Deep postbuckling and nonlinear bending behaviors of nanobeams with nonlocal and strain gradient effects

In this paper, multi-scale modeling for nanobeams with large deflection is conducted in the framework of the nonlocal strain gradient theory and the Euler-Bernoulli beam theory with exact bending curvature. The proposed size-dependent nonlinear beam model incorporates structure-foundation interaction along with two small scale parameters which describe the stiffness-softening and stiffness-hardening size effects of nanomaterials, respectively. By applying Hamilton's principle, the motion equation and the associated boundary condition are derived. A two-step perturbation method is introduced to handle the deep postbuckling and nonlinear bending problems of nanobeams analytically. Afterwards, the influence of geometrical, material, and elastic foundation parameters on the nonlinear mechanical behaviors of nanobeams is discussed. Numerical results show that the stability and precision of the perturbation solutions can be guaranteed, and the two types of size effects become increasingly important as the slenderness ratio increases. Moreover, the in-plane conditions and the high-order nonlinear terms appearing in the bending curvature expression play an important role in the nonlinear behaviors of nanobeams as the maximum deflection increases.

Three-to-one internal resonance in multiple stepped beam systems

In this study, the vibrations of multiple stepped beams with cubic nonlinearities are considered. A three-to-one internal resonance case is investigated for the system. A general approximate solution to the problem is found using the method of multiple scales （a perturbation technique）. The modulation equations of the amplitudes and the phases are derived for two modes. These equations are utilized to determine steady state solutions and their stabilities. It is assumed that the external forcing frequency is close to the lower frequency. For the numeric part of the study, the three-to-one ratio in natural frequencies is investigated. These values are observed to be between the first and second natural frequencies in the cases of the clamped-clamped and clamped-pinned supports, and between the second and third natural frequencies in the case of the pinned-pinned support. Finally, a numeric algorithm is used to solve the three-to-one internal resonance. The first mode is externally excited for the clamped-clamped and clamped-pinned supports, and the second mode is externally excited for the pinned-pinned support. Then, the amplitudes of the first and second modes are investigated when the first mode is externally excited. The amplitudes of the second and third modes are investigated when the second mode is externally excited. The force-response, damping-response, and .frequency- response curves are plotted for the internal resonance modes of vibrations. The stability analysis is carried out for these plots.

基于功率预测的自适应变步长MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用MATLAB/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了所提出算法的稳定性、快速性和准确性,它比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。

局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。

基于旗鱼优化算法与扰动观察法复合控制的最大功率点跟踪策略

针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。

一种BOOST电路的光伏控制器系统的设计与实现

本文介绍了一种基于BOOST电路的光伏控制器系统设计,该系统核心算法采用扰动观察法,以实现光伏系统的实时监控和最大功率点跟踪(MPPT)。该设计注重提高系统的测量精度和响应速度,同时保证操作的简便性。通过精确的测量和快速响应,该系统能够有效优化光伏发电的性能,确保光伏电池在不同环境条件下都能维持最佳工作状态。整体来看,该光伏控制器系统在提高光伏能量转换效率、操作稳定性和用户体验方面具有显著优势,为光伏发电系统的应用提供了有效的技术支持。

基于ICS-IP&O的光伏最大功率跟踪

针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&O)。对布谷鸟搜索方法(CS)的切换概率、Lévy飞行步长系数进行非线性自适应优化,使其满足迭代前、后期不同的需求,加快收敛进程。在偏好随机游走部分,引入粒子群算法思想,对位置更新公式进行优化,提高其多样性,使算法具有较强的全局搜索随机性,降低陷入局部最优的可能性。算法后期切换成IP&O搜索,减小振荡。通过Simulink进行仿真测试,并与粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)进行对比。结果表明,该算法在静态、局部遮阴、动态遮阴条件下均具有更好的收敛速度和精度。

局部遮荫下基于改进金枪鱼算法的光伏最大功率点跟踪控制

光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法中,构建莱维-多项式变异金枪鱼算法(LPTSO)来搜索全局功率最大点;在下层中采用扰动观察法对全局最大功率点进行局部跟踪,以降低局部遮荫环境下的功率振荡。将该双层控制模型应用于光伏MPPT仿真系统中,仿真实验结果表明,针对多峰MPPT控制,所提模型在收敛速度、跟踪效率、功率振荡等方面都有较大提升,该光伏MPPT双层控制模型能够有效解决局部遮荫环境下最大功率跟踪失效的问题。

功能梯度石墨烯片增强复合材料梁的热后屈曲

研究了固支边界条件下,非线性弹性基础上功能梯度石墨烯片增强复合材料GPLRC(graphene platelets reinforced composite)梁在轴向力和温度场共同作用下的热后屈曲问题。基于Hamilton原理,采用一阶剪切变形梁理论和冯卡门非线性应变位移关系,建立了梁的非线性控制方程,并将3个方程简化为2个关于挠度和转角的非线性方程,利用二次摄动技术化为一系列的摄动方程,逐阶求出渐进解,得到两端固支边界条件下热后屈曲温度的表达式。通过参数分析,探究了石墨烯片GPLs(graphene platelets)的分布模式、几何形状、重量分数,以及弹性基础刚度参数、轴向力对热后屈曲温度的影响。计算结果表明,轴向拉力增大、弹性基础刚度增大、在靠近顶部和底部的位置添加更多的GPL都会提高热后屈曲的性能;非线性Winkler弹性基础会改变热后屈曲平衡路径。

基于权重因子改进型tanh函数的光伏MPPT算法

根据光伏功率-电压曲线的特点,对最大功率点两侧采用不同的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法:对右侧采用基于tanh函数的自适应步长算法,对左侧采用基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长算法。通过仿真分析及硬件试验,验证所提出的基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法的可行性和优越性。仿真分析和硬件试验结果表明:基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法在辐照度和温度变化场景下均具有较好的跟踪速度和精度,能为光伏系统高效稳定的输出功率提供保障。

基于LGPSO_P&O混合算法的光伏多峰MPPT研究

针对复杂遮阴环境下光伏阵列P-U曲线呈现多个峰值而导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法易陷入局部最优解的问题,提出一种新的控制算法模型——LGPSO_P&O模型。该模型结合Levy飞行、高斯变异策略和粒子群算法,并对粒子群算法惯性权重进行改进,构建LGPSO算法搜索全局最大功率点(MPP)。同时,改进扰动观察法(P&O)对MPP进行局部跟踪,进一步提高跟踪精度。在Matlab/Simulink中进行仿真实验,并与改进PSO、BPSHO和GA_ACO算法作对比,仿真结果表明该模型具有较高的鲁棒性,收敛速度快,跟踪精度高,最高可达99.8%。

基于Simulink的光伏电池特性及MPPT算法仿真研究

光伏电池的输出功率随光照强度和环境温度的变化而变化,设计合理的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)算法对于太阳能的高效利用具有重要的意义。本文以某分布式光伏发电系统为例,首先基于光伏电池的等效电路,通过MATLAB/Simulink建模对光伏电池输出功率与光照和温度之间的关系进行了分析;然后,设计了Boost升压电路,可得到稳定的750V直流母线电压;最后,在变步长扰动观察法的基础上引入阶矩因子g和步长函数t(k)对ΔU进行变化,进一步验证了最大功率点的跟踪效果。研究结果表明,该算法简便可行,能够使光伏电池在光照强度和温度发生变化时输出最大功率。

基于改进食肉植物算法MPPT优化分析

为了解决光伏阵列在求解时,遇到局部遮阴容易使结果陷入局部最优解降低光伏效率的问题,提出了一种基于改进的食肉植物算法和扰动观察法结合求解的最大功率跟踪方法。通过对算法进行案例验证,结果表明:改进后的食肉植物算法对比传统食肉植物算法求解速度更快,在静态、动态和局部遮阴下的表现均优于传统植物算法,能够改善局部遮阴出现的情况。为光伏阵列最大功率跟踪问题提供了一种有效的解决途径,具有实际应用的潜力。

改进BOA-PO算法下局部遮荫光伏最大功率跟踪控制

光伏阵列在局部遮荫的情况下,其输出特性呈现多峰值,在最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)过程中跟踪速度较慢,且跟踪精度不足。针对上述问题提出一种基于邻域搜索策略的蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)和变步长扰动观察法(Perturbation Observation,PO)的融合改进算法。利用改进蝴蝶优化算法的全局搜索能力跟踪到最大功率点附近,通过变步长扰动观察法的局部搜索能力弥补前置算法跟踪精度不足的问题,使其快速准确的跟踪到最大功率点。光伏发电具有随机性和波动性,在应用中常与储能元件相结合,构成光储系统。为了结合实际应用,在MATLAB/Simulink中搭建光储系统模型分析,验证了上述算法在跟踪速度和精度上的优越性。

贝塞尔函数的光伏模块最大功率跟踪系统

针对传统光伏模块最大功率跟踪系统建模复杂和响应时间慢的问题,提出了一种基于贝塞尔函数的光伏模块最大功率跟踪方法。采用二阶贝塞尔函数对光伏模块输出特性进行拟合,引入变步长扰动观察法,通过实时调整步长以改善最大功率跟踪的响应时间,构建基于Boost电路的实验平台,模拟和实验验证在不同工况和负载条件下的系统性能。结果表明,在工况和负载变化时,电压平均相对误差小于2.5%,跟踪时间缩短了61%。该研究证明了所提出的贝塞尔函数模型不仅简化了光伏模块的建模过程,而且提高了系统精度和响应速度。

遮光条件下基于IPSO-FLC的光伏MPPT控制

光伏阵列在部分遮光条件下的P-U特性曲线会呈现多峰问题,致使跟踪算法变得更加复杂,而传统的MPPT算法可能会陷入局部最大功率点,导致对全局最大功率点的跟踪无法实现。为此,提出一种改进粒子群算法优化模糊控制器,来实现遮光条件下的光伏阵列最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink环境下,对光伏系统和所提出的MPPT算法进行仿真,同时与扰动观测法等传统MPPT算法进行比较。仿真结果表明,所提方法能够有效地跟踪光伏阵列的最大功率点,并且具有较快的响应速度。

基于Labview的模拟光伏MPPT研究

根据光伏电池的物理数学模型,以及基于Boost变换器稳态工作原理推导出来的光伏占空比扰动控制机理和扰动观察法控制流程,采用电压源串联电阻替代光伏电池板,并采用STC15W4K32S4单片机作为主控单元通过编程实现模拟光伏MPPT爬山法控制策略,采用Labview对模拟光伏的电压、电流的采样,通过Labview图形编程实现对模拟光伏系统工作状态和MPPT控制策略实施效果的实时直观呈现。实验结果表明,利用Labview强大的数据采集、处理、图形功能能够方便地把复杂系统状态和控制策略的实施效果实时直观地呈现出来,为光伏等系统的研究开发提供方便,对光伏控制器的研究设计具有实际意义。

黑寡妇算法与P&O相结合的光伏MPPT研究

目的 在局部遮阴条件下,传统最大功率点追踪(MPPT)算法通常会跟踪到局部最优值,单个群智能优化算法在多极值的情况下能有效跟踪最大功率点,但追踪时间相对较长,为此,提出一种基于黑寡妇(BWOA)与扰动观察法相结合的MPPT算法。方法 将boost电路中开关管的占空比定义为算法中的个体位置,通过对输出占空比的调整实现MPPT控制。结果 相比于原BWOA算法和PSO算法,基于BWOA与P&O结合算法的MPPT能够更加快速地跟踪到最大功率点。结论 与扰动观察法的结合可以有效加快BWOA算法收敛速度,并提高算法收敛精度。

光伏并网发电系统最大功率跟踪新算法及其仿真

根据光伏阵列的特性,开发了光伏阵列的通用仿真模型,该模型可以模拟任意日照和温度下光伏电池的输出特性。分析了光伏并网发电系统最大功率跟踪的算法,针对最常用的最大功率跟踪方法——扰动观察法的不足,提出了一种新的最大功率跟踪的新算法。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真。仿真结果表明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题,有效地避免跟踪的偏差,能够准确地跟踪太阳能电池的最大功率点,有效地提高光伏电池的输出效率,其动态响应速度快,使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。

梯度式变步长MPPT算法在光伏系统中的应用

针对光伏系统最大功率点跟踪技术的研究和应用现状,提出一种梯度式变步长扰动观察法。该方法基于梯度寻优思想,在扰动过程中按照P-U特性曲线的斜率可自动改变扰动步长,进而提高系统寻优效率。但由于扰动观察法自身存在缺陷,在外部条件出现剧烈变化时,可能存在误判问题并最终导致故障。为解决该问题,在梯度式变步长扰动观察法基础上引入功率预测算法。基于该扰动观察法的控制策略,利用Matlab/Simulink对光伏系统的静、动态特性进行仿真,验证该方法的可行性。并在10 kW样机上进行实验研究,结果表明该方法具有很好的动、稳态性能,能有效地消除误判,实现最大功率点跟踪。