基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.

基于分类最优原理的小企业信用风险评价

基于分类最优原理进行小企业信用风险评价,即以违约样本和非违约样本的重心距离最大为目标函数,以指标的三角模糊熵及变异系数组成的指标权重区间为约束条件,确定指标的组合权重,评价小企业信用风险状况。应用实例结果表明:利用该方法评价小企业的信用风险,能够更好地区分违约客户与非违约客户,使模型的判别精度有所提高。

帕累托最优原理整合高职制药类专业实习基地模式初探

探索用帕累托最优原理整合制药类专业实习基地的创新模式,旨在整合分散的药企实践教学资源,形成大联盟,在实习前、中、后期统一运行,集中管理,不增加投入,校企两方扩大受益,企业可以更加广泛选拔适合的人才,学生多方位锻炼技能,实现可持续发展。

用最优原理指导习题课教学

习题课改革是理科教学改革中的一项重要内容和艰巨工程。运用最优原理指导习题课教学,对于增强素质教育,开发学生思维创新能力有很好的作用,会收到事半功倍的效果。

基于可见光-近红外新光谱特征和最优组合原理的大麦叶片氮含量监测

提出新的作物冠层叶片氮含量(LNC)高光谱遥感监测方法,以对氮素要求较高的大麦LNC监测为例,利用田间实测数据,从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取包含丰富多波段信息的斜率、夹角等新型特征参数,应用组合预测领域中的权重最优组合原理及其算法,实现对作物LNC的高光谱监测.研究表明,提出的高光谱反射曲线斜率和夹角等新型特征参数与作物LNC显著相关,并具有较好的定量响应关系,其中关键斜率参数(K re/K pb)和K pb以及夹角参数(Aδ/Aα)和(Aδ/Aθ)较好地描述了LNC的动态变化;而权重最优组合分析则表明(K re/K pb)和K nir1两个参数的组合最能响应LNC的光谱信息,有助于增强监测的稳定性并提高估测的精度.

基于局部最优能耗原理的分汊河道河相关系

将局部最优能耗原理从单一河道拓展应用于分汊河型,据此建立分流比与汊道断面面积比和宽深比之间的河相关系,利用长江下游东流水道实测资料,对公式进行验证分析。对所推导的公式进行简化,并与通过其他途径所得公式进行比较。结果表明:局部最优能耗原理可推广应用于分汊河道,既适用于主河道与汊道情形,也适用于各个汊道之间;基于局部最优能耗原理所推导的分流比与断面面积比和宽深比之间的河相关系,经实测资料验证是正确的;分流前主河道断面面积可采用各汊道断面面积之和来替代,对计算精度几无影响;可对所推导的河相关系进行简化,经验证,简化公式是正确的;经与类似公式比较,说明基于不同物理原理,可得到相近的河相关系结果。

最优聚丛原理与聚丛法求解旅行商问题

最优聚丛原理是解决算法集和演算集极小化问题、NP完全问题的一个基本的计算复杂性原理 ,引入了稠密、有洞算法概念。以此为基础 ,提出了GED聚丛法 ,它是几何算法G、生态算法E和判定问题D的近似演算等三方面合力求解旅行商问题 (TSP)的方法。给出了求解TSP流程及实例 ,计算结果验证了该原理和方法的正确性和精巧性。

机电一体化系统方案优选的信息量原理研究

多技术间的协同和集成涵盖了多学科领域的过程、运动以及相应的硬件和软件,决定了机电一体化系统的高度复杂性。与传统的机械系统不同,机电一体化系统是一个高阶系统,耦合在一起的多维参数对应(控制)多种物理功能;它是一个多回路的反馈系统,一个非线性系统。在机电一体化系统的运行过程中,系统的所有行为应当受到系统控制器的管理和监控。不过,如何确保必需的系统要素受到控制,以便使控制系统能够监管复杂的系统运行仍然是一个极其关键的问题。

多负荷水平下的配电网无功优化规划方法

针对目前多负荷水平下无功优化方法计算相对复杂、实用难度较大等不足,基于免疫算法和最优覆盖原理提出了配电网无功优化规划的新方法。该方法采用改进免疫算法在最大负荷水平下获得了无功最优补偿点和总补偿容量,并运用聚类分析思想处理负荷数据,统一和精简了数据量,最后根据最优覆盖原理生成各补偿点的无功需求概率分布曲线,以降低网损和提高电容利用率为目标,实现了各补偿点的电容分组配置。实际配电网的无功补偿优化配置结果验证了该方法的有效性和实用性。

基于城市交通信号控制系统的最优模型

随着城市化程度的提高，机动车数量的逐年增长，城市交通问题逐渐演变为城市的主要问题。鉴于此，建立起高效的城市区域交通信号控制系统则显得尤为重要。论文基于城市区域交通信号控制系统采用系统最优原理的思想，并通过对建模过程及模型中的约束条件进行详细的分析介绍，最后建立起系统最优模型。

电动汽车混杂非线性带约束的多目标优化方法

以优化电动汽车的安全性、舒适性和节能性为目标,建立了以稳定性因数的倒数、驾驶员座椅处垂向振动的加权加速度均方根值和百公里耗电量为指标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的电动汽车多目标优化进化算法,该算法采用实数编码,以MATLAB/SIMULINK仿真软件获得各候选方案的目标值,基于Pareto支配原理判定候选方案的优劣,以保证优化方案具有可实现性。通过施加多种控制策略对悬架系统进行控制,完成了车辆平顺性和安全性的协同优化,之后通过加权等方式把多目标优化转化为单目标优化,然后再用数学规划的方式来求解,每次只能得到一种权值情况下的最优解。这种优化方法多针对车辆的某一性能进行优化,没有考虑车辆安全、节能、舒适多性能目标之间的协同问题。基于不同工况的仿真结果表明,该多目标优化算法有较好的性能表现,能够获得一组具有较高安全性、良好舒适性与低能耗的Pareto最优解供决策者选择。

系统方法与实现经济系统最优化

国民经济是一个特大系统,且是许多相互耦合的子系统的集合体,系统方法无疑可以揭示经济系统的规律性,指明实现经济系统最优化的途径。本文拟从运用系统方法论的原理,努力实现我国经济系统的最优化问题,谈谈粗浅的看法,以就教于同道。运用整体最优原理认识经济系统的整体最优我国国民经济系统包含若干个层次的子系统。按部门来分,第一层子系统可分为工业、农业、建筑业、交通邮电业。

麦蚜生态系统折迭突变模型的最优脉冲控制

基于麦蚜生态系统突变模型,建立具有脉冲效应的麦蚜生态系统管理模型.应用最优脉冲控制原理,得到避免麦蚜爆发的最优喷洒农药时刻和相应的麦蚜水平.最后,通过数值仿真验证结论的正确性.

具有脉冲接种的SIR传染病模型的优化控制

将最优脉冲控制原理应用到具有脉冲接种的SIR传染病模型,使治疗费用和接种费用最省,并给出求最优接种量和最优接种周期的充要条件.

基于能量平衡原理的高层结构风振控制

风对结构的作用就是一种能量的传递、转化与耗散过程,当风输入到结构的能量(输入能)小于结构的耗能能力时,结构是安全的,反之结构将会破坏。本文以主结构的阻尼耗散能为目标函数,采用全结构最优分布原理对分布于76层Benchmark模型上的阻尼器位置和参数进行优化设计,并对比分析其结果;其次,将TMD和阻尼器联合起来控制,并与单独设置TMD或单独设置阻尼器的单一控制方式进行比较,证明了混合控制的优越性。

基于遗传算法的机液传动系统参数匹配研究

本文中对一款机液复合传动变速器进行运动学、动力学和能量管理分析,确定装配方案和基本参数。采用基于Pareto最优原理的多目标遗传算法研究传动系统的参数匹配问题,包括选择优化目标、确定设计变量和约束条件等。建立基于modeFRONTIER的传动系统多目标优化模型,分别以爬坡度和燃油消耗率为动力性和经济性的目标函数,采用多目标遗传算法,结合实验设计,对模型进行全局搜索寻优。结果表明:爬坡度平均值为27.26°,95%置信区间为[26.36°,28.16°],Pareto最优解为27.93°;燃油消耗率平均值为208.88 g/(kW·h),95%置信区间为[208.62,209.13]g/(kW·h),Pareto最优解为206.76 g/(kW·h)。随着优化迭代步数的增加,爬坡度和燃油消耗率两个目标值都将在一个小范围内收敛,且设计变量的Pareto最优解很好地满足传动系统的匹配要求。

学商LQ

学商反映的主要是人的成长阶段学力水平与年龄的关系。学力的概念是指自我教育力或自我学习力。学力的结构可以分解为 :选择系统、接受系统、加工系统、记忆储存系统、动力系统和管理系统。提高学商有三个基本原理 :最优原理 ;志向原理 ;

耐用品垄断企业产品质保服务和延保服务研究

基于质保服务和延保服务均影响耐用品的市场需求,分析了耐用品垄断企业的利润最大化问题,构建了同时考虑产品质保服务和延保服务的动态定价模型,给出了产品价格的最优控制策略和延保服务的最优定价策略,讨论了延保服务价格对产品最优定价和销售量的影响机理,并在产品价格和延保服务价格均是最优策略的条件下,分析质保期和延保期之间的关联关系.研究结果表明,延保价格在不同范围内对产品最优定价和销售量的影响不同;产品的故障率、延保期和维修成本对最优延保价格的影响特征不同;在耐用品和延保服务最优定价情况下,质保期和延保期之间具有不同的特征关系.

沥青混合料黏弹性参数的改进识别

伯格斯(Burgers)模型已被广泛用于分析沥青混合料黏弹性蠕变性能,但模型参数识别时,分段时刻的确定还存在主观性较强等缺点。针对沥青混合料伯格斯模型参数的识别问题,从伯格斯模型参数识别的原理出发,提出了一种最优时域分段识别方法。基于最小识别残差平方和原则,确定了伯格斯模型参数分段识别的最优分段时刻。通过理论推导与试验验证该方法具有普遍的适用性和稳定性,同时识别精度更高,可以准确识别沥青混合料的黏弹性模型参数,进而可以更精确地评价沥青混合料的蠕变变形性能。

基于组合预测方法的海河流域生活用水量研究

针对用水量预测组合模型的优选问题,根据海河流域1988-2003年生活用水量时间序列的具体变化特征和拟合精度进行组合模型初选,并引入最优组合原理,确定组合权系数．所用的预测模型主要有回归模型、灰色模型和BP神经网络模型．以滦河分区和子牙河分区为例,计算的平均相对误差(MRE)分别为1．91％和1．54％, 2010年生活用水量将分别达到6．15×108m3和8．72×108 m3,2030年将分别达到7．37×108 m3和1.27×109 m3．结果表明,该方法提高了预测精度,可为水资源规划和管理提供依据．