动力锂离子电池电路建模与仿真

以锂离子电池为研究对象,分析了多种电池等效电路模型的优缺点,最终选取分数阶等效电路模型进行研究,但由于模型中涉及分数阶电路,不便于计算处理,从而提出对其进行降阶处理的方法,采用改进分数阶的电路模型来确定动力锂离子电池的传递函数,并且求解出这个分数阶电路模型的阶跃电流响应解析解.最后,对由R1∥CPE1,R2∥CPE2和Zw∞分数阶电路构成的电路模型进行降阶处理.时域仿真表明,在0. 1～10. 0s时间范围内,降阶模型近似解和分数阶模型的解析解非常逼近,电路一阶降阶模型相对误差低于10. 0%,而其中的二阶降阶模型相对误差更是低于2. 0%.给出的分数阶电路降阶模型不仅可以降低运算的复杂性,同时在精度上能满足工程应用控制的要求.     

允许延期交货的可替代产品最优订货批量问题

考虑到替代策略在实际销售过程中的重要作用,研究了产品可替代的经济订货批量(EOQ)问题,建立了允许延期交货情况下产品1可部分替代产品2的EOQ模型,设计了获得了其最优订货策略的算法。结合算例,分析了产品2的存储成本和替代率对最优策略的影响。     

一类复杂非线性过程的广义一般模型控制

介绍了一般模型控制（ＧＭＣ）的基本原理,给出了ＧＭＣ方法简单实用的必要条件。针对ＧＭＣ方法只适于相对阶ｒ为１的简单过程的缺点,采用Ｌｉｅ导数的概念,令过程输出的ｒ阶导数的轨迹为事先设定的标称轨迹,通过解优化问题得到控制律表达式,把ＧＭＣ方法推广至相对阶ｒ大于１的复杂多输入多输出过程,从而提出了一种广义一般模型控制（ＧＧＭＣ）方法。仿真结果表明,提出的方法能应用于相对阶ｒ大于１的复杂非线性过程的控制,当采用线性近似模型时,其控制性能与模型预测控制（ＭＰＣ）相近,而计算量则有所降低。     

回归分析在F-P标准具测量实验中的应用

以测量法布里-珀罗标准具间隔实验中小数序的计算为例,分别建立一元线性回归模型Di2=b0+b1i、二元线性回归模型Di2=b0+b1i+b2i2、加权回归模型及近似直线回归模型Di2=b0+b1i*,采用最小二乘法数据处理过程,分析其应用条件和优缺点,得出近似直线回归方法可以在物理实验处理中广泛应用。     

基于CFD紊流计算的离心泵叶型优化设计

在对离心泵内部流场进行全三维数值模拟的基础上,建立了叶片型线优化设计的数学模型.以叶片长度最短为目标函数,叶轮相对半径r=-0.5处无回流为约束条件,讨论了该模型优化计算的方法.在离心泵叶轮的基本外尺寸给定的情况下,运用该数学模型,研究基于高次曲线的离心泵叶型优化设计命题,采用黄金分割法获得了优化叶轮C2.将叶轮C2和C1进行同台试验对比,其中C1也是三次曲线叶型,与传统的单圆弧叶型非常接近,C1与C2相比,仅叶片的包角不同.研究结果表明:叶轮C2的总体性能优于叶轮C1,优化设计数学模型合理.     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

SISO线性模型的阶次辨识和参数估算

对于ＳＩＳＯ线性差分方程模型,利用ＵＤ分解技术和数据向量的“移位性质”,可实现信息压缩阵的递推分解,从而在每步递推中能同时获得从１到ｎ（ｎ为实际系统的最大可能阶次）各阶的模型多数估值和损失函数值。利用所得的各阶损失函数值,可方便地确定系统的阶次、当系统噪声为有色噪声时,本方法党政军可同时确定噪声模型的阶次。本算法可显著减少辨识过程的计算量,具有良好的数值计算品质,提高了辨识精度。     

基于滑动窗DFNN的含有复杂条款认股权证定价模型

将Black-Scholes模型与动态模糊神经网络相结合,构建一种含有复杂条款的认股权证定价模型.通过设定一定长度的滑动窗来保持采用固定长度的数据进行模型结果参数调整,同时采用动态调整前提参数策略,确保定价模型的泛化能力.以我国权证市场中认股权证阿胶EJC1为例进行分析,结果表明,提出的定价模型与RBF模型相比准确性较高,并且对权证价格走势判断较为准确.     

基于多字典 L1/2 正则化的超分辨率重建算法

为详细表达图像高频细节信息, 提高重建图像质量, 提出了一种基于多字典 L1 /2 正则化的超分辨 率重建算法。 该算法在稀疏重建字典对训练阶段, 为有效提取低分辨率图像边缘、 纹理等特征细节信息, 采用改进的一阶二阶导数方法对低分辨率图像进行特征提取; 而在图像重建阶段, 为解决基于 L1 正则模 型得到的解时常不够稀疏, 重建图像质量有待进一步提高的问题, 采用 L1 /2 范数代替 L1 范数构建超分 辨率重建模型。 实验表明, 与现有算法相比较, 该算法可更好地表达图像细节部分信息, 并能提高图像 的重建质量。     

深床过滤中的生物反硝化动力学实验研究

研究了深床过滤过程中的生物反硝过程,构建了相应的动力学模型,分析了反硝化脱氮中的传质及生物反应过程对反应动力学的影响;实验结果证实了升流式深床过滤过程中的生物反硝化反应动力学级数在1/2～1级之间,并与所建动力学模型基本吻合.图2,表1,参9.