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991.
混合动力系统具有节能和环保优势,为了提高混合动力系统的燃油经济性,结合ISG(integrated starter generator)型速度耦合混合动力系统的结构,构建了系统动力学模型。利用动态规划方法,设计了以发动机节气门开度和电机转矩为控制变量,以发动机转速和电池SOC等为状态变量,以整个循环发动机燃油消耗最低为目标函数,电池SOC维持平衡和限制频繁换挡为附加代价函数的动态规划算法。仿真结果表明:与传统的基础车型相比,混合动力系统燃油经济性提高了35.5%。  相似文献   
992.
为改善燃料电池观光车整车动力性与经济性的问题,首先对整车动力系统的主要部件进行选型;然后在满足动力性设计要求的条件下,以经济性最低为目标,利用遗传算法与ADVISOR联合仿真选择最佳的动力源功率匹配方案,最后基于模糊控制的功率跟随式控制策略,在ADVISOR平台下进行仿真测试。经验证,整车设计方案及改进的控制策略可有效提高燃料电池的效率,降低氢耗8.6%。  相似文献   
993.
生物多样性的形成与维持机制是生态学中最具挑战的核心问题之一.本文研究了大量冰期相关文献,发现冰期除周期性的气温变化之外,每个气温变化周期都经历了漫长的降温过程和相对快速的升温过程,由此提出了冰期"慢降—快升"非对称气温变化模式.在非对称气候变化模式下,地球上的生物地理分布随之发生"慢退—快进"的收缩和扩张,群落中的物种经历了长时间的隔离和相对快速的重组,呈现"聚少离多"的特征.同时,通过许多亲缘地理学的研究案例,发现物种的遗传变异多发生于缓慢降温阶段,在升温阶段时,这些已经存在的突变常沿不同路线扩张,并再次相遇,是遗传变异重组的过程.本文提出通过建立大尺度的天然群落格局平台,涵盖群落"慢退—快进"历史演变过程,结合亲缘地理学方法,从多尺度、多维度真实地还原群落形成和维持过程,预测气候变化和人类影响下生物群落的未来.  相似文献   
994.
麦洼牦牛和犏牛乳蛋白的遗传多态性   总被引:5,自引:2,他引:5  
用聚丙烯酰胺凝胶电泳分析了54头麦洼牦牛和19头犏牛乳蛋白的遗传多态性.结果显示,牦牛和犏牛的α乳清蛋白均呈BB型.β乳球蛋白在犏牛中为AB型,在牦牛中A型β乳球蛋白(βLg)在凝胶上染色通常极弱.另外,在7头处于干乳期犏牛的乳腺分泌物中,有5头其A型βLg的电泳迁移率显著快于其它犏牛的A型βLg,而其B型βLg则慢于牦牛和其它犏牛的B型βLg.牦牛和犏牛的β酪蛋白以A1A1型为主,αs1酪蛋白以BB型为主.试验还观察到犏牛的A型αs1酪蛋白电泳迁移率快于牦牛的A型αs1酪蛋白  相似文献   
995.
给出了2008年北京奥运会临时超市网点的设计模型。根据题目提供的三次问卷调查表,给出了问题一观众的出行、用餐和购物的规律。利用问题一的结论,以最短路径作为观众出行路径原则,得出了问题二的人流量分布。对于问题三,以分布基本均衡作为目标函数,以满足购物需求作为约束条件,给出了临时超市网点设计模型。  相似文献   
996.
提出了最优子种群实数编码遗传算法理论,通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体,组成该代最优子种群,将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异,最优子种群中的个体间也进行交叉变异,从而产生新的种群.该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效,收敛速度也非常快.  相似文献   
997.
本文把实际问题中的线性规划模型用网络流模型等价地表示,从而使求整数解这类在线性规划中比较麻烦的问题能够找到更为有效的求解算法。另外,本文还给出了该模型具有整数解的条件  相似文献   
998.
为提升无线系统的能效,针对用户随时间的潮汐变化特点,文中提出了一种通过基站开关切换提升系统能效的方法——基于能效准则的基站开/关选择策略,将用户业务分为恒定比特率业务和可变比特率业务,在满足恒定比特率业务的约束下最大化能源效率.文中采用改进的自适应遗传算法来求解此约束优化问题,即基站开关状态用二进制编码,通过设计的选择、交叉、变异实现迭代寻优.仿真结果表明:文中提出的改进遗传算法收敛速度快,能有效对抗染色体群体的早熟问题;在满足恒定比特率用户需求的前提下,文中策略可有效地提升无线系统的能效,其性能接近穷举算法.  相似文献   
999.
针对含约束的非线性规划问题,已有文献提出一些精确罚函数,这些精确罚函数能使用许多行之有效的解析方法,而且在一定条件下具有精确性和光滑性。本文在已有文献的基础上讨论了一种精确罚函数的若干性质,分析了该罚函数的罚参数与原问题最优解以及罚问题最优解之间的关系,还针对这种精确罚函数的形式设计了算法,并通过具体算例验证了可行性和有效性。  相似文献   
1000.
 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。  相似文献   
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