含冗余控制面飞行器配平优化设计与性能分析

含冗余控制面的飞行器配平问题是一个超静定问题,从性能需求角度构建3个单目标配平构型优化问题,在高度为5 km、马赫数为0.85的定直平飞状态下,采用遗传算法求解。结果表明:若以最大升阻比为目标,采用内升降副翼配平,其余舵面中立;若要使配平所需控制面偏角绝对值和最小、达到降低控制能量的目的,则采用中升降副翼配平,其余舵面中立;若要实现控制面间偏角相差最小、达到减小雷达反射的目的,那么3组升降副翼需同时上偏3.7882°。结合气动数据,分析了上述结果的合理性。将3个目标两两组合,采用非支配排序遗传算法求解得到Pareto非劣解,发现3个配平目标两两互相冲突,一个目标性能的提高会降低其他目标性能,但降低性能的比例不同。最后综合考虑3个优化目标,采用理想点最小距离法从Pareto非劣解中选择最优构型,最终得到配平构型迎角1.7908°、内升降副翼-0.0009588°、中升降副翼-4.1908°、外升降副翼-4.9232°。本文的工作对合理确定含冗余控制面飞行器配平构型与性能综合分析有一定的参考意义。

大规模风电接入的智能电网多类型柔性负荷分级优化调度

针对消纳智能电网中大规模的风力发电导致的运行调度难度增大的问题,建立了多类型柔性负荷分级优化调度模型,将柔性负荷分为工业高载能负荷、商业聚合负荷、智能家用负荷3类,并根据容量大小排序使其分级参与电网调度。综合风电消纳率最高、日负荷峰谷差最小和柔性负荷利用率最大3个子目标,构造了带权极小模理想点函数,并利用引入非线性递减惯性权重的粒子群算法进行求解。最后,以某地区配电网为例进行分析,分析结果表明多类型柔性负荷的分级优化能有效提高风电消纳率、缩小峰谷差并增加柔性负荷的利用率,从而验证了所提的柔性负荷分级优化方案的合理性。

基于组合赋权方法的用户购车倾向评价

为准确快速地衡量用户的购车倾向,提出一种基于主客观组合赋权的用户购车倾向评价方法。利用多赋权法的兼容性特点保证指标权重的合理性并减少组合权重数量,根据购车倾向与已购车事件的相关性特点,基于真实购车用户数据构造理想点并修正指标权重,以提高购车倾向评价的准确性。实验结果表明,与传统理想点法和未经筛选直接加权的方法相比,该方法可在降低运算复杂度的同时,提高评价效果的准确性。