基于模糊神经网络的智能能量管理策略研究——以混合动力电动汽车模型为例

针对当前在标准行驶工况下开发的混合动力电动汽车优化控制策略不能根据变化的行驶工况动态调整控制策略的问题,提出一种基于模糊神经网络的混合动力电动汽车动态能量管理策略：先利用模糊神经网络进行工况识别,然后根据识别的工况类型动态调整自身控制参数.仿真实验显示,该策略可以有效提高混合动力汽车的燃油消耗,并降低污染物的排放量.     

Linear Programming建模研讨

研究用图解法、simplex method和匈牙利法建立Linear Programming的数学模型并求得了最优解.结果表明:对仅有两个变量的Linear Programming,既可通过图解法求得最优解;也可用单纯形表简便地求得最优解;而对任务和人数不等的assignment problem,则用匈牙利法求最优解.     

连续梁振动调整的快速解析

采用连续分段独立一体化积分法求解了连续梁自振角频率的解析表达式。首先采用弯曲-振动比拟法建立具有四阶导数的挠度微分方程,独立积分4次,得到挠度的通解。利用边界条件和连续性条件确定积分常数,得到挠度的解析表达式;然后根据最小能量原理得到了自振角频率的一次近似解析解;根据渐近法求解精确的振动微分方程得到更精确的挠度解析函数表达式,利用最小能量原理求得自振角频率的精确表达式。按照振动结构的同步失效准则和最优化准则对连续梁支座位置进行调整,得到了结构的固有角频率最优解的解析表达式。绘制了固有角频率随位置的变化曲线。工程实例表明,连续分段独立一体化积分法编程程式化,可以得到自振角频率最优的解析解。     

插电式混合动力客车能量管理最优控制实验研究

为研究混合动力客车动力电池容量衰减、使用寿命缩短的问题,在插电式混合动力客车整车动力系统结构基础上,选取混合度作为性能表征参数,提出一种基于整车工况识别的动态规划能量管理策略。以插电式混合动力客车为实验对象,对能量管理策略适用性进行实验验证。实验结果表明:基于整车工况识别的动态规划能量管理策略能够有效地减缓动力电池容量衰减,提高汽车续驶里程。     

嫦娥三号软着陆轨道与最优控制器设计

以软着陆于地形较为复杂的月球预定区域为背景,研究了高速运行嫦娥三号的着陆轨道与控制策略的设计问题。以燃料消耗最省为设计指标,根据Pontryagin极大值原理,给出了耗损燃料的最优推力方案,设计了相应的着陆轨道和六个阶段的最优控制器,结合迭代法进行各个阶段的模拟仿真,最后对误差和敏感性进行详细的分析。     

基于遗传算法的倒立摆实验系统最优控制器

针对倒立摆系统建模过程中引入的建模误差,提出了一种基于遗传算法的最优控制器设计方法。采用遗传算法优化二次型加权阵时,首先将所关注的系统时域性能指标表示为函数形式,再将遗传算法的适应度函数设计为系统参数为标称值和参数误差达到上、下界时,时域指标函数的和。通过这一过程求得的最优控制器,平衡了系统时域性能和对建模误差的鲁棒性。仿真结果表明,控制器对标称模型的控制效果满足时域设计要求。同时,对存在建模误差的对象也能获得良好的时域响应。与其他基于遗传算法的最优控制器相比,控制器设计之初便考虑到建模误差,提高了最优控制器对建模误差的适应性和鲁棒性。     

学习“简单线性规划”需要注意的几个问题

"简单线性规划"在高中教学中,有些关键点现行教材的解释,学生难于理解;整点最优解,学生更不容易求得,下面略作探讨.整点最优解的求法是个难点,学生不易求得,而教材解法不够详尽.下面介绍几种常用的方法:(一)"打格子法"可行域内若整点较少,则用打"横行"或"竖列"的办法,再通过代值检验可得最优解.例1某运输公司在建筑某段高速公路中,承包了每天     

水陆空三栖机器人设计与研究

为适应在多栖环境中的运动,设计了一款三栖机器人。机器人以螺旋机构为主要动力源,以被动轮为陆地行走机构实现三栖运动;基于NSGA-II多目标优化算法,量化机器人整体结构设计指标,完成参数优化模型构建,求解结构参数最优解空间;设计双回路PID控制器和自适应Backsteeping控制器,基于机器人动力学模型完成机器人位置与姿态控制;机器人姿态数据由多传感器姿态融合得到,通过卡尔曼滤波求解最优姿态角。通过实验验证了控制方法和控制器的有效性,实验结果也验证了本文机器人动力学模型的有效性。     

水陆空三栖机器人设计与研究北大核心

为适应在多栖环境中的运动,设计了一款三栖机器人。机器人以螺旋机构为主要动力源,以被动轮为陆地行走机构实现三栖运动;基于NSGA-II多目标优化算法,量化机器人整体结构设计指标,完成参数优化模型构建,求解结构参数最优解空间;设计双回路PID控制器和自适应Backsteeping控制器,基于机器人动力学模型完成机器人位置与姿态控制;机器人姿态数据由多传感器姿态融合得到,通过卡尔曼滤波求解最优姿态角。通过实验验证了控制方法和控制器的有效性,实验结果也验证了本文机器人动力学模型的有效性。     

基于高校网络教学平台的混合学习模式应用研究

鉴于混合学习模式在普通高校的应用优势和趋势,混合学习已成为高校教学改革的重要内容。基于高校网络教学平台的混合学习模式应用,将为高校教学改革提供一个新的思路。通过分析高校师范专业必修课程《现代教育技术》混合学习设计需求,构建了基于高校网络教学平台的《现代教育技术》课程混合学习模式,设计了该课程的混合学习实施流程图,并从混合学习的学习环境、学习内容、学习资源、学习活动、学习评价等方面,阐述该课程是如何基于网络教学平台进行混合学习实践。课程混合学习实施结果显示:教师教育技术能力、网络课程内容设计、网络课程学习导航、网络学习活动设计与组织、及时的师生互动交流、学生的信息素养、学生网络学习参与度、师生对网络学习的认可度等因素对混合学习的有效实施有重要影响。基于高校网络教学平台开展混合学习的对策主要包括加强网络教师培训;重视混合学习环境设计;强化混合学习活动设计与组织;提供在线学习辅导与支持;明确学校激励措施与网络教学发展政策。     

基于混合蚁群算法的“多日游”路线优化问题

针对＂多日游＂路线优化问题,提出了一种新的混合蚁群算法,并建立了＂多日游＂旅游交通路线的数学模型。通过多次实验和计算,证明将混合蚁群算法运用于＂多日游＂旅游交通线路,可以有效求得问题的最优解或近似最优解,并以秦皇岛地区各旅游景点为例进行了分析。     

基于动态加权计划和进化算法的多目标集成优化设计

为了求解结构和控制器多目标集成优化设计问题,获得用H2或H∞范数定义的最优系统性能和控制代价的所有非劣解,采用了基于动态加权计划的进化算法.该算法采用的权值随着进化代数的变化而变化,而不是固定值,通过结合线性矩阵不等式(LMI)或Riccati控制器设计方法,一次运行就能够得到均匀分布的非劣解.与加权的单目标遗传算法相比,该方法可以大大减少求解集成优化设计问题的计算强度.通过汽车悬架的集成设计表明了该方法的有效性.     

一种基于最优子树的数据库多连接查询优化混合算法

连接查询优化技术是并行查询和提高数据库性能的一种重要技术,连接的优化技术是NPC难题,其中GMC算法是处理数据库连接查询优化的一种经典启发式算法。基于GMC算法结合局部穷举搜索构建最优子树,扩大更多节点的操作次序最优,提出一种最优子树混合启发式算法。通过实验分析和理论证明它在同样的时间复杂度情况下能求得更好的解。     

一种基于叠加Logistic映射分布的FWA-PSO新算法

为了解决传统粒子群算法早熟收敛陷入局部最优、粒子中期震荡及收敛结果不精确的问题,提出一种基于叠加Logistic映射分布的FWA-PSO算法对其进行改进。具体方法是：叠加Logistic映射用于对粒子位置的混沌初始化,在粒子数量一定的情况下,平衡最大遍历路径与最快收敛速度;引入FWA算法,同时根据迭代次数与粒子位置标准差,基于惩罚机制非线性调整爆炸半径r、惯性权重w、个体学习因子c1和社会学习因子c2,融合高斯变异算子与循环单维度寻优策略,在维系粒子群多样性的同时,也能避免粒子越过最优解。实验结果表明：FWA-PSO算法针对单峰函数50次平均值均能达到最优解0,证明了算法的稳定性与可靠性;对于多峰函数,FWA-PSO算法也能求得最优解,证明该算法可跳出局部最优,得到全局最优解。     

Linear Programming图解法建模研讨

对仅有两个变量的Linear Programming,通过图解法求最优解。建立了数学模型并求得了最优解。从图解法可以直观地看出,仅有两个变量的Linear Programming的解有唯一最优解、无穷多个最优解、无界解和无可行解四种情况．若其有最优解,则必定会在其顶点上得到;若在多个顶点上得到最优解,则其有无穷多个最优解。     

信息网络时代与教育最优化

“教育最优化”是人们在教育领域内努力追求“人的主观世界”最优解的过程 ,所求得的“最优解”只能是“主观满意解”。其基本策略有四 :提高教育者素质、从学习最优化入手、采取多级试验优化的方法和建立灵活应变的机制。     

基于GWO-ABC的混合算法研究

大多数种群优化算法面临的共同缺陷是全局搜索能力不足，易陷入局部最优解。文章基于灰狼优化算法和人工蜂群算法，引入混沌映射和OBL策略，提出了新型GWO-ABC混合优化算法。通过GWO-ABC算法优化了FOPID控制器的参数，仿真结果表明，该算法性能优于其它算法。     

尘埃等离子体中扩展的ZK方程的最优系统和幂级数解

应用经典李对称方法研究尘埃等离子体中扩展的Zakharov-Kuznetsov方程的最优系统、精确解和幂级数解。首先,通过李对称分析求得了一维最优系统;其次,通过相似约简得到群不变解,然后对群不变解进行第二次李对称分析,解得了方程的精确解;最后,应用幂级数方法获得了方程的显示解。     

基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

会议筹备优化模型探析

文章探讨了一种会议筹备的优化模型.应用动态规划的方法依次进行分析,将选定的宾馆数量定为一个目标函数,由Matlab可求得预定宾馆的最优解;模仿公交环形运营模式可保证每一个参会人员都能到达他的会议地点开会;最后,对于租用客车问题,用优化方法可求得筹备组租用客车的最优解.