高阶近似抛物缓坡方程的随机波模型

文章基于高阶近似抛物缓坡方程,利用线性叠加原理建立了自然地形条件下综合考虑水波折射、绕射的随机波模型。通过对Vincent和Briggs的不规则波实验资料的数值模拟,对本模型进行了验证,计算结果和实验结果符合得比较好。并且通过数值计算得出了一些重要结论,对工程计算有重要意义。     

地铁自动检票机故障分析及可靠性研究

考虑到地铁自动检票机组成复杂且故障形式多样,对其进行故障分析并以二参数威布尔分布为基础,提出一种基于混合威布尔分布的设备可靠性评估模型。为提高模型拟合精度,基于误差平方和最小思想构建非线性最小二乘参数优化估计模型并使用粒子群算法(PSO)进行最优参数求解。以南京地铁油坊桥车站自动检票机实际故障数据为例,进行实例验证。结果表明,基于PSO算法的混合威布尔分布可靠性评估模型优于传统单威布尔分布,其均方根误差、平均绝对百分比误差、皮尔逊相关系数均为最优。     

基于二进制粒子群算法的母联闭合型电网重构策略

为解决母联闭合型电网发生故障时的电网重构问题,提出一种基于二进制粒子群算法的电网重构策略.根据深水半潜平台电网特殊的网络架构和电气特性,建立以最大程度恢复重要负载供电为目标,以电网结构和系统容量为约束条件的母联闭合型电网故障恢复模型.为提升求解效率,为该模型设计基于二进制粒子群算法的两阶段优化求解流程,并将求解结果与混...     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

基于粒子群算法的异形斜拉桥成桥索力优化

异形斜拉桥的结构比较复杂,受力特点与常规斜拉桥不同,传统的索力优化方法存在不适用或优化过程烦琐的问题。粒子群算法可高效、便捷地得到合理的成桥状态,实现索力优化的自动化和智能化操作。为验证结合粒子群算法的索力优化方法的可行性,以某异形斜拉桥项目为依托,利用Midas Civil软件建立三维有限元模型,以最小势能为目标函数,结合粒子群算法自主编写MATLAB程序,对桥梁成桥阶段状态的索力进行优化,并将该方法与传统索力优化方法进行对比。结果表明：传统的索力优化方法不适用于异形斜拉桥,传统的最小弯曲能量法只减小主梁和桥塔的刚度,无法得到可行性结果,虽然添加约束条件后可得到斜拉桥的合理成桥状态,但操作过程烦琐;基于粒子群算法的索力优化方法可更大程度利用斜拉索,获得合理的成桥状态,同时优化过程也更加简便、高效。     

基于光滑粒子的水蒸发仿真

针对水蒸发仿真中蒸汽运动形态与现实不符和水运动形变失真的问题,提出基于光滑粒子流体动力学方法建立水蒸发仿真粒子模型,利用噪声函数扰动蒸汽粒子的运动速度,对蒸汽扩散进行仿真;根据热传导更新水粒子温度,将温度引入受力模型更新粒子状态,对水受热运动过程进行仿真.仿真结果表明,上述方法能够精细地模拟出蒸汽运动形态的变动特征,很好地解决了水受热时运动形变与现实不符的问题,有效地增强了水蒸发仿真的视觉效果.     

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%。     

基于预测滑转率的转矩分配策略研究

为解决后轮双电机驱动电动汽车的动态非线性转矩分配问题,提出一种预测并优化输出的分配策略。基于车辆动力学计算转矩输出,使用粒子群优化(PSO)算法及路面检测系统修正输出转矩,以某型后驱双轮毂电机样车为基础,设计优化分配算法,通过CarSim搭建整车联合仿真模型验证算法的性能,并以整车控制器为基础对设计的算法进行硬件在环测试。测试结果表明,提出的动态转矩分配策略可以根据实际工况分配驱动轮的转矩,降低驱动轮滑转率,提高整车的驾驶性能。     

基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。     

粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用

传统的用遗传算法的港口船舶物流中存在逾期惩罚成本过高的问题,为此,提出粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用。分析港口船舶物流影响因素并完成粒子编码,使得粒子位置与影响因素一一对应,计算多目标适应度函数,根据种群适应值均值调整目标粒子适应度函数,保证适应度函数最优,利用微粒迭代更新粒子的位置和速度,通过判断种群的收敛精度实现最优解的输出。实验结果表明,应用粒子群优化算法的港口船舶物流中逾期惩罚成本远低于应用遗传算法物流中的逾期惩罚成本,说明粒子群优化算法的应用有效地改善了逾期惩罚成本过高的问题。