考虑生态流量约束的梯级水库分期消落水位多目标优化调度

针对如何表征枯水期季节性特征、优化分期消落水位来指导水库群消落调度的科学问题,提出了考虑生态流量约束的梯级水库分期消落水位多目标优化调度模型。以金沙江中下游6座水库与三峡水库为研究对象,综合运用多种数理统计方法划分流域枯水期;采用逐月滑动计算法推求梯级水库分期消落水位;以生态和发电效益最大为目标函数,利用NSGA-Ⅱ算法求解调度模型,得到不同来水情景下梯级水库枯水期消落调度方案。研究结果表明:不同来水情景下,相较于常规调度方案,选定的优化调度方案可增加梯级水库发电量30.20亿~52.27亿kW·h(增加2.3%~5.0%)和供水量83.15亿~87.14亿m3(增加5.8%~7.4%),并提高河道生态流量保证率2.6%~22.9%。研究成果可为协调梯级水库生态和发电调度提供技术支撑。

低碳视角下多式联运优化模型研究

从多式联运特点及实际应用出发,同时考虑各种运输方式以及不同运输方式换装过程中产生的碳排放,将运输费用和运输时间作为目标函数,避免出现网络总流量不等或货物逆向运输等作为约束条件,从而保证多式联运过程的畅通性、运输网络的合理性,构建低碳视角下多式联运多目标优化模型。以中欧班列货物运输作为实际算例验证该模型的合理性和有效性,并针对不同价值货物所对应的多式联运场景为参与多式联运各方管理者提出有针对性的管理建议。

基于LiCl法优化酿酒葡萄叶片的RNA提取

为获得纯度高、质量好的酿酒葡萄植株叶片RNA以用于荧光实时定量分析,为后续以酿酒葡萄叶片RNA为材料研究相关转录水平的调控提供技术保障,以经典酿酒葡萄赤霞珠叶片为试验材料,比较分析了重蒸酚法、Trizol法、改良的十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)法和LiCl法(基于改良的SDS法)4种方法对酿酒葡萄叶片RNA提取的影响。结果表明,重蒸酚法提取RNA浓度较低,完整性较差,存在部分降解;Trizol法提取的RNA则有部分DNA污染;改良CTAB法提取浓度较高,但蛋白和DNA污染严重;LiCl法提取结果显示,28S的条带亮度是18S的2倍,条带无拖尾,完整性较好,存在DNA污染和少量的蛋白污染。进一步在LiCl法基础上利用醋酸钠、DNAase消化、苯酚抽提法进一步优化,并采用荧光实时定量验证,结果表明,醋酸钠的加入RNA质量无明显改善;然而,经氯仿和水饱和酚(体积比1∶1)抽提2次,氯仿抽提1次,氯仿和水饱和酚(体积比1∶1)抽提1次,并经DNAase进行消化,最终提取出质量浓度为173.611μg/mL、A_(260/280)为1.803纯度高、完整性较好且无蛋白和DNA污染的葡萄叶片总RNA;经实时荧光定量PCR进一步验证,该方法提取的RNA经反转录后获得较好的扩增曲线以及融解曲线,并能够对相关基因进行定量分析。

基于多重灵敏度的有源配电网有功无功联合优化方法

针对分布式电源接入后配电网实时优化维度高、复杂性增强以及部分量测缺失导致传统潮流计算无法进行等问题,提出一种基于多重灵敏度的主动配电网有功无功联合优化方法。针对配电网实时优化模型复杂度高的问题,推导一种多重灵敏度系数矩阵,简化传统潮流模型;针对因配电网部分量测缺失而导致多重灵敏度难以通过潮流物理模型实时获取的问题,建立基于社交网络搜索算法与径向基神经网络的多重灵敏度实时感知模型;结合模型预测控制理论,设计以可实时量测线路线损最小以及可调节设备调节成本最低为目标的配电网实时有功无功联合优化调控策略,并基于多重灵敏度感知模型实现灵敏度实时校正,提高配电网控制精度。通过IEEE 33节点系统验证了所提方法的有效性。

车辆轨迹模型预测控制器的算法研究

为提高无人驾驶汽车行驶控制中的跟踪精度和车辆稳定性,提出了一个改进的模型预测控制器(MPC)。首先,为解决高速转弯工况下轮胎侧偏刚度的强非线性特性导致的车辆失稳问题,建立了轮胎动态侧偏刚度估计器进行实时估计;在此基础上,利用改进粒子群算法对现有模型预测控制器的时域参数进行优化,以提高算法跟踪精度和稳定性;最后,为验证控制器的效果,选取合适的工况进行了联合仿真测试。结果表明,改进控制器在高速转弯的工况下,跟踪精度误差降为4.9%,横摆角误差降为2.6%,比传统模型预测控制器分别提高了67.8%和62.3%,比模糊控制算法优化的控制器分别提高了55.8%和58%。

智能制造环境下的机械自动化生产线优化与自适应控制系统设计

基于智能制造环境,研究了机械自动化生产线的优化与自适应控制系统设计。通过引入先进的智能化技术,同时采用自适应控制系统,实现了对生产线动态变化的实时感知与响应,确保系统在不同工况下的稳定性和适应性。研究结果表明,所提出的机械自动化生产线优化与自适应控制系统设计在提高生产效率、降低能耗方面具有显著的优势,为智能制造领域的进一步发展提供了有力支持。

多策略鼠群优化算法的无人机三维航迹规划

针对在复杂电力检测环境中无人机三维航迹规划问题,提出一种基于跳跃式自适应小孔成像反向学习鼠群优化(JAPRSO)算法的无人机三维航迹规划方法。JAPRSO算法引入了Sobol序列初始化种群以增强种群多样性;引入了非线性自适应因子实现动态权衡局部开发和全局搜索能力;嵌入了跳跃式围捕猎物机制以避免算法陷入局部最优;同时,引入跳跃式自适应小孔成像反向学习追赶猎物机制以提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明:所提出的路径规划方法寻优性能优于RSO算法、灰狼优化(GWO)算法,金枪鱼群优化(TSO)算法和海鸥优化(SOA)算法,能够有效地躲避威胁区,快速获得航迹代价最小的安全可行航迹,可适用于求解电力检测方面的无人机三维航迹规划问题。

肉种鸡湿热环境舒适度-生产性能量化关系研究

为探究肉种鸡处于湿热环境的舒适程度与生产性能之间的量化关系,实现基于湿热环境舒适度对肉种鸡每日生产性能的准确预测的目标,研究以爱拔益加父母代种母鸡为研究对象,利用基于焓湿图的肉种鸡湿热环境舒适度评价结果作为预测模型输入,产蛋率和平均蛋重作为需要预测的生产性能指标,构建了贝叶斯优化的LSTM模型湿热环境舒适度时占比与生产性能指标之间的预测模型。结果显示:贝叶斯优化的LSTM每日产蛋率预测模型在验证集上的决定系数(R2)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、解释方差分(EVS)分别为:0.983 3、2.234 3、0.997 1、0.987 2;贝叶斯优化的LSTM每日平均蛋重预测模型在验证集上的R2、MSE、MAE、EVS分别为:0.987 4、0.142 9、0.305 0、0.990 2。研究表明,贝叶斯优化的LSTM每日产蛋率预测模型,贝叶斯优化的LSTM每日平均蛋重预测模型的性能均较为优越,适用于实际肉种鸡养殖过程中基于湿热环境舒适度的生产性能预测,研究也为后续构建广义多因子环境舒适度与生产性能量化关系模型奠定基础。

基于改进的鲸鱼优化迭代算法的水下传感器网络节点定位方法

针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI)。该算法首先使用牛顿迭代算法对节点距离远近关系建立对应法则,并利用目标位置估计值和修正因子为改进的鲸鱼优化算法提供动态搜索区域;其次,建立以测量误差为权重的适应度函数作为判断基准,采用改进的鲸鱼优化算法进行迭代求解,以获得最优解;最后,利用定位方程得到网络节点位置。为了验证IWONI算法的性能,将IWONI算法与时间差定位算法(TDOA-CHAN、TDOA-Taylor)、测距定位算法(最小二乘法、高斯牛顿迭代法)和牛顿迭代算法进行定位误差、收敛性能和定位成功率对比实验,并验证了节点数量对定位精度的影响。实验结果表明:(1)IWONI算法的定位误差和收敛速度明显优于其他对比算法。(2)IWONI算法在测量噪声大时的定位成功率高达92%,明显优于其他对比算法。(3)在通信半径不变的情况下,选择5~7个传感器节点可以在IWONI算法中实现定位精度与成本开销的平衡。

运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化

为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题,提出了低自由度协同优化方法(LDF-CO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量,使系统目标最优,并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量,使子系统目标最优,并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式:最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和,或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题,并与CO方法进行了对比,结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中,验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。

一种双菌群细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最优解附近出现震荡现象及算法陷入局部最优;保留精英细菌的同时提出交叉算子和变异算子,有目的地在搜索区域寻找最优解,帮助早熟细菌跳出局部最优,一定程度上避免了算法早熟;提出双菌群优化机制,增加了菌群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,有效抑制算法退化现象.对10个经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法与细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法相比,最优解的精度普遍提高了几个数量级,且迭代次数更少,优化速度与全局收敛能力均有所提升.

基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法

针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下,传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值,然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作,并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及收敛速度慢的缺陷,仿真结果表明,该算法在精确性和实时性上有很大的改进。

钢铝混合汽车前纵梁的耐撞性优化方法比较

为了解决汽车前纵梁碰撞时峰值碰撞力和吸能量之间的矛盾,通过对前纵梁前端使用铝合金、后端使用高强度钢板,提出了一种钢铝混合前纵梁结构.以纵梁两端所用材料类型及厚度为组合变量,建立了该结构轻量化和耐撞性多目标优化问题的数学模型,并对多项式、Kriging和径向基函数(RBF)3种常用近似模型解决该特定问题的适用性进行了研究.结果表明,RBF更适合作为近似模型解决材料类型和板厚的组合优化问题,且优化后的前纵梁结构能在改善耐撞性的同时,显著提高轻量化水平.

基于壁面压力分布的二元高超声速弯曲激波压缩进气道反设计与优化方法

为进一步提高高超声速进气道的性能,发展了通过指定压力分布规律来反设计整个二元进气道的方法,实现了气动参数可控的进气道内外压缩一体化设计,建立了基于Isight软件的进气道自动化设计分析和优化平台。初步的研究表明,使用此设计方法,能够得到综合性能优秀的进气道设计方案,该方案在来流马赫数6下喉道总压恢复系数为0.68,在来流马赫数4时流量系数达0.77。

某火炮协调器多学科一体化设计优化

为了解决传统火炮优化设计中单学科建模分析的不足,采用多学科一体化设计优化方法对某火炮协调器系统进行了研究。通过对电气控制、液压、机械三个学科及学科间耦合关系的分析,建立了协调器结构控制一体化分析模型,结合多目标进化算法,对建立的一体化分析模型进行了设计优化研究。与原设计相比,优化后的设计使系统拥有更优的综合性能。

面向物流任务的跨组织边界物流资源优化配置

针对物流任务执行过程中物流资源配置效率低的问题,结合物流资源优化配置过程多目标、多约束、环境多变的特点,提出面向物流任务的跨组织边界物流资源优化配置策略。该策略设计了以物流资源信息共享平台为基础的跨组织边界物流资源优化配置流程,并重点针对配置流程中物流资源优化配置方案的确定,建立以时间、成本、质量和服务为目标的跨组织边界物流资源优化配置模型,并给出基于遗传算法的求解过程。以一个商品车配送任务的实例验证了该流程、优化配置模型及求解方法的有效性与实用性。

基于ADAMS赛车前悬架多柔体模型优化设计

针对某型大学生方程式赛车前悬架系统进行分析与优化.利用动力学软件ADAMS/CAR建立该赛车前悬架多柔体模型并在弹性运动学模式下仿真.分析了双轮平行跳动时悬架运动特性和赛车制动时的转向轻便性与抗点头性,结果显示主销内倾角、车轮外倾角、转向盘力矩与磨胎半径变化规律不符合设计要求.运用ADAMS/INSIGHT对原系统进行多目标优化,最终各参数均得到优化,从而改善了悬架系统的运动学特性与赛车的转向轻便性.

模糊聚类最优划分判定的一种新模型(英文)

针对聚类分析的模糊模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,提出一个新的判定模型。给出基于新的最优划分判定模型的应用例子,验证了模型算法应用的可行性。

某轮式自行高炮长连发射击炮口扰动结构参数动力学优化

针对减小某轮式自行高炮长连发射击时的炮口扰动问题,采用ADAMS与MATLAB联合仿真的方法,基于改进的自适应遗传算法进行结构参数动力学优化设计。基于物理样机,构建了虚拟样机,并通过连发射击动态响应数值仿真结果与实弹射击试验结果的对比验证虚拟样机。通过动力学优化设计,找出了减小炮口扰动的系统最佳参数匹配,优化前后结果证明优化效果显著。计算结果为总体设计及结构改进提供了理论依据。

凸复合多目标优化问题的二阶最优性条件

研究了闭凸约束下凸复合多目标优化的最优性条件，利用标量凸复合优化问题的最近结果，获得了二阶必要条件；并且通过把标量化问题转化为带有非有限值凸函数的凸复合优化问题，导出了二阶充分条件．