CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法

在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实例计算。计算结果表明,由于该方法能够确定聚类结果中类的对象组成最小数量,聚类结果的粗糙与精细程度可以人为控制,对聚类结果的准确及高效提供了很好的保证,能够为CABOSFV算法进行聚类提供合理的阈值。     

基于联合调度优化模型的共享汽车分析

共享汽车行业曾在几年前广为繁荣,但由于其所具有的重模式、高成本、难以盈利等弊端,造成企业难以持续融资,行业难以持续繁荣的困境.如今,随着汽车车型更新换代日益迅速,加之疫情影响经济发展,消费者更倾向于轻便的用车模式,使得具有"分时租赁"特点的共享汽车获得很大发展机遇.本文综合利用Excel、Python软件,先以经纬度为...     

深圳地铁单程票流失算法研究

根据深圳地铁单程票流通特点,将运营中的单程票流失划分成两大类,并依据其在流通中的业务类型,通过卡信息记录集来确定流失种类。应用数据库知识和数据挖掘技术,提出这两类单程票流失的算法。     

克隆选择算法在基坑支护位移反分析中的应用

在基坑工程中,传统的位移反分析方法计算量较大,不易掌握,且求得的岩土体力学性能参数的精度较低。为此,提出应用克隆选择算法求解位移反分析问题的新方法,其核心是采用BP网络为正演工具代替有限元方法,描述土体力学性能参数和位移的非线性映射,可减少计算量,并利用克隆选择算法为反演工具,通过反演分析确定土体力学性能参数,具有较高的精度。依据该反分析方法获得的岩土体力学性能参数又可以估算下一工况的基坑位移。仿真试验结果表明了新方法的可行性和有效性。     

基于有限元法及遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法

为优化推力杆的球铰结构并提高其疲劳寿命,提出一种基于有限元法和遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法。该优化方法通过有限元法计算不同橡胶衬套预压缩量和球铰结构的推力杆球铰橡胶衬套的应变分布特征和刚度参数,进而得到推力杆刚度参数、橡胶衬套预压缩量与球铰关键结构参数之间的关系,并在此基础上采用遗传算法建立推力杆球铰的多目标优化模型。利用建立的多目标优化模型计算得到推力杆球铰的优化方案。样件台架试验结果表明,此优化方案使推力杆球铰的疲劳寿命提高了7倍。提出的多目标优化方法充实了变截面橡胶金属复合结构的设计理论,并为推力杆的优化设计提供了理论依据。     

双电机耦合驱动电动汽车驱动模式划分与优化

为充分发挥一款双电机耦合驱动系统电动汽车(DMCP-EV)多驱动模式的节能优势,制定了基于系统效率最优的驱动模式控制策略。根据该双电机耦合驱动系统的结构特点,定义了电机4种驱动模式并分别建立其动力学驱动模型和系统效率模型。在满足动力性要求的前提下,分析并划分了各驱动模式的工作范围,以系统效率为优化目标,采用粒子群优化算法进行优化,获得最佳的驱动模式切换控制和转矩分配策略。开展了Matlab/Simulink仿真和硬件在环试验验证。结果表明,经系统效率优化的驱动模式在满足动力性要求的前提下,有效提高了双电机耦合驱动系统的经济性,能耗降低11%。     

分布式驱动电动汽车回馈制动失效的液压补偿控制

分布式驱动电动汽车各驱动轮转速和转矩可以单独精确控制,便于实现整车动力学控制和制动能量回馈,从而提升车辆的主动安全性和行驶经济性。但车辆在回馈制动过程中,一旦1台电机突发故障,其他电机产生的制动力矩将对整车形成附加横摆力矩,从而造成车辆失稳,此时虽可通过截断异侧对应电机制动力矩输出来保证行驶方向,但会使车辆制动力大幅衰减或丧失,同样不利于行车安全。为了解决此问题,提出并验证一种基于电动助力液压制动系统的制动压力补偿控制方法,力图有效保证整车制动安全性。以轮毂电机驱动汽车为例,首先建立了整车动力学模型以及轮毂电机模型,通过仿真验证了回馈制动失效的整车失稳特性以及电机转矩截断控制的不足;然后,建立了电动助力液压制动系统模型,并通过原理样机的台架试验验证了模型的准确性;接着,基于滑模控制算法设计了制动压力补偿控制器,并在单侧电机再生制动失效后的转矩截断控制基础上完成了液压制动补偿控制效果仿真验证;最后,通过实车试验证明了所提控制方法的有效性和实用性。研究结果表明：在分布式驱动电动汽车单侧电机再生制动失效工况下,通过异侧电机转矩截断控制和制动系统的液压主动补偿,能够使车辆快速恢复稳定行驶并满足制动强度需求。     

大跨悬索桥MTMD抖振控制的参数优化

针对悬索桥抖振控制问题,建立有限元模型,应用神经网络和遗传算法对多重调频质量阻尼器(MTMD)进行双参数优化。以某大跨悬索桥为例,利用神经网络改进的谐波合成模拟方法(RBF-WAWS法)对脉动风速进行模拟,并换算成抖振力作用主梁上,通过时程分析及后处理获取主跨跨中横桥向响应值。将响应值的均方差作为优化目标函数,以MTMD总质量、个数及阻尼比作为优化变量和约束条件,采用神经网络拟合目标函数并应用改进的自适应遗传算法进行寻优。结果表明,优化后的MTMD能有效控制悬索桥在脉动风作用下的抖振响应,减振率达48%。提出的理论与计算方法对悬索桥中MTMD的设置及参数选取具有实际工程意义。     

多工序加工单元的移动机器人调度优化

为合理分配动力电池生产线容量确定单元中移动机器人的任务,优化机器人调度路径,提高调度效率,在考虑设备加工工时、物理位置等约束下,以最小化调度任务时间为目标,建立多工序加工单元单轨约束下多移动机器人调度模型,设计遗传算法并采用MATLAB进行求解,给出不同机器人分配方案下的目标函数值和收敛情况。结果表明,采用所提出的调度方法对单轨多机器人服务范围进行规划能够减少调度时间、提高调度效率。     

Electric vehicle charging station locations: Elastic demand,station congestion,and network equilibrium

Battery-only electric vehicles (BEVs) generally offer better air quality through lowered emissions, along with energy savings and security. The issue of long-duration battery charging makes charging-station placement and design key for BEV adoption rates. This work uses genetic algorithms to identify profit-maximizing station placement and design details, with applications that reflect the costs of installing, operating, and maintaining service equipment, including land acquisition. Fast electric vehicle charging stations (EVCSs) are placed across a congested city's network subject to stochastic demand for charging under a user-equilibrium traffic assignment. BEV users’ station choices consider endogenously determined travel times and on-site charging queues. The model allows for congested-travel and congested-station feedback into travelers’ route choices under elastic demand and BEV owners’ station choices, as well as charging price elasticity for BEV charging users.Boston-network results suggest that EVCSs should locate mostly along major highways, which may be a common finding for other metro settings. If 10% of current EV owners seek to charge en route, a user fee of $6 for a 30-min charging session is not enough for station profitability under a 5-year time horizon in this region. However, $10 per BEV charging delivers a 5-year profit of $0.82 million, and 11 cords across 3 stations are enough to accommodate a near-term charging demand in this Boston-area application. Shorter charging sessions, higher fees, and/or allowing for more cords per site also increase profits generally, everything else constant. Power-grid and station upgrades should keep pace with demand, to maximize profits over time, and avoid on-site congestion.