并联混合动力汽车改进模糊控制策略研究

本文提出一种兼顾电池SOC限值方法的混合动力汽车多种群遗传模糊控制策略。引入模糊逻辑控制以增强整车控制系统鲁棒性、实时性;用多种群遗传算法对模糊变量隶属度函数进行优化,使在模糊逻辑控制下整车燃油消耗得到降低;使用电池SOC限值方法避免电池在SOC过低时继续放电。利用matlab平台联合advisor软件进行联合仿真实验,仿真结果表明多种群遗传模糊模糊控制策略能够比advisor软件默认的电机辅住控制策略燃油经济性提高6.96%的情况,SOC限值方法使电池工作在更加合理的SOC值区间范围内,有效保护电池。     

Study on State Parameter Control of Intake Air in Utility Tunnels Based on BB-MOPSO北大核心CSCD

In order to explore the control method of the intake air state in utility tunnels when the outside fresh air humidity is too high, taking the ventilation works of a utility tunnel section in Pingtan comprehensive experimental area as the research background, this paper proposes the control method of intake air state parameters for ventilation and dehumidification in utility tunnels under normal and accident conditions, by means of the effective ventilation and dehumidification duration prediction model, the evolutionary multi-objective algorithm (EMOA), and in combination with the ventilation control requirements. The results show that the intake air state parameter controller can be adjusted freely according to the different requirements of decision makers for ventilation fan working duration and dehumidifier working temperature and moisture content, and the optimized appropriate control objectives can be achieved, which is conducive to the real-time decision-making of the intake air state parameter control for ventilation and dehumidification in utility tunnels. © 2022, Editorial Office of Modern Tunnelling Technology. All right reserved.     

潜水器载人舱的不确定性测度计算方法研究

本文研究状态函数中存在概率数和证据数的混合状态下的系统不确定性分析方法问题,用于解决在产品实现过程中部分信息的认知不足。传统概率分析方法无法建立认知不确定信息模型,无法反映产品在实现过程中不确定性影响的问题。本文将证据理论不确定度分析方法融入传统JC算法,在计算随机变量迭代时开展认知变量极值计算,进而可以处理随机和认知不确定性变量同时存在时的混合不确定性问题。本文建立了4500 m载人潜水器载人舱不确定度分析模型,基于改进JC算法计算得到载人舱失效似然性测度和失效可信性测度值,同时采用实验设计法对影响载人舱不确定性测度的因素进行分析,分析表明测度影响较大的因素是真球度和极限拉伸强度,测度对真球度和厚度两个因素的单位数量变化比较敏感。     

基于投影寻踪模型的公路目标持续性综合评价

投影寻踪法具有变高维数据为低维数据,适用于处理非线性、离散数据的特点。文章针对公路目标持续性综合评价中指标的多样性、模糊性特点,提出了基于投影寻踪模型的公路目标持续性综合评价方法,并通过实例分析,证明了该方法使评价过程更客观、准确、简洁,具有一定的理论意义和应用价值。     

天然气管网最优化设计概述

在论述了自20世纪90年代以来国内外天然气管网优化设计方法的基础上,讨论了几种常用的优化方法,并分析了这些方法的优缺点。针对传统优化方法收敛速度慢、易于陷入局部最优解等缺点,提出将近几年来新兴的智能优化算法应用到管网优化设计问题中,将多种方法有机结合,提高算法的性能。     

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为研究整个区域内高速铁路客运和五定班列货运线网建设对产业转移及其出口产品运输格局的影响,从微观的企业选择行为角度出发,基于铁路客货线网建设的波及效应,以产业中所有企业的总生产成本最低及其从业的劳动力总生活质量(QOL)最高为目标,构建组合优化铁路客运和货运线网的双目标混合整数规划模型.以泛珠三角地区为例,运用双层遗传算法进行数值计算.结果表明,优化的铁路客货线网将不但改善内陆至沿海地区的客货运输状况,而且促进沿海地区的产业向内陆转移,使得大量出海货物除选择珠三角港口群之外,还选择开行五定班列货运专线的其他港口.     

Levenberg-Marquardt法与Gauss-Newton法相结合在桥梁结构静力参数识别中的应用

目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss-Newton(G-N)法和Levenberg-Marquardt(L-M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G-N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙。结合二者的优缺点提出:先采用L-M法进行初步识别,再由L-M法初步识别结果作为G-N法的初始值进行再识别的方法,通过MATLAB自编程序实现对实际结构参数的优化求解,从而提高参数识别精度。文中最后以一连续粱的数值模拟试验验证了该法的有效性,比较结果表明,本文方法的识别精度要达到L-M法的2倍之多,能大大地提高识别结果的精度,从而保证了识别参数的可靠性,为服役桥梁结构的进一步状态评估提供了结构模型可靠的量化信息。     

基于混合算法的联合运输路径优化

为了求解联合运输网络的最优运输方式组合问题,采用遗传算法并使用整数编码方式对城市节点进行编码,摒弃了传统的二进制编码方式,有效地缩减了编码长度并简化了编解码工作;城市节点链的运输方式组合与节点间运输方式转换使用动态规划方法来确定;至于联合运输网络数据,在建立多重图数据结构基础上,采用结构体数组与链式存储结构相结合的方式来存储。通过仿真实验表明,该方法可行,能够在较短的时间和可预期的迭代次数内找到最优解。     

停车诱导信息系统显示优化问题的遗传算法求解

针对复杂的道路网布置和具体的道路交通状况,基于广义停车成本概念探讨了停车诱导信息系统的显示优化问题,并建立了显示优化模型。对于这个0—1模型,设计了利用基本遗传算法(SGA)求解的步骤,通过一个实例验证了模型和求解方法的科学性和适用性。