基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计

为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。

基于改进极限梯度提升算法的配电网合环转供电影响因素评估

合环电流大小与母线电压幅值差、相角差、环路阻抗等因素有关,而各因素重要程度不清晰,合环电流调控缺乏针对性。为此,提出一种基于改进极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的配电网合环转供电影响因素评估方法,以得出各影响因素的权重大小并采取针对性措施。首先,结合实际配电网的特点,确定影响合环电流大小的特征因素集;然后,基于PSCAD/EMTDC仿真软件搭建配电网合环模型,改变参数取值以获取大量样本数据;最后,利用XGBoost算法对样本数据进行训练,得出合环电流影响因素的权重排序。研究结果表明,各因素优先级排序为:母线电压相角差>环路阻抗>综合负荷大小>母线电压幅值差>综合负荷分布,按此制定相应的合环电流调控策略,实现配电网精细化管理,对电网调度运行具有一定的借鉴价值。

聚类分析理论研究及在流程企业中的应用

采用数据挖掘中的聚类算法对流程企业的大量的历史数据进行分析,采用基于欧几里德距离的加权K-means算法建立了参数的聚类模型,分析簇团内不同相似度时的参数个数比例,得到参数点离核指数的定义。针对实时检测出的异常点,结合CBLOF(t)的概念,提出了一种新的离群指数的定义。以此为基础,有效地对设备的运行状况进行监控,从而起到设备运行优化和故障预警的作用。

机载测雨雷达两种反演方法的优化和综合利用的模拟研究

由于机载雷达的天线不能做得太大,如果想获得一个较好的束向分辨率,就不得不使用X波段的频率,而该波段的电磁波穿过雨区时会受到衰减,直接利用视反射率进行降水反演就会产生很大的误差,因此,衰减效应必须进行校正。两种降水反演方法——立体雷达方法和双束算法,在实际的反演中各有优缺点。立体雷达方法对边界条件要求高,而双束算法在雨团中心雨强大处会有较大的误差。引入权重因子后的立体雷达方法双束算法(综合算法)能充分发挥两种方法的优点,从而更具适用性和准确性。

一种遥测缓变参数自动判读的新方法

针对遥测参数中缓变参数的自动判读问题,提出一种基于历史数据统计特性的遥测缓变参数自动判读新方法。首先,设计了一种以参数目标数据时标为基准的时间间隔递推算法和线性插值方法,使历史数据与目标数据的时标得到有效统一。其次,基于方向和距离函数构造了双因子等价权函数,并利用抗差最小二乘估计算法得到了参数的估值和标准差。最后,根据参数的估值和标准差对目标数据进行统计分析,依据目标数据的概率分布判断参数是否存在异常,进而实现参数的自动判读。仿真校验结果表明,该方法能有效辨识缓变参数中的异常参数,且具有较强的抑制随机噪声和抗差自适应能力。与传统以人工为主的判读方式相比,该方法能有效提高遥测参数判读的效率和准确性。

学习因子随权重调整的混合粒子群算法

首先使惯性权重随迭代次数和粒子状态非线性改变平衡算法的全局探测和局部开采的能力,为了解决惯性权重与学习因子独立调整削弱了粒子群算法的统一性和智能性等问题,通过分析惯性权重与学习因子的变化关系,将学习因子表示为惯性权重的logistic回归分析型函数。由于非线性因子的加入会降低粒子的多样性,结合差分进化算法的交叉算子和变异策略,利用交叉算子来提高算法的全局探索能力,保持种群多样性;利用差分进化算法的变异策略产生候选解来更新位置公式,给出了学习因子随权重调整的混合粒子群算法,并对新提出算法的收敛性进行理论分析。将此改进算法与相关算法在四个测试函数上进行对比实验,证明该算法在寻优精度、迭代速度和收敛成功率上有明显改进。

粒子群算法改进及内变量本构模型参数反演

为了研究深埋煤矿巷道通常存在长时间、大变形问题,拓展岩土工程反分析的手段,改善岩土工程反分析的效率和精度,首先基于自然选择、自适应变惯性权重、异步变化学习因子的策略改进了粒子群算法并完成了程序实现,通过Sphere和Rastrigrin两函数测试了改进算法的优越性;其次以Matlab软件为平台,联合大型有限元软件ABAQUS,编制了岩土反分析程序Geo PSOInverse.m;最后应用所编程序反演了以不可恢复应变为变量的、不显含时间的泥岩蠕变模型参数。结果证实:改进的粒子群算法在岩土工程参数反演计算中体现出了可靠的反演能力和很快的收敛速度,可进行复杂采矿工程的实践应用。

改进用户评分相似度的协同过滤推荐算法

在协同过滤推荐算法中,传统的相似度计算方法在计算时未能考虑用户共同评分项目数量差异、评分数值差异、项目热门度差异和用户兴趣随时间因素变化差异的问题,导致相似度计算结果不准确,推荐结果准确率较低。针对这些问题,提出一种改进用户评分相似度的协同过滤推荐算法。通过在余弦相似度与修正余弦相似度的基础上引入评分数值差异与项目热门度差异的修正因子,来缓解用户评分差异与项目权重的影响;其次根据用户的兴趣随时间因素变化的特点,提出时间衰减因子,以捕捉用户的兴趣偏好的动态变化;最后引入权重因子将改进的两种相似度计算方法相结合,从而缓解用户共同评分项目数量差异所导致的问题,提升推荐结果的准确性与现实意义。通过使用MovieLens数据集进行对比实验,相比传统基于用户的协同过滤算法MAE值平均降低了5.43%,证明提出的改进算法能有效提高推荐结果的准确性。

三维荧光结合二阶校正法测定蛇床子及人体血浆中蛇床子素的含量

利用二阶校正的平行因子分析(PARAFAC)算法,交替三线性(ATLD)算法和自加权交替三线性(SWATLD)算法辅助三维荧光对中药蛇床子和人体血浆中蛇床子素进行了定性及定量分析。中药蛇床子和人体血浆体系中背景复杂,与蛇床子素的荧光峰有严重的重叠。然而,PARAFAC算法,ATLD算法和SWATLD算法具有独特的"二阶优势",即使在有未知干扰存在的情况下也能得到令人满意的结果。三种方法测得的蛇床子素在中药蛇床子中的回收率分别为103.6%,101.5%和103.0%,在血浆中的回收率分别为111.1%,100.0%和106.6%,得到的蛇床子素解析光谱和真实光谱几乎完全重合。实验结果说明,这三种化学计量学二阶校正算法可以在有未知干扰组分共存的情况下对蛇床子素进行准确而有效的定性及定量测定。

基于序关系法的飞行员安全行为评价指标权重系数的确定

飞行员操作行为的表现直接影响民航飞行安全.通过对飞行员不安全行为事故致因数据分析,运用德尔菲(Delphi)调查方法,从安全素养、心理因素、飞行技术及生理因素4个方面确定影响飞行员安全行为的指标体系构成.以飞行员行为评价实例,运用序关系法并结合专家调查确定各评价指标的权重系数,分析了职业安全意识、飞行情景意识、特情处理能力以及机组资源管理能力等17个指标对飞行安全行为的显著性影响程度,结论为飞行员安全行为风险分析提供参考.