基于混合建模仿真的大型风电场降损控制

由于大型风电场变压设备多、集电线路长,在实际运行中集电系统损耗突出,对此提出一种利用风电机组作为分布式无功源,以优化风电场内潮流、降低集电系统总体损耗的无功/电压控制策略。同时,为提升风电场建模以及多场景降损优化仿真的效率,设计了一种基于对象模型组态与控制算法编程相结合的混合建模仿真方案,风电场模型采用模块组态建模,并由控制算法形成的引擎文件自主调用实施仿真优化。通过对某125 MW大型风电场进行降损控制的算例研究,验证了所提控制方案的有效性和混合仿真建模方法的高效性。     

面向e-引航的近海边缘计算网络优化与仿真

为提高船舶引航过程安全性,提出了一种基于智能航标(Intelligent Navigation Aid,INA)的近海边缘计算网络(INA-based Offshore Edge Computing Network,IOECN)架构,以提供助航信息保障。重点研究网络中网元节点的布局优化问题(Layout Optimization Problem, LOP)。通过数学建模,将LOP转化为整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)问题。在满足网络覆盖率及连通性条件下,以网络成本最低为求解目标,并使用Gurobi进行求解、运用Matlab进行仿真展示,最终得到不同规模下的网络优化方案,验证了模型的正确性及可扩展性。     

轮式牵引机器人优化设计及运动特性分析

为定量评价轮式牵引机器人在同一管径水平井内的动态运动特性与越障性能,建立了轮式牵引机器人爬行模块的受力模型,优化了结构及尺寸参数,实现了机器人ADAMS整体建模,并构建了对象机器人驱动机构、支撑机构及牵引阻力的Simulink控制模型。提出了轮式牵引机器人的ADAMS/Simulink联合仿真建模方法,进行了对象机器人运动特性及越障性能仿真分析。仿真结果表明结构优化后提高了该型机器人在水平井内的动态运动特性,验证了其较好的越障能力,且仿真计算与理论分析结果基本一致。     

偏置追尾事故车辆运动学参数仿真研究

为了深度研究追尾事故车辆的运动行为,在PC-Crash仿真环境下建立车辆追尾事故模型,考虑相对碰撞速度、偏置度和追尾车辆碰撞前减速度、车轮转角等变量,获得车辆的加速度、横摆角和横摆角速度等运动学参数。研究结果表明：偏置度为20%时,追尾车辆和被追尾车辆的横摆角最大,易诱发侧翻或碰撞固定物等二次事故;两车相对碰撞速度越大,追尾车辆和被追尾车辆的最大加速度越大而碰撞持续时间越短。研究结果可为驾驶人的行为决策、事故再现以及车辆的安全设计提供理论依据和数据支撑。     

航海模拟器中海洋环境时空动态变化的仿真

海洋结构物始终受到环境干扰,对海洋环境的仿真会显著影响航海模拟器的真实感。基于数值波浪模型生成海洋环境场,并利用SQLite开发实海域数据库。通过数据库中获取实际的风,海流和海浪信息来与真实海洋保持一致。对环境扰动进行建模,并且将时空变化特征和耦合效应都融入仿真。通过提出的仿真方法再现了真实的航行情况,并利用船载传感器的测量数据进行验证。仿真结果与实测数据吻合良好,说明本方法可以进一步提高海洋模拟器的物理真实感。     

基于DA-RKELM算法的光伏发电功率预测方法

针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

一种激光驾束制导武器半实物仿真系统构建及试验方法

激光驾束制导武器半实物仿真必须借助二维平动系统,但由于二维平动系统受限于技术指标不高,无法满足弹目相对运动模拟速度和加速度要求较高的武器系统开展仿真试验的弊端,提出一种新的激光驾束制导武器半实物仿真系统构建及试验方法。采用“二轴转台+负载支架”的仿真系统构建方式,利用二轴转台的转动角运动代替二维平动系统的线运动来实现导弹在激光信息场中弹目相对运动和位置变化的模拟,很好地解决了传统方法存在的种种弊端,试验结果进一步验证了该方法具有很好的仿真效果。     

电解铝负荷提供电力调频的信号缩减方法

针对电解铝负荷在响应电力调频信号时存在整流器抽头运动延时造成响应精度低的问题,提出了一种信号缩减方法——运动控制阈值法,结合整流器抽头动特性对调度参考调频信号进行缩减,缩减信号作为电解铝负荷控制的输入,能够有效提高电解铝负荷参与调频的响应绩效。设计了一种基于仿真的控制阈值优选方法,优选阈值参数用于电解铝调频容量决策,仿真验证了缩减方法将电解铝调频绩效提升到生产水平的有效性和阈值优选方法对电解铝负荷调频决策的适用性。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。     

氨糖发酵过程建模与工艺参数优化研究

针对目前生物传感器价格昂贵且检测精度低使得在氨糖发酵过程中难以获得准确实时的生物参数的现状,建立了最小二乘支持向量机模型以实现菌体浓度、产物浓度、底物浓度的预测。为了提高预测模型的精度,采用基于Levy飞行的改进多元宇宙算法对最小二乘支持向量机模型的若干参数进行优化。在此模型的基础上,以发酵完成时刻产物浓度最大为目标,通过改进的多元宇宙优化算法对发酵工艺参数进行了优化。仿真实验表明该方法取得了较高建模精度,提高了发酵最终产物浓度。     

面状LED发光体灯珠分布和组合连接优化算法

面状LED发光体灯珠的分布和分组问题,可建模为多约束优化问题来进行求解。提出了一种将面状LED发光体灯珠照度映射为质心容量限制Power图的容量,从而布局LED灯珠的方法,实现了面状LED发光体照度均匀的目标,进一步提出一种基于贪心策略的LED灯珠组合和连接优化算法,达到节省物料的目的。实例结果证明,所提方法简单、可行,布局和分组效果好,算法收敛速度快,可用于解决实际工程问题。     

基于模型预测控制的智能车辆避障跟踪仿真

针对智能车辆的避障跟踪控制问题,设计一种模型预测控制器。该控制器采用分层结构,上层基于非线性车辆点质量模型在避障时进行局部路径规划,下层基于单轨车辆动力学模型实现路径跟踪。通过Carsim和Matlab联合仿真,利用粒子群算法在线优化控制器参数,以不同的速度测试控制器性能,仿真结果表明：控制器具有良好的鲁棒性和实时性,跟踪误差较小,在单个和多个障碍物情况下,通过分层控制均实现了平稳避障并重新跟踪上原路径,表明控制器准确性高。     

基于多目标进化算法混合框架的MOEA/D算法

针对混合多目标进化算法中如何设计全局搜索算法和局部搜索策略结合机制的难点问题以及提高多目标进化算法的求解性能,基于反馈控制思想,提出了一种系统化、模块化的全局优化与局部搜索相结合的混合MOEA/D算法,算法中设计了一种基于拥挤熵的种群多样性度量方法;提出了基于简化二次逼近的局部搜索策略,以及针对MOEA/D的种群多样性增强策略。数值实验表明所提算法具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,所提混合框架可有效提升现有多目标进化算法的求解性能。     

基于效果作战的武器系统组合效费分析

武器系统效费分析多用于基于靶基研究中,同时没有考虑到武器系统之间的相互影响以及偏好不确定性情况。提出了一种基于效果作战的武器系统组合效费分析方法。基于效果作战的武器系统分配框架结构,运用贝叶斯网络建立目标与效果的联系,利用鲁棒投资组合模型对武器系统组合效费进行建模。针对鲁棒投资组合问题计算量大的问题,提出了一种基于切比雪夫范数和线性整数规划近似算法。仿真结果说明了所提出的方法的有效性。     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

一种连续无创血压预测的改进向量机学习方法

因不同人体生理特征的差异性,影响了基于光电容积脉搏波（PPG）和心电信号（ECG）的连续无创血压测量精度,提出一种基于优化的支持向量机模型预测血压的方法。该方法将PPG、ECG及人体特征进行处理并组成特征矩阵,通过水银血压计测得实时血压值,运用主成分分析法和遗传算法改进的支持向量机学习模型对特征矩阵和实时血压值进行回归训练,从而建立最优血压预测模型。实验证明,优化改进支持向量回归血压预测方法比传统支持向量机学习法准确度提升了10%~15%。