基于PSASP自定义接口功能的直驱型风电机组简化模型

针对大规模直驱永磁风电系统机电暂态仿真时采用PSASP自带的通用发电机模型不能表述实际直驱型永磁风力发电机组(简称D-PMSG)运行特性的问题,以某地近海风电场D-PMSG单机测试数据作为参考,利用PSASP自定义建模环境(PSAP/UD)搭建直驱永磁风机暂态简化模型。D-PMSG暂态简化模型忽略发电机及机侧变流器影响,同时考虑低电压穿越时动态短路电流的特性、电压频率保护控制以及有功恢复速率设置,将D-PMSG当成带有低压穿越保护的受控电流源,并根据D-PMSG低压穿越时的实测数据基于遗传算法实现了重要参数的优化工作。通过分别将D-PMSG暂态简化模型与详细模型、增加爬坡功率设置以及单机测试系统实测运行数据在三相短路故障条件下的对比,验证了D-PMSG暂态简化方法的正确性,以及参数优化方法的有效性。     

Lemaitre损伤模型的两种数值算法及其对比

基于Lemaitre损伤模型,采用2种简化的本构积分算法,对三维应力状态下各向同性塑性损伤问题进行计算。利用MATLAB语言编写相应的求解程序,分析不同应力状态下材料的损伤破坏过程,对比2种算法的计算精度与计算效率。结果表明:2种本构积分算法的计算结果均与理论解一致,能够适用于复杂应力状态下三维结构损伤与破坏分析;相比于应力与损伤耦合更新的算法,在增量步内将应力与损伤解耦更新的弱耦合算法可以更好地提高计算效率。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

SCFST柱框架-支撑结构恢复力模型

通过对SCFST柱框架-支撑结构进行拟静力性能研究发现,支撑、梁、柱依次发生破坏,结构破坏机制合理,滞回曲线呈梭形,无捏拢现象,耗能能力良好,骨架曲线的下降过程较为平缓,延性较好,结构在整体上表现出较好的抗震性能,有限元数值模拟与试验结果符合程度较高,验证了有限元模型的正确性。主要研究支撑两边柱的轴压比、单肢柱不同组合截面形式和框架-支撑结构中支撑钢管的刚度等因素,基于大量的有限元数值模型对其进行分析,得到了SCFST柱框架-支撑抗侧力结构的恢复力模型。运用回归分析方法建立结构的三折线骨架模型,明确了SCFST柱框架-支撑结构的滞回和退化规律,建立了此体系框架-支撑结构简化的滞回模型,并与试验结果进行对比分析,二者骨架曲线基本一致,滞回环形状均呈近似的平行四边形,吻合度较高。     

混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派方法

针对一类混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。对混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题进行了描述,并设计了遗传算法对问题进行求解。提出了基于承包商工作日历的时间推算机制,设计了时间推算函数作为混合工作日历下工程项目工期推算的基础;算法采用"基于承包商号的整数编码方式"对个体进行编码和"拒绝策略"产生初始可行种群,使用"交叉算子改进策略"和"两点交叉方式"进行交叉以保证交叉后子个体可行,采用"拒绝策略"和"单点变异方式"进行变异以保证变异后子个体可行,解码过程中基于"关键路径法"和"正向推算函数FC"推算项目工期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

基于非线性频偏的频控阵波束控制研究

与相控阵波束指向只具有角度相关性不同,频控阵波束图是时间、角度及距离的函数.这一特性在抑制距离相关性干扰等方面有着巨大的应用价值,但其方向图所固有的距离-角度耦合会带来新的频控阵波束控制问题.如何消除距离-角度耦合关系是实现波束精确控制及目标精确定位的前提.针对这一问题,提出一种基于可变加载约束的最速下降-线性约束最小方差（SD-LCMV）算法计算最优权矢量,同时将对数、三角函数、指数函数及倒数4种非线性频偏增量方式引入一维均匀线性频控阵（ULA-FDA）阵列,仿真验证应用4种不同非线性频偏的ULA-FDA阵列发射方向图的解耦性能.之后,采用多信号分类（MUSIC）算法仿真得到不同频偏情况下的MUSIC谱函数,对比分析4种频偏增量方式下的目标距离-角度二维联合估计性能.此外,仿真分析了sin-FDA阵列的接收机结构方向图特性及基于sin-FDA收发共形阵列的3种接收信号处理机制,从而验证了非线性频偏频控阵（FDA）阵列结构的有效性.      

基于无人机平台的电视信号功率检测方法

本文提出了一种电视信号功率辐射检测新方法,用于对电视信号发射系统发射端EIRP进行检测.在硬件上,根据该方法搭建了以无人机为平台的电视信号功率低空辐射检测系统,对电视信号频率和功率进行测量;在软件上设计了电视信号功率路径损耗补偿算法,对数据进行筛选、计算、存储和显示.系统在郑州和石家庄的电视信号塔上的电视信号功率对实际台站进行了测试验证,结果表明,该方法比传统地面辐射检测的测量误差减小5 dB以上,有效地解决了地面检测选址困难的问题,降低了由于复杂环境、设备缺陷带来的检测误差,提高了检测效率和准确性.      

基于模糊集-证据理论-层次分析法的车辆运行风险评估

为研究车辆运行风险等级,通过模糊集理论和DS证据融合算法,研究不同因素在不同风险等级的概率隶属值,运用层次分析法计算不同因素对车辆运行风险系统的权重值,通过加权计算车辆运行综合因素发生不同等级风险的概率和综合风险值。通过对湖南省高速公路某一路段作为实例分析,研究表明：该路段整体车辆运行风险是中等等级风险。因此,模糊集-DS证据理论-AHP的方法对车辆运行风险评估是行之有效的。     

基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。