时间：2023-03-20 16:20:13
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飞机装配工装设计描述
飞机产品与一般机械产品不同，其装配过程不能单独依靠零件自身形状和尺寸加工的准确性来装配出合格的产品，必须采用装配工艺装备（简称装配工装）来保证产品的装配质量。飞机装配工装是飞机产品在完成从零组件到部件的装配及总装配过程中，用以控制其形状几何参数，且具有定位功能的专用工艺装备，一般包括骨架、定位和夹紧装置、辅助设备等组成结构。
飞机研制过程是一个反复迭代、逐步逼近的过程，现代飞机研制正在由过去的串行开发模式向数字化产品、工艺和工装协同设计的方向发展。在飞机制造企业，工艺设计部门根据下发的产品设计数模，进行装配工艺方案设计，并提出工装设计申请。工装设计部门依据数字化产品定义和装配工艺要求完成设计，可根据产品设计成熟度状态及时调整和修改装配工艺方案和工装设计方案，并及时反馈工装设计对工艺规划和产品设计的需求。因此，飞机装配工装设计问题可描述为产品设计、工艺规划与工装设计融合与迭代的过程，如图1所示。
信息视域表示
飞机装配工艺设计需对装配工艺装备的功用、结构和性能提出设计技术要求，需明确给出需要定位和夹紧的部位及相关特征。在数字化环境下，这些部位和特征即为工装设计的原始几何依据，工装设计通过提取这些部位和特征来完成。因此，定义产品设计、工艺规划和工装设计三个阶段的信息构成，包括几何信息和语义信息，为建立三者之间的映射关系奠定基础。
1设计信息域
飞机设计所发放的飞机设计模型是面向功能描述的，表达了按设计分离面划分的结构和零部件之间的组成关系，是进行后续工艺设计和产品生产的依据。
设计信息域是基于产品设计结构表示的各种关键设计数据的数字化定义和表示，是设计者设计意图的体现。设计信息域包括产品设计结构描述、设计基准和除设计基准外的设计特征（几何形状及相关属性描述），用表示；产品设计结构模型即产品结构树，用表示；设计基准是对部件设计中的部件轴线、设计基准面、结构轴线等信息的数字化定义和表示，用表示；设计特征是待装配零部件的数模构成特征的定义和表示，用DdSdDdF表示。D可表示为
2工艺信息域
工艺信息域是基于装配工艺结构表示，反映装配工艺意图的结构形状的工艺信息集合。飞机部件装配工艺设计包含众多研究内容，本文的工艺信息域仅包含与工装申请和工装设计相关的工艺信息描述。工艺信息域包括装配工艺结构表示、装配工艺基准及关键部位或特征，用表示；装配工艺结构即装配工艺树，是对装配单元划分和装配顺序的数字化表示，用PpS表示；装配工艺基准是对零部件的定位基准、装配基准、测量基准和混合基准及其定位方式的描述，用pD表示；关键部位或特征是对关键型面、结构交点等能够对装配准确度产生影响的互换协调部位或特征的定义和表示，用pF表示。数学表达式为
3工装信息域
工装信息域是面向装配任务的，由用于支持工装概念设计的一组结构形状及其相关工艺描述构成的工艺信息集合。工装信息域起两个作用：辅助工艺设计人员制定工装申请单和为工装概念设计提供设计参考。工装信息域包括工装设计基准、定位及夹紧信息和辅助装置信息，用T表示。工装设计基准包括安装基准和构件制造基准，尽量与产品设计基准保持一致，用表示定位及夹紧信息是对产品上需要工装定位的关键部位或特征的数字化定义和描述，包括该类结构的几何信息、位置信息和精度信息等，用tL表示，是工装定位件、夹紧件和骨架的设计参考；辅助装置信息是对产品上需要使用辅助装置支承或调整的部位或特征的数字化描述，用ttD。A表示。工装信息域的数学描述为
基于多色集合的映射模型
1多色集合理论
俄罗斯Pavlov教授于1995年提出多色集合的概念，并于2002年提出多色集合的体系结构。多色集合理论的核心思想是使用相同的数学模型来仿真不同的对象，例如设计过程、工艺规划和生产系统等，描绘元素间的层次结构和复杂关系。多色集合理论在问题的形式化研究方面前进了一步，主要应用于产品概念设计建模、公差信息模型构建、零件加工工艺建模、装配工艺建模和过程建模等研究领域。
传统集合是元素的全体，集合中的元素仅名字不同，元素的其他性质都没有表示出来。在多色集合中，集合整体本身和它的组成元素都能够同时被涂上一些不同的颜色，用来表示研究对象和它的元素性质。对应于多色集合整体性质的着色称为统一颜色，对应于元素性质的着色称为个人颜色。元素个人颜色的存在是多色集合统一颜色存在的首要原因，二者之间的关系可表示为其中，若个人颜色if影响到统一颜色jF的存在，则1ijc=，否则=0。ijc
2映射过程描述
设计域向工装域的映射包含两个过程：产品设计结构向装配工艺结构的转换和设计特征向工装信息的映射。本文着重论述后者。工装信息主要是明确产品在工装上需要控制的部位、特征或方向，通过提取这些信息的几何特征及其工艺属性描述完成工装设计。当产品信息更改时，相应的工艺属性和工装信息也要发生变化。映射过程分为两个阶段。在第一阶段，首先由待装配零件的典型设计结构推理出该结构所包含的工艺特征信息，根据特征几何属性推理出每个特征所对应的特征元及其约束信息；第二阶段，提炼工装申请语义信息，结合第一阶段的推理结果，得到工装信息，建立产品设计信息、装配工艺信息与工装信息三者之间的派生关系。两个阶段的映射模型如图2和图3所示。给映射模型的每层节点和边着色，采用多色集合层次结构模型来表示上述映射模型。关于多色集合层次模型的相关介绍请参阅文献。第一阶段的映射过程如下：(1)从待装配零件抽取典型设计结构，得到第一层的统一颜色值，具有该类型的部位或特征对应的颜色值为1，否则为0。(2)根据工艺基准和需要控制的关键部位或特征定义第二层颜色。作为工艺基准的部位和关键部位及特征对应的颜色值为1，否则为0。(3)将工艺特征所包含的特征元作为第三层颜色。在第二阶段，给出工装申请语义信息，建立特征元信息与工装信息之间的映射关系，得到工装信息。
3映射关系建立
通过分析与飞机设计、工艺规划和工装设计相关的领域知识，并与工艺设计专家进行深入交流，建立各层之间的颜色及映射关系。
(1)第一阶段
第一层：通过对文献给出的一般装配工艺基准选择依据进行分析，可以看出装配工艺基准通常为零件外形、孔、叉耳等。因此，按上述结构形状对零件结构进行归类，为工艺特征的确定奠定基础。建立典型设计结构与工艺特征以及工艺特征与特征元之间的映射关系矩阵如表1和表2所示。利用表1与表2所表示的映射关系，得到零件典型结构所对应的工艺特征和特征元信息。特征元的信息附带了相关约束信息：①线：平行于X轴的直线、平行于Y轴的直线、平行于Z轴的直线或其他直线；②平面：垂直于X轴的平面、垂直于Y轴的平面、垂直于Z轴的平面或其他平面；③自由曲面。
(2)第二阶段
工装申请语义由工艺专家给出，需指出待定位零件部位及需要约束的方向，根据此类语义信息，遍历第一阶段形成的设计-工艺-特征元之间的映射关系，从中抽取与工装设计相关的知识形成工装信息。
实例应用
某公司飞机舱门骨架装配模型如图5所示。
基于上述建模方法和流程，以CATIA系统为平台，采用CAA工具开发相关信息映射工具。应用该工具为公司构建了某机型舱门骨架从产品设计到工装信息的映射机制，完成了骨架设计信息向其工装信息的映射，建立了骨架设计信息、工艺信息及其工装信息之间的语义关系和几何关系。并运用该工具生成工装申请单，构建工装概念信息模型。应用过程如图5所示。骨架装配工装设计基准采用与骨架相同的设计基准。以骨架上口框为例说明设计信息域向工装信息域的映射过程。
(1)给出工装申请语义，骨架上口框需要控制其外形和Z方向。
(2)上口框的典型结构包括：外形面、孔。上口框外形与蒙皮贴合，是需要控制的关键部位。根据表1和表2的映射关系，控制外形的定位方式可以选择外形面（平面或曲面）、工艺孔或工艺接头定位。因要严格控制上口框外形准确度，故选择整个外形面作为控制对象，并设置压紧装置。
(3)搜索特征元信息，找到Z轴垂直的面作为Z方向的定位特征；若没有，则需通过其他形状特征定位该方向。
(4)提取相关零件设计特征及其属性信息（精度要求、功能要求等），建立与工装信息之间的关系。
(5)按照上述过程完成其他待装配零件与其工装元件之间的语义和几何关系的建立。
结论
(1)针对飞机制造企业需求，建立针对飞机产品设计、工艺规划和装配工装概念的信息域，并对各域之间的映射机理进行研究，从而建立了设计-工艺-工装之间的有机联系。
1.教学层面
由于综合性大学在毕业考评上学科间存在的差异，导致毕业考评的形式和内容多元化，统一的标准难以适应艺术设计各学科的教学要求，在具体的教学中教师又要求学生将毕业论文和毕业设计结合起来，达到艺术设计理论研究和实践相结合的教学目标，以及使学生能够深入地对一类问题或一个问题进行方案构思、设计创作、模型演示、效果展示等全面体现，以往的结果考评侧重了学生论文撰写能力和毕业设计的效果，对学生的创新能力、就业能力培养却显得不足，也不能为整个教学体系的最终环节注入新的活力。
2.学生主观层面
近年来，随着我国高等学校招生规模的不断扩大，学生人均占有教学资源不足和教学条件的制约，毕业生往往对毕业论文的写作认识程度不够，出现选题范围过大或过小、学术性不强、创新点不突出、抄袭现象严重等问题，教学难以达到预期效果，毕业设计虎头蛇尾，预想高过实际设计的目标，展示效果欠佳，实物模型的设计制作草率粗糙，如何来规避这些问题和增效值得深思。
3.管理层面
毕业论文与设计课程设置在第八学期，这个时期对于学生来说由于在校学习、社会实践、择业就业存在很多时间上的冲突，在心理上容易产生较大波动，不利于写出优秀的毕业论文和创作毕业设计，往往顾此失彼。由于艺术设计专业的毕业设计一般需要进行图像、图版、实物、模型等形式的展示，在各评价指标分层制定的同时，学生能否得到一定程度的经费支持，也是从这个层面探讨的问题之一。
二、艺术设计专业毕业考评模型
1.考评体系构建
以“过程+结果+展示”三位一体的模式作为考评体系的制定依据，考评指标的逐层细分。过程考评不仅能提高和促进学生学习的兴趣和积极性，显著增强学习效果，而且有助于教师在教学过程中，全面地及时的了解学生的方案进展情况，考查学生解决问题的能力，阶段目标完成的好坏。在设计教学中，学生往往存在“会做不会说”“会画不会写”的现象，将结果考核始终作为评定设计优劣的主要依据。毕业设计这个完整系统的过程就是毕业生向自己、向学校、向教师、向家长、向社会交的一份答卷，必然要接受大家的检阅。
2.参评主体构成
建立以“指导教师评价+评阅教师+答辩委员会评价+网上投票”构成的参评主体，对学生的毕业论文和毕业设计进行多角度评价。指导教师是学生毕业论文和毕业设计整个过程的直接参与者，所以具有一定的话语权。毕业答辩更像是一次检阅，答辩委员会在毕业答辩时给出的评价基本上是客观的、公正的，学生在答辩时的综合表现因语言表达能力、形象气质、答辩技巧的强弱作为评价指标。在校园数字网络的快速发展下，传统的评价方式要适应现阶段的校园生活方式，建设专业的网上投票系统能够让更多的师生参与毕业设计的评价。
3.审查监督
采用“教研室自查+专家盲审+教学督导抽查”相结合的方式对学生论文和设计进行审查和监督，增设用于网上投票的展示平台和评价平台。审查监督是在教学管理机构对毕业考评进行综合性的运行保障机制，可从以上三个层次进行，可将毕业论文和毕业设计的审查纳入督导组的督导范围，形成良性的循环机制。
三、考评体系的增效机制
1.深化教学改革
艺术设计人才需要有科学精神、人文素养、艺术创新、技术能力，不断调整以往的教学观念与方式。将“过程+结果+展示”的考评系统逐层展开，每层指标建立详细的子系统，进行一般问题的梳理和特殊问题的列举，然后对问题进行排序和考核等级层次的制定，最后对考核分值的进行分配，对初步建立的系统模型。
2.学生主观驱动
艺术设计是社会性的行为，但由于学生缺乏社会与文化责任感而没有强大的使命为驱动，知识储备不足的同时又面临诸多就业的压力，面对知识信息大爆发所往往出现了浮躁与急功近利的现象，内在的学习动力不足。评价指标可细化可深入至出勤率、同导师的沟通次数、方案草图环节、定稿、制作、选材、印刷打印等，各环节进度形成相应的书面材料进行归档整理，有效的避免学生无计划的实施和不按进度完成的情况，并能够保证毕业论文和毕业设计的完成质量和效果。
3.管理的操作机制
毕业设计是全面系统训练培养提高学生综合设计能力的系统整合性课程。因此，本科四年教学中的任何一个环节都应该贯穿创新这个基本原则，毕业设计也不例外，对于最终的考评子系统模型保留修改和增减项目的空间，保证系统对艺术设计专业人才培养的可持续性。此外，学校各部门可将毕业设计展与企业人才招聘会相结合。从而建立起完整的毕业设计展览、毕业设计答辩和人才招聘“三位一体”的毕业设计教学新模式。
四、结论
1.1不确定性分析
我国目前面临确定最优备用容量克服风电机组出力的间歇性和波动性影响，支持消纳大规模风电并网的问题。合理确定快速响应火电机组规模，过多火电机组备用容量会增加运行成本，因此需要考虑到系统的经济性。本文的研究基础是新建快速响应火电机组来解决面临的风电并网及消纳问题，不考虑对现有火电机组升级改造的情形。大规模风电并网背景下快速响应火电机组的规划面临2种不确定性：1）快速响应火电机组参数的不确定性，包括燃料可用性、碳排放成本、折现率、投资成本等；2）系统调度水平的不确定性，包括随机停运(机组、输电线路等)、负荷和风速预测误差等。本文假定发电商向调度机构提出快速响应火电机组建设申请，调度机构结合规划模型最终确定快速响应机组规划方案，因此，快速响应机组参数的不确定性可以不用考虑。同时，假定电力系统的随机性与系统元件停运相关，负荷和风速预测误差与发电备用容量最优水平相关。同时，本文采用蒙特卡罗模拟方法来仿真电力系统的随机特性。假定风速服从威布尔分布[17]，由于风速预测误差的存在，蒙特卡罗仿真将设定大量情景，并得到每个情景下每小时的风力发电量。考虑到发电机组和输电线路的随机性停运，在蒙特卡罗仿真中引入2个向量X和Y。其中，Xmht=1表示第m个发电机组在第t年时段h时运行，Xmht=0则表示停运；Ynht=1表示第n条输电线路在第t年时间段h时可用，Ynht=0则表示不可用。本文将年尖峰负荷预测表示为基本负荷与年增长率的乘积[18]。年增长率包括年平均增长率和随机增长率2部分，随机部分反映了不确定的经济增长或天气变化对负荷预测的影响。每个节点的每小时负荷是基于年系统尖峰负荷在使用既定负荷分布因素的情况下得出的。每个情景都有一定的发生概率，由生成的情景数目分布得到。情景总数对基于情景的优化模型的计算工作量影响很大。因此，对于大型计算系统，采用有效的情景精简方法对提高计算效率是十分重要的。精简技术要求在尽量与原始系统接近的情况下得到最少的情景。因此，本文设定情景子集采用基于该子集的概率测度方法，该方法在概率度量方面与初始概率分布最为接近。另外，本文利用通用代数建模系统(generalalgebraicmodelingsystem，GAMS)中的SCENRED工具提供的精简代数式设定情景子集，并对情景进行最优概率分配。
1.2基于Benders分解算法的规划模型
大规模风电并网时，系统调度机构的目标是在满足规划和运行约束条件的前提下实现规划总成本最小，如式(1)所示。式中：t为规划年，t=1,2,…,T；h为时段，h=1,2,…,H；m为发电机组序号，m=1,2,…,M；k为情景，k=1,2,…,K；Cmt()为第t年机组m的投资成本；Gmts为k情境下第t年机组m的安装状态，1为已完成安装，否则为0；d为贴现率；pk为情景k发生的概率；Omht为第t年的h时段发电机组m的运行成本；Sht为相应的运行小时数；Pmhtk为k情境下第t年h时段机组m的调度电量。根据大规模并网背景下系统的不确定性及目标函数的特点，本文利用Benders分解法将快速响应火电机组规划问题分解成1个主问题和2个子问题：主问题是不考虑可靠性的最优投资规划问题，2个子问题是可靠性和最优运行问题。其中，可靠性子问题的可行域受主问题影响，而最优运行子问题受可靠性子问题可行域的影响，也就是说可靠性子问题的约束中除含有自身决策变量还包括主问题的决策变量，同样，最优运行子问题约束中除含有自身决策变量还包括可靠性子问题决策变量。在图1中，发电商向系统调度机构提供快速响应机组的候选集，考虑规划限制情况下，调度机构以新机组投资总成本最小为目标，确定新机组的最优投资方案。其中，规划限制因素包括机组最大数量和候选机组的建设时间等。其中主问题同样确定了目标函数的下界，并用该下界检验规划的最优性。除了规划限制因素，子问题中产生的Benders割也作为主问题附加约束条件。主问题中包含所有的变量，而且所有的限制条件是线性的。主问题是一个混合整数线性规划问题。通过子问题提供的可靠性和最优运行对主问题的组合优化状态进行修正。可靠性检查子问题对主问题提出的规划中涉及到的系统可靠性限制因素的可行性进行检测。该子问题不仅保证每个节点是电力平衡的，而且满足输电安全和发电机组物理限制因素的要求。在可行性不允许的情况下，会形成可靠性割，用以分析主问题中规划问题的派生情况。直到确定可靠的规划后该派生过程才会停止。一旦满足了系统可靠性，最优运行的子问题将考虑规划方案的最优性，直到满足给定的收敛标准，该问题的派生过程才会停止。具体计算步骤如下：
1）系统调度机构
最初获得的信息包括投资候选快速响应火电机组的经济性和技术性数据、机组断电数据、输电线路数据以及负荷和风速预测误差数据。然后利用蒙特卡罗模拟法设定一系列情景。随机长期规划问题本质上很复杂。本文用代数建模系统(GAMS)对情景进行精简。
2）本文模型
包括1个混合整数线性规划主问题和2个线性规划子问题。主问题研究最优投资规划，子问题进行可靠性检查并确定最优市场运行状态。主问题确定最优投资规划，其目标是新确立的快速响应发电机组的投资成本最小，如式(2)所示。式中：Bm为快速响应机组m的建设时间；Mmht为第t年发电机组m启停状态，1为开机，0为停机。其中，式(3)—(5)分别为建设时间约束条件、装机情况约束条件、快速响应机组的组合优化状态约束条件。主问题的解包括最优投资规划、新机组的组合优化状态和规划目标函数的下界。在第1派生阶段，对机组的组合优化状态没有系统限制约束，因此变量赋有随机值。但是，在接下来的派生过程中，来自于可靠性检查和优化运行子问题中的Benders割为机组状态设定了限制因素。如果出现意外情况(如图1所示主问题求解环节出现无解的情况)，则调度机构需要采取一系列预防措施，如切负荷、激励市场参与者提供额外的容量作为快速响应备用等。
3）主问题确定
第t年发电机组m的最优安装状态mtG及其在h时段的启停状态mhtM后，可靠性检查子问题基于主问题的解将系统偏差降到最小。在电力平衡变量中引入松弛变量，目标函数(6)即是将松弛变量最小化。式中：Vitk为k情境下第t年的松弛变量；,1ijhtkL为第i次迭代k情境下第t年h时段j母线上的预期发电缺口；,2ijhtkL为第i次迭代k情境下第t年h时段j母线上的发电剩余；Phjtk为k情境下第t年h时段j母线上的调度电量；Dnjtk为k情境下第t年输电线路n上来自母线j的有功潮流；Qjhtk为k情境下第t年h时段母线j上的负荷；Mmhtk为k情境下第t年发电机组m在h时段的开停机状态；Pmhtk为k情境下第t年h时段机组m的调度电量；Pmin,m为机组m的最小出力限制；Mmht为第t年h时段机组m的启停状态；Xmthk为k情境下第t年h时段机组m的发电机可用状态，0为处于停机状态，否则为1；Pmax,m为机组m的最小出力限制；Dnhtk为k情境下第t年h时段输电线路n上的有功潮流；Ynhtk为k情境下第t年h时段输电线路n的输电可用状态；I为从线路n上某点注入的注入功率；θnchtkθndhtk为k情境下第t年h时段输电线路n两端电压的相角差；xn为输电线路n的电抗；Rm、Rm为机组m爬坡加速/减速极值。其中，式(7)为目标函数的节点电力平衡约束条件，式(8)为发电机组安装状态，式(9)为主问题确定的组合优化状态，式(10)为发电限制，式(11)为直流电力潮流，式(12)为输电线路限制，式(13)(14)为爬坡加速/减速限制。随机规划解将满足长期可靠性指数，如电量不足停电损失率η。当第t年第h小时的η值比其目标值大时，第r次迭代时产生Benders割，相应的可靠性信号会反馈给主问题。将η作为约束条件限制未供给的每小时负荷数。年度负荷总数满足年度η要求。但是，使用基于小时指标的优点在于能够阻止某些时段发生大规模甩负荷的情况。第t年h时段的η由式(6)中的预期发电缺口Lijhtk,1除以第t年第h小时的预测负荷所得。式(15)所示的可靠性限制会使发电剩余Lijhtk,2为0。如果式(15)中有任何一个式子不能满足，则会产生Benders割。式中：αits和βihts分别为优化过程中对应于各约束的拉格朗日乘子最优值，均为常量；Fhtk为k情景下第t年h时段的负荷；ηht为第t年h时段电量不足的概率。式(16)的Benders割表示现有机组组合优化状态和候选机组安装状态的耦合信息。割表示在t年通过调整投资规划无法减轻电网受到的扰乱程度。
4）最优运行
子问题的目标是基于提交的竞标发电量和用电需求使社会福利最大化。社会福利定义为基于竞标值的电力消费支付额和生产成本之间的差额。该子问题的构建基于安全约束的经济调度模型，并检查所求解的最优性。当电力需求没有弹性时，目标函数是基于给定的投资规划和机组组合优化状态使系统成本最小，如式(17)所示。在一些情景下，发电机组和输电线路断电会导致无可行解。为了计算此种情况下的价格，假设原发电机组由虚拟发电机组以更高的价格提供所需电量。利用电量不足期望值来表示虚拟发电机组提供的电能。(1)111(1)111min(1)(1)THKqhtmhtmhtkktthkTHJhtjhtjhtktthjSOPWdSCPd(17)s.t.111MJJmhjtkjhtkjhtkmjjPPQ(18)UPEQ+PAD(19)0,jhtkPj(20)式中：Wqk为系统运行成本；jhtkP为k情境下第t年h时段母线j上虚拟机组的可调度容量；jhtC为第t年h时段母线j上虚拟机组的成本；U为母线机组关联矩阵；E为母线负荷关联矩阵；P为虚拟机组可调度容量向量；A为母线支路关联矩阵；D为有功潮流矩阵；P为有功功率向量；Q为负荷向量。类似于可靠性检查子问题，最优运行的目标函数受到物理因素限制，如式(8)—(14)所示。该子问题的解为主问题目标函数提供了上界，用于检查解的最优性。如果提出的投资规划方案不是最优的，会产生如式(21)所示的Benders割现象，并会添加到下一迭代过程中的主问题中。(1)(1)1111111111()(1)()()KTMqmtmtkmtkkktktmKTMkmtkmtkmtktmKTHMkmhtkmhtkmhtkthmCGGZpWdpGGpMM(21)Benders分解法的重要特点是可以在每一迭代阶段为最优解提供上下界，从而提供了收敛标准。收敛标准如式(22)所示。YZYZ(22)式中是最小的正数，表示接受最优解的临界值。
2、算例分析
本文通过一个6节点系统的算例来分析集中式和分布式风电扩张情形，如图2所示。本文研究给定风电并网水平情况下快速响应火电机组的规划问题。基于风速预测数据，该系统分为3个区域，其风电容量参数分别为31%、38%和49%。风电容量参数是1a内实际风力发电量与装机容量全部投入使用时的发电量的比值。本文研究的快速响应火电机组安全经济规划期和年峰负荷预测期均为10a。表1列出了系统数据，图3给出了基准案例情况下年尖峰负荷预测情况。节点2、4和5的负荷比例分别为50%、30%和20%。假设负荷在该段时期内拥有相同的分布参数。年尖峰负荷预测值是基准负荷(如307MW)与年增长率(如2.5%)的乘积。假定尖峰负荷随机部分增长率和风速预测误差服从正态分布[19]，中值为0，标准差为0.01，每小时负荷参数和每小时风力发电系数借鉴伊利诺伊理工大学提供的6节点系统小时数据。表2所示为候选发电机组数据。风电每小时成本忽略不计。风电容量为150MW，在情形I中是集中式，情形II—IV分布式。5种情形如下：1）情形I，风电机组集中在节点3的规划问题。2）情形II，风电机组分布在节点2、3和6的规划问题。3）情形III，风电机组分布在节点2、3和6，但是在第8年线路4-5部分停运的规划问题。4）情形IV，风电机组分布在节点2、3和6，但是在第8年机组2停运的规划问题。5）情形V，风电机组分布在节点2、3和6，但是在第8年线路4-5部分和机组2同时停运的规划问题。情形I：在该情形下，风电机组全部安置在区域C的节点3处，因为此处风速预测最为理想。第1年该节点接入装机容量为150W、容量参数为49%的风电机组。但是，这样的规划导致无法用其他机组降低节点3较大风速误差带来的影响。表3列出了各机组投入使用的年份。机组3一直投入使用，机组1在尖峰投入时使用以满足负荷需求，将运行成本降到最小。总的投资和运行成本为1336元/MW，其中运行成本为553元/MW。起初，机组3在节点3，机组2在节点2(系统最大的负荷中心)。表3中的其他机组在以后年份风电容量和负荷增加时逐步投入使用。风电集中安装情况下没有足够多的输电通道。情形II：图2显示了风电机组在3个区域分布式安装的结果。风电机组装机容量50MW，区域A和B的容量参数小于区域C的容量参数。表4给出了候选机组的安装年份。与情形I类似，机组1在第5年安装，机组2在第1年安装。但是，在第7年机组3才在节点1安装。节点3处的风电机组WG3年发电容量为12.5MW(容量参数为25%)，线路2和3没有阻塞。低成本的WG3在某些时候低于其容量参数运行是因为系统慢加速限制因素。因此，在第7年接入快速响应机组后，WG3平均发电量上升到22.5MW，容量参数为45%，仍然低于WG3的容量参数49%，这是由于输电和运行条件限制(如火电机组最低发电量限制、系统慢加速限制、开关限制等)。与情形1相比，总投资和运行成本降低至1072元/MW，其中运行成本上升到了601元/MW。在情形II中，由于区域A和B较低的容量参数，总风电机组利用率与情形I相比降低了28%，这将导致更多的昂贵的火电机组的使用，并增加运行成本。如果区域A和B的容量参数与区域C相同(49%)，则运行成本将降低至540元/MW。图4把运行和总成本描述为风电容量参数的函数。初始值是现有的风电并网水平。图4显示随着快速响应机组投资额的增加，运行成本降低。由社会成本可以看出，容量参数的最优增长为20%，此时社会成本最低。尽管区域A和B的风电容量参数较低，但是风电在3个区域的分布降低了总成本，提高了机组使用率。这是因为一个区域的风力间歇可以由其他区域来补充，同时，快速响应机组投入减少。情形III：该情形考虑在第8年尖峰时段4-5线路停运的情况。与情形II类似，机组2在第1年投入使用，机组1在第5年投入使用，机组3在第7年投入使用，如表5所示。另外，作为预防措施，机组4在第8年投入使用，机组6在第10年投入使用。线路4-5的停运减少了区域A和区域B的输电通道，因此有必要在区域B接入机组4和6。与情形2相比，总成本增加至1227元/MW。情形IV：第8年尖峰时段机组1的停运将改变情形II中的规划方案。机组2在第1年投入使用，机组1在第5年投入使用，机组3在第7年投入使用，如表6所示。另外，机组6在第8年投入使用，作为机组2停运的补充。该预防措施使规划成本上升至1162元/MW，运行成本升至601元/MW。情形V：在第8年，线路4-5和机组2同时停运，如表7所示。此处考虑尖峰和非尖峰时段2种情况。同之前情形类似，机组3在第1年投入使用，机组4和6在第8年投入使用作为停运的补充。总成本升至1232元/MW，是所有情形中最高的，但是运行成本和情形4和5相比变化不大。
3、结论
在优化系统初始参数输入的界面中，根据具体优化问题，确定优化对象相关的设计参数值与优化参数设计范围，然后在输入栏里输入相关参数值和初始值。设计界面中某些参数的输入需要在一定的范围内，如果输入非法时，会有相应的提示，需要重新输入正确的参数[4-5]。当用户输完相关设计参数之后，单击“开始优化”按钮，系统首先将输入的具体参数值类型转化为MATLAB数据类型，然后将数值传入到MATLAB优化组件中进行优化。优化成功后的结果显示在界面中，否则返回重新进行优化。整个分析过程在服务器上完成，不影响用户进行本地的其他操作。
2关键技术
笔者通过刮板输送机的优化实例用以说明在系统建立过程中的几个关键技术。优化数学模型的M文件编写针对刮板输送机设计参数的不确定性，以达到其电机功率最小和运输性能最佳为目标，取输送机刮板链运行速度v、槽深H及宽度B作为优化设计变量。具体优化数学模型的建立过程请见文献[6]。根据以上的数学模型，编写M文件，由于在具体工程实例中设计值的不同，笔者将文献[6]中的某些具体的设计值作为可变的参数传递值。这里取链条最小张力、链条单位长度质量、输送机的铺设长度和物料堆积角作为可变的传递参数，令其分别为x(4)、x(5)、x(6)、x(7)，以方便MATLAB与之间传递参数，代码如下：编译生成.net组件生成.net组件的步骤如下。(1)在CommandWindow里面直接输入deploytool，在弹出的DeploymentProject窗口里，输入相应的保存位置和名称，Type类型选择：.NETAssembly。如图3所示。(2)添加已经编写好的M文件guabanji.m，如图4所示。(3)创建工程，选择Build编译成.net组件。文件保存后打开刚才保存工程的文件夹可以看到有两个新建的文件夹distrib和src。这里包含了在调用中需要用到的文件、库、资源和接口等，如图5所示。调用.net组件与网页设计打开vs2010，新建一个C#项目，添加引用，在弹出的菜单中找到已经生成的.net组件文件夹src，选择添加其中的guabanji.dll文件，另在.net中添加MWArray组件，这样引用添加成功，如此便可以调用.net组件进行优化[7-8]。
3运行实例
用户通过浏览器进入基于Web煤机装备优化设计系统，该系统包括采煤机、刮板输送机、提升机及掘进机优化设计系统。笔者以刮板输送机的优化设计系统为例，介绍了整个系统需要优化的机型，选择所需优化的零件进入优化设计页面，并根据提示输入合理参数，然后点击“开始优化”按钮，系统就会根据用户输入的参数，调用.net组件实现优化分析设计，并将优化的结果显示在浏览器上[9-10]。以刮板输送机为例进行说明，首先打开网站首页，选择刮板输送机优化；进入刮板输送机零部件优化列表页面，选择所需零件进入其优化设计页面，在文本框中输入具体问题的设计参数，然后点击页面中的“开始优化”按钮进行优化，如图6所示。得到优化结果后，将常规的设计方案与优化设计方案的结果对比，如表1所列。
4结语
作为一个新产品，在设计开始之前，不仅要明确创造产品的目的，而且要搞清楚有哪些约束缩小了设计方案的选择。这些约束通常是以准确表达出的条件或者以技术要求的形式表示出来的，符合这些约束的任何一个方案，都被认为是可行的，设计的主要任务就是找到这个可行方案，哪怕是只有一个。如果设置的约束不很严格，能够存在多个允许的方案集。在这种情况下，比较并选择在不同的技术经济指标方面有优越性的方案，或者选择最优的方案。在本质不确定的条件下，常常是很难甚至不可能找到最优的方案并证明它的存在。在解决结构设计任务时，许多计算公式和数量关系是接近的，因为它们是建立在统计依赖关系或经验数据的基础上。因此应慎重评价得到的设计方案与实际最优方案的相近性。在进行功能设计时，设计方案优化的主要特点归结于设计者的关注点，主要集中在可能的方案综合方法选择上。而仅仅是在可能的方案集形成以后，或是找到可能的方案形成的有效计算法以后，才会面临选择获取最优方案的方法问题。从本质上说，优化所有这些方法就是对可能的方案离散集合寻找最适条件。个别情况下，可能的方案集被以确定的一组某个结构表示出来，能够采用已知的优化方法，如网式优化法、排列优化法等。
2案例分析
以飞机上的壳体零件为例，在使用过程中，壳体处于强大气流中，承受空气动力负载，除此之外，它还是产品结构动力布局的一部分。在壳体设计的不同阶段，创建产品结构和功能优化数学模型。在拟定技术建议阶段，为了下一步设计，形成产品Ai主要轮廓F（Ai）的组成，这些主要轮廓确定了产品的功能用途。对于壳体而言，主要轮廓的组成与工作用途轮廓的描述一样，直接影响了壳体的结构方案和工艺性指标的选择：FP11为外圈轮廓的圆柱表面；FP12为法兰接合处轮廓；FP13为壳体的长度L；FP14为壳体内孔轮廓表面；…FP21为外圈轮廓相对理论表面FP11的许可偏差ΔP22；FP22为壳体长度许可偏差ΔP22；FP23为接合处平面平行度许可偏差ΔP23；FP24为内孔轮廓许可的表面粗糙度Ra……在构思结构方案的过程中，壳体的结构方案分割性质是不同的，如整体性程度不同，结构材料不同，毛坯可能的形式不同等。在这个阶段借助于生产工艺准备模型和生产模型，进行壳体工艺性评价，生产工艺准备模型能够评价生产工艺准备的时间长短，生产模型则能够扩展评价制造产品所需的劳动消耗。针对各种不同的生产过程，对应有不同的壳体结构方案，整体式壳体，这种壳体可由金属铸造或者由非金属材料压制成型，并需要外圆表面和两端面加工；双半壳体组合的焊接壳体，所示，这种壳体是由两个锻件经辗压得到的，并需要外圆表面和两端面加工与焊接；焊接外壳和法兰组合的焊接壳体，它是由两个法兰和一个外壳组成，主要的联接工序是焊接及其后的外圆表面加工；非金属外壳和金属法兰组合的壳体，它是由一个非金属外壳和两个金属法兰组成，并需要外圆表面的加工和法兰的紧固联接。为了实现产品设计方案的优化，在设计阶段便对壳体的结构元素进行分析。为评价其工艺性，选择一个与安装的对接螺钉相匹配的壳体空腔。从图中可以清楚地看到，空腔可能是圆柱形的，或者是长椭圆形的（A向视图示）。前一种情况，空腔只能由钻和锪来实现。但为了螺钉头能固定在空腔壁上，必须把孔锪到对接螺钉的下方；第二种情况，不要求锪孔，空腔用不少于二道的工序加工完成，即钻和铣。在设计阶段，确定工艺性的任务包含在产品结构元素加工工序和工步方案的评价之中，解决这个任务需借助于基于工序、工步和具体类型设备和工装水平上的生产系统数学模型。
3结语
根据非等时距灰色GM（1，1）模型的构建过程，设计数据处理流程，如图1所示。利用VB编写主程序，完成程序用户界面设计，实测数据的输入，MATLAB的调用（包括等时距变换、灰色GM（1，1）模型的构建等），预测数据的输出以及预测拟合曲线与实测曲线对比图的显示等操作。VB调用MATLAB的主要程序代码如下：PublicMATLABAsObject‘在VB变量声明部分声明要调用Matlab的ActiveX对象‘在Command1_Click（）中链接Matlab的ActiveX部件SetMatlab=CreateObject（"Matlab.Application"）‘初始化对象CallMatlab.MinimizeCommandWindow‘matlab窗口最小化g=Matlab.execute（gm）‘执行matlab命令，gm为mat_lab执行代码非等时距时间序列转换为等时距时间序列的主要程序代码如下：dtim=tim（length（tim））/（length（tim）-1）；%计算平均时间间隔x0（1）=dat（1）；x0（length（tim））=dat（length（tim））；fori=2：length（dat）-1x1（i）=dat（i-1）+（dat（i）-dat（i-1））/（tim（i）-tim（i-1））*（（i-1）*dtim+tim（1）-tim（i-1））；x2（i）=dat（i）+（dat（i+1）-dat（i））/（tim（i+1）-tim（i））*（（i-1）*dtim+tim（1）-tim（i））；x0（i）=（x1（i）+x2（i））/2；%计算等时距时间序列end灰色GM（1，1）模型构建的主要程序代码如下：x1=cumsum（x0）；%一次累加生成fori=1：length（x0）-1；B（i，1）=（-1/2）*（x1（i）+x1（i+1））；B（i，2）=1；Yn（i，1）=x0（i+1）；end；A=（inv（B'*B））*B'*Yn；a=A（1）；u=A（2）；%计算发展系数以及灰色作用量fork=1：length（x0）+T；xsum（k）=（x0（1）-u/a）*exp（-a*（tim1（k）/dtim））+u/a；xsum1（k）=（x0（1）-u/a）*exp（-a*（tim1（k）-dtim）/dtim）+u/a；end；xyc（1）=xsum（1）；fork=2：length（x0）+T；xyc（k）=xsum（k）-xsum1（k）；%累减还原预测数据end。
2工程实例分析
某基坑工程位于青岛市经济技术开发区，地处长江路示范居住中心地段，共分三期开发，每期工程各由4栋32~33层高层住宅、地下2层机械停车库组成，其中二期工程包含5#、6#、7#、8#楼。现以监测点J8、J10、J16、J19、J22的累计位移变化量为时间序列进行建模分析。表2为J16点的部分观测数据。选取第1~8期作为牛顿插值数据，第9~10期作为检验数据。运行程序，依次输入第1~8期的累计时间间隔和累计位移变化量，点击“计算”控件调用MATLAB进行运算，将非等时距数据序列转换为等时距序列，并在用户界面上输出等时距变换结果，然后输入第9~10期的累计时间间隔，点击“预测”控件，调用灰色GM（1，1）模型构建程序模块，计算得出第1~10期的预测数据，并进行精度检验，最终将预测数据、预测模型精度等结果显示输出在用户界面上，如图2所示。将第1~10期实测数据与预测数据进行比较分析，结果如表3所示。为方便直观显示，绘制预测拟合曲线与实测曲线，见图2。其中，实线代表实测数据，虚线代表预测数据从图2中可以看出，J16点采用非等时距灰色GM（1，1）模型模拟的拟合曲线较为平滑，与实测曲线吻合较好。对模型进行精度检验，计算得J16点的后验差比值C=0.1126，小概率误差P=1。由表1可知，利用该工程J16监测点的第1~8期累计位移变化量为时间序列所构建的灰色GM（1，1）模型，其精度等级为一级。依次以监测点J8、J10、J19、J22的同时段累计位移变化量为时间序列建立灰色GM（1，1）模型，并进行精度检验，计算结果见表4。可以看出，4个模型的精度等级均为一级。综上可知，利用该程序对表4数据进行分析，可以获得良好的变形预测结果，精度较高，充分验证了基坑变形非等时距灰色预测模型的可靠性、有效性与实用性，且程序设计界面友好、操作简便、数据处理高效，能够为基坑工程的安全评判提供可靠的数据依据，以便进行适时控制。
3结束语
关键词:下一代网络（NGN）；软交换；SIP协议
引言
目前传统的公众交换电话网（PSTN）上传送着许多数据业务，由于快速增长的数据业务给并不适合传送数据业务的电话网造成了很大的压力。因此，基于分组技术的数据网与电路交换网最终必将走向融合，产生下一代由业务驱动的网络。软交换是下一代网络交换的核心，如果说传统电信网络是基于程控交换机的网络，而下一代网络则是基于软交换的网络。
一、系统开发的技术基础
1.1软交换的概念
我国信息产业部电信传输研究所对软交换的定义是：“软交换是网络演进以及下一代分组网络的核心设备之一，它独立于传送网络，主要完成呼叫控制、资源分配、协议处理、路由、认证、计费等主要功能，同时可以向用户提供现有电路交换机所能提供的所有业务，并向第三方提供可编程能力。”
1.2SIP协议介绍
会话初始化协议SIP（SessionInitiationProtocol）是一个面向Internet会议和电话的简单信令协议，SIP最初由IETFMMUSIC(MultipartyMultimediaSessionControl)工作组提出。它的主要目的是为了解决IP网中的信令控制，以及同软交换机的通信，从而构成新一代的通信平台。
二、系统的总体设计和实现
2.1系统的层次结构
软交换采用业务与交换分离的设计思想，在系统设计结构上将软交换技术应用设计为三层结构，底层为用户接入层，中间为交换支撑层，最上面是业务实现层。系统的层次结构如图1所示。
2.2呼叫管理服务器的设计与实现
呼叫管理服务器处于该体系结构中的网络控制层，它是软交换系统的核心部分。呼叫管理服务器除了完成呼叫控制、连接控制和协议处理功能外，还将提供原来由网守设备提供的资源管理、路由以及认证、计费等功能。软交换系统的运行需要SIP协议栈和SDP协议栈。客户端应该能够产生INVITE和ACK请求，能够产生和解析Call-ID，Content-Length，Content-Type，Cseq，From和To头部字段。呼叫管理服务器应该能够接收INVITE，ACK，BYE，CANCEL和REGISTER请求，应该能够产生和解析Call-ID，Content-Length，Content-Type，Cseq，Expires，From，Max-Forwards，Via和To头部字段。为了能够使客户端和服务端能够使用RTP传输语音流，SDP协议应该能够产生和解析v，o，s，c，t，m和a头部字段。
本系统以面向对象的方法设计了一个满足系统要求的最小SIP和SDP协议栈。SIP协议栈支持INVITE，ACK，BYE，REGISTER和CANCEL请求，支持100，180，200，300，400，500和600状态应答，支持Subject，Contact，Call-ID，Content-Length，Content-Type，Cseq，Expires，From，Max-Forwards，Via和To头部字段。SDP协议栈支持v，o，s，c，t，m和a头部字段。SIP和SDP中的头部字段都是以类的形式实现的，所支持的头部字段都是从一个抽象类Header继承而来。抽象类Header的定义如下：
其中最主要的方法为decode，主要用来对相应的头部字段进行解析，getName方法返回当前的头部字段类的类名，encode方法用来产生相应的头部字段的字符串。
其中SIP协议栈的结构如图2所示：
解析层是对SIP消息进行解析和构造。解析层实现的关键在于各个头部字段类的设计及其相应decode方法的实现。解析层的实现借鉴了VOCAL开放源码中SipStack的头部字段类的设计方法，VOCAL的SipStack对RFC2543完全支持，但协议栈非常的庞大，设计的过程中参考了VOCAL的SipStack的头部字段类的设计形式实现了一个简洁，实用的SIP协议栈，SIP协议栈的大小还不到VOCAL的SipStack的1/10。
三、结束语
总之，基于SIP协议软交换系统的前景非常广阔，在这个领域，有许多技术难题等待人们去解决。相信在大家的共同推动之下，软交换系统的应用将得到快速的发展。
参考文献
[1]强磊等编著.基于软交换的下一代网络组网技术[M].人民邮电出版社,2005
[2]秦维佳.C/C++程序设计教程[M].机械工业出版社,2007
