。
創新要點：爲了建立SOFC更精确的最小(xiǎo)二乘支持向量回歸機（LSSVR）動态模型，采用遺傳算法（GA）優化LSSVR的參數。所建GA-LSSVR模型可同時預測SOFC的電壓和溫度動态特性。
研究方法： 1. 分(fēn)析SOFC的電化學和能量平衡子模型。2. 利用所選擇的最優LSSVR參數，建立了SOFC的GA-LSSVR動态辨識模型。通過仿真分(fēn)析和比較，驗證了所建模型的有效性（圖3和4）。3. 利用所建模型的預測結果，與模拟退火(huǒ)算法優化最小(xiǎo)二乘支持向量回歸機（SAA-LSSVR）和5折交叉驗證最小(xiǎo)二乘支持向量回歸機（5FCV-LSSVR）模型的預測結果進行了比較，表明所建立的GA-LSSVR模型具有較高的預測精度（表3和4）。
重要結論：通過比較SAA-LSSVR和5FCV-LSSVR模型的預測結果，發現所建GA-LSSVR模型具有較好的預測性能和精度。基于所建立的GA-LSSVR模型可進行有效的多變量控制器設計。

固體(tǐ)氧化物(wù)燃料電池（SOFC）；控制相關；動态建模；最小(xiǎo)二乘支持向量回歸機

Erratum to: Mass transfer and reaction kinetics of sulfuryl fluoride absorption with aqueous sodium hydroxide solutions

Yong Nie, Xiao-jiang Liang, Mei-zhen Lu, Feng-wen Yu, Da-yong Gu, Min Min, Jian-bing Ji

DOI: 10.1631/jzus.A14e0055 Downloaded: 2183 Clicked: 4683 Cited: 0 Commented: 0(p.840-840) <Full Text>