加强大学生职业心理教育

职业心理教育是高等学校教育的重要组成部分。随着经济全球化的加快和教育的普及,以及世界信息的一体化,大学生的择业选择也变得更加多样化,这对于当代大学生来说,既是一次机遇,又是一次挑战。大学生就业的局限性问题会随着多种职业的出现而减弱,但却也容易造成大学生在择业过程中产生的诸多心理困惑、偏差和障碍等心理问题,这些问题必须通过加强和改善职业心理教育才能解决,社会、政府、学校和家长都应当给予高度的重视。

艺术教育对大学生道德教育的辅助功能研究

艺术教育与道德教育是培养社会主义现代化建设优秀人才的素质基础，只有将艺术教育与道德教育有机的统一，使其相互促进，相互渗透，共同发展才能为构建社会主义和谐社会打造良好的人才基础。通过艺术教育来提高人民道德文化素质是古今中外、世界各国普遍采用的提高人民综合素质的手段之一。我国大学教育中也应当继承吸收这种有效的传统方式来提高大学生的综合素质。

基于神经网络和MS-AUKF算法的蓄电池荷电状态估计

蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)是表征电池当前剩余电量的重要参数。提出一种基于神经网络和主从式自适应无迹卡尔曼滤波(masterslaveadaptiveunscented Kalmanfilter,MS-UKF)算法的SOC估计方法。首先,建立蓄电池的戴维南(Thevenin)二阶模型,针对开路电压与电池SOC之间的非线性关系,采用神经网络模型代替多项式模型,以提高拟合精度。根据实时测量数据,基于最小二乘法在线确定电池模型的参数。针对传统的扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfilter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法存在噪声方差固定,会产生误差造成估计精度不高的问题,采用MS-AUKF算法。该算法的主滤波器用来估计系统状态,辅助滤波器用来估计噪声方差矩阵。算法每次迭代时更新系统模型的噪声方差,克服了传统卡尔曼滤波算法中,噪声方差初值人为设定可能导致滤波发散的缺点。仿真结果表明,相比于EKF、UKF算法,MSAUKF在估计电池SOC时具有更高的精确度和收敛速度。

基于BSA-RELM的纯电动汽车锂离子电池SOC估计

提出一种基于鸟群算法优化鲁棒极限学习机的锂离子电池荷电状态估计算法。鲁棒极限学习机克服了极限学习机不能处理异常值的缺点,提高了网络的预测准确率。利用鸟群算法优化鲁棒极限学习机的隐层节点数和调节因子等参数,解决隐层节点数和调节因子等参数难以确定的问题,可进一步提高网络的收敛速度,且利于寻找全局最优值。利用ADVISOR软件采集影响电池荷电状态的主要参数:电流、电压、温度和内阻等进行建模和测试。仿真结果表明,采用鸟群算法优化鲁棒极限学习机比BPNN、RBFNN和FNN的估计误差更小,具有更高的预测精度。

基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果。

基于优化回声状态网络的微电网等效建模

为了使微电网建模更加精确,提出了一种基于优化回声状态网络(echo state network,ESN)的微电网等效建模方法。以微电网各种运行状态下并网接入端的电流和功率等数据分别作为网络的输入和输出,构建基于回声状态网络的微电网等效模型。由于回声状态网络初始化参数选取后就不再改变,缺乏自适应性,往往导致逼近能力不能达到最优;而烟花算法具有爆发性、瞬时性、分布并行性和可扩充性等优点;为了提高建模的精确性,故利用烟花算法对回声状态网络进行参数优化。通过模拟烟花的爆炸来建立数学模型,计算个体适应度值选择最优个体。建模结果与微电网并网仿真的实测数据对比,验证了该建模方法的合理型和准确性,说明所建模型具有较好的实际应用价值。

基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模

针对直流微电网的并网建模问题,提出了一种基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模方法。以直流微电网并网接入点的电压和功率数据分别作为极限学习机的输入和输出,构建基于极限学习机的直流微电网并网等效模型。由于极限学习机在初始化过程中,输入权值和隐层阈值随机设定且不再改变,会导致极限学习机建模缺乏自适应性,影响建模精度。利用鲨鱼气味优化算法对极限学习机的输入权值和隐层阈值进行优化,进一步提高建模精度。鲨鱼气味优化算法通过模拟鲨鱼捕猎过程进行寻优,通过气味粒子浓度引导鲨鱼位置的更新,是一种效率极高的优化算法。通过与微电网的实际仿真模型对比,验证了建模方法的合理性和准确性,说明所提方法具有较好的实际应用价值。

基于改进飞蛾火焰算法的单相逆变器参数辨识

提出一种基于改进飞蛾火焰优化算法的逆变器电路参数辨识方法。针对飞蛾火焰算法的不足,改进了飞蛾火焰优化算法。前期使飞蛾向最优个体位置直线移动,加快了算法收敛速度;后期利用Levy飞行增强种群多样性,提高了算法全局搜索能力。参数辨识结果表明,改进飞蛾火焰算法辨识得到的参数值与实际值非常接近,误差很小。改进飞蛾火焰算法能够有效实现逆变器电路参数的精确辨识,进而可应用于参数型故障诊断、运行状态监测和预知维护。

聚合物基电磁屏蔽复合材料结构调控研究进展

综述了聚合物基电磁屏蔽复合材料的结构调控研究进展,介绍了隔离结构、共连续结构、泡孔结构、层状结构等特殊结构的研究现状,论述了这些特殊结构对聚合物基电磁屏蔽复合材料电磁屏蔽效能的影响。研究表明,通过结构调控可促进碳系导电填料在聚合物基体中高效导电网络的构筑,从而使其更好地损耗电磁波,进而提高材料电磁屏蔽效能。

聚合物基碳纳米管电磁屏蔽复合材料研究进展

首先对电磁屏蔽机理及聚合物基碳纳米管电磁屏蔽复合材料的制备方法进行了介绍,随后针对碳纳米管易团聚、难分散的问题,提出了填料复配、填料改性与选择性分布等解决方法,最后对聚合物基碳纳米管电磁屏蔽复合材料的未来发展方向及应用进行了展望。