灾害情况下基于改进蚁群算法的救援车辆路径优化

自然灾害发生后,最重要的任务是救援。但由于灾后信息传输受到阻碍,相关道路损毁分布状况、预先规划的救援路线发生损毁等信息不能及时获取,给救援救灾带来很大困难,如何根据已获得的灾区路网信息动态规划安全、快速的车辆救灾通道极为重要。文中针对灾后救援时间紧迫、救援路程中道路通过性动态变化及安全性等因素,以到达救援点时间最短为目标,建立灾害情况下车辆路径优化模型;采用基于图论的改进蚁群算法进行全局车辆路径优化,并对救援路径中规划好的救援路线出现障碍点时车辆局部路径优化进行仿真试验,验证改进蚁群算法的有效性,结果表明相对于传统蚁群算法,改进蚁群算法的寻优效果更好。     

二维截面法在精确预测汽车梁类件回弹上的应用

三维零件回弹结果的精确预测一直是个难题,文中把二维截面法应用到对三维零件回弹管预测和补偿上,离散整个三维零件为各个特征截面,通过二维截面法和有限元软件LS-DYNA精确地对汽车纵梁回弹和补偿进行了预测计算,实践证明。通过两次的回弹预测和补偿计算,汽车纵梁补偿后的回弹结果和实际产品形状相比,误差在0．5mm以内,有很好的实用价值。     

考虑配电网负荷的电动汽车分布式充电控制

针对大规模插电式电动汽车接入对配电网安全运行造成威胁的问题，提出一种考虑配电网负荷的电动汽车分布式一致性最优充电方案。该方案采用双层优化结构：上层以减少配电网负荷波动与满足充电站功率需求为目标建立数学模型，采用粒子群优化算法求解各时段电网分配给充电站的功率；下层在充电站功率供不应求的情况下，以最大化整体用户的利益和减少充电电流波动为目标建立数学模型。提出一种基于多智能体的分布式充电协议求解电动汽车的最优充电功率。该协议是分布式的、可实现电动汽车的即插即用，且具有很好的鲁棒性和扩展性。该方案既保障了配电网的安全运行又提高了整体用户的满意度。仿真验证了方案可行性。