Parameters matching and optimization of parallel hybrid electric vehicle powertrain

Aiming at the development of parallel hybrid electric vehicle (PHEV) powertrain, parameter matching and optimization are presented. According to the performance of PHEV, the optimization range of engine, motor, driveline gear ratio and battery parameters are determined. And then a two-level optimization problem is formulated based on analytical target cascading (ATC). At the system level, the optimization of the whole vehicle fuel economy is carried out, while the tractive performance is defined as the constraints. The optimized parameters are cascaded to the subsystem as the optimization targets. At the subsystem level, the final drive and transmission design are optimized to make the ratios as close to the targets as possible. The optimization result shows that the fuel economy had improved significantly, while the tractive performance maintains the former level.     

电动汽车动力性与能耗经济性参数灵敏度分析

建立了电动汽车动力性和能耗经济性的计算数学模型.根据该模型提出了汽车总质量、传动系机械效率、滚动阻力系数和空气阻力因数等参数对电动汽车动力性和能耗经济性影响程度的参数灵敏度计算方法,并对某电动汽车的动力性和能耗经济性进行了参数灵敏度分析.分析结果表明:传动系效率的取值对最高车速、加速时间、加速能耗的影响均较大.研究结果为电动汽车动力系统的参数设计与优化,改善纯电动汽车的动力性和能耗经济性提供了依据.     

基于独立性参数的无导师图象变形校正

从描述一幅图象变形程度的独立性参数入手，将图象变形校正问题转化为优化问题，并用单纯搜寻法进行优化参数搜寻。这种方法的优点在于其无需导师和对各种变形校正的通用性。文中给出了对线性变形和双线性变形校正的结果。     

基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化

参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明：模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。     

目标分流法理论及其在汽车开发中的应用

针对汽车开发工作特点,提出采用目标分流法进行汽车总体方案优化. 某电动汽车总体设计被考虑为两个层次的优化问题:整车和子系统层次. 在整车层次,电机参数、动力电池组参数、变速器速比及主减速器速比等设计变量通过求解一个针对整车动力性和能耗经济性的多目标优化问题得以确定;在子系统层次,主减速器主动齿轮、从动齿轮有关参数得以优化设计,以实现其所构成的主减速器速比与整车层次所需最佳主减速比尽可能一致. 优化设计结果表明,在满足各种约束条件前提下,整车层次所期望性能指标及子系统层次设计方案可行性均能得以保证.     

基于一种改进的一维卷积神经网络电机故障诊断方法

故障诊断对于保障电机正常运行有着重要意义,卷积神经网络（CNN）对单一电机故障有着良好的诊断效果.然而传统CNN在处理不同尺寸的数据上存在局限性.针对这一问题,提出了一种基于空间金字塔池化和一维卷积神经网络相结合的故障诊断方法与参数优化策略.该方法不仅使网络可以处理不同尺寸的数据,还降低了网络结构的复杂性和所需运算量.所提出的参数优化策略从理论上解决了诊断过程中可能会发生的金字塔池化的尺度失配问题.仿真结果表明,与传统网络相比,所提出的方法提高了网络结构的鲁棒性与泛化能力,可以更加快速准确地实现电机的故障诊断.      

汽车动力传动系参数的优化方法

在讨论分析普通的汽车传动系参数的普通优化方法和汽车传动系参数的模糊优化方法的基础上 ,提出了汽车传动系参数的区间优化方法 在这一模型里 ,设计变量变为区间数 ,优化目的是在保证一定的汽车基本性能的前提下 ,求设计变量的最大可行区间 它可以解决变速器优化设计中齿轮配齿问题 实例对比表明 ,采用区间优化方法更加符合工程实际     

交叉熵蝙蝠算法求解期权定价模型参数估计问题

期权定价模型的参数估计问题通常是非线性优化问题,且是非凸优化问题,经典的优化方法已不再适用。为此探寻用交叉熵蝙蝠算法来求解Merton跳-扩散模型、Heston随机波动模型和Bates带跳的随机波动模型的参数估计问题。实证结果表明该方法是有效可行的。     

改进的PSO算法在重油热解模型参数估计中的应用

针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。     

基于可靠性稳健优化设计的齿轮轮齿修形量

在可靠性高阶矩理论基础上,将优化设计、灵敏度设计与稳健设计相融合,建立了圆柱齿轮传动的齿轮修形参数可靠性稳健设计模型,提出了一种以修形参数为设计变量,以修形参数的灵敏度和齿轮质量为目标函数的圆柱齿轮优化修形方法.从可靠性稳健设计角度解决了齿轮修形参数确定方法的问题.研究了轮齿修形参数的改变对齿轮传动可靠度的影响,通过计算机程序进行验证并获得了理想的数值计算结果.数值算例表明所提出的方法是一种非常方便和实用的改善轮齿修形量的方法,为确定齿轮轮齿最佳修形量提供了一种理论依据.     

基于控制思想求解非线性规划问题的李雅普诺夫方法

为了高效求解非线性规划问题,对一种基于控制思想的新颖方法——李雅普诺夫方法——进行了研究.该方法将约束非线性规划问题转化为一个动态系统,基于系统的动态特性给出原优化问题的最优解.分别针对单目标和多目标的非线性规划问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了算法在应用时松弛变量、增益因子等关键参数的取值建议.大量数值算例验证了上述收敛性及参数取值建议的正确性,表明了该方法在求解非线性规划问题时的巨大潜力和新颖性.     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。     

目标函数带有阻塞率的输电阻塞成本控制优化模型及其求解

研究了电力系统输电阻塞管理成本控制的建模与求解问题.将输电阻塞率引入阻塞费用优化模型的目标函数中,考虑当电力系统发生最大输电阻塞时的费用调整最小的优化问题.针对发电侧单独开放,以及负荷侧和发电侧同时开放两种情形,分别给出了约束相同目标不同的两个优化模型.采用免疫遗传算法讨论了模型求解问题,得到了全局最优解.对三种情况进行了仿真研究,仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性.     

Service-Oriented Wireless Multimedia Multicasting with Partial Frequency Reuse

Service-Oriented Architecture(SOA) is employed in a wide range of applications because it promises to expose computation-intensive tasks as services and combine them with new applications to accelerate their applications development process. For service-oriented multimedia applications, the performance of multicasting transmission services under multimedia traffic must be evaluated. Multiview Video(MVV) is a promising and emerging type of multimedia traffic that consists of multiple video streams, allows stream switching, and requires strict Quality-of-Service(Qo S). In this study, we investigated multicast transmission of MVV in wireless cellular networks with Partial Frequency Reuse(PFR) and focused on two challenging problems:(1) multicast group formation and(2) subchannel and power allocation. Initially, we propose a novel Content-based Partial frequency reuse Diversity Grouping(CPDG) scheme to allocate users to multicast groups on the basis of Partial frequency reuse Diversity(PD) in wireless networks with PFR. After group formation, an optimization problem for subchannel and power allocation is formulated to minimize network power consumption under Qo S constraint. Thereafter,the optimization problem is divided into two subproblems and solved using simplex method and Karush-KuhnTucker(KKT) condition. Finally, to solve the optimization problem, a suboptimal scheme referred to as Partial frequency reuse Diversity Based Energy-efficient Multicasting(PDEM) is proposed by dynamically allocating wireless resources under Qo S constraint. The simulation results show that the proposed PDEM scheme can achieve close-to-optimal performance. Moreover, mathematical analysis of the effect of PD on network performance can provide guidelines for optimization of multimedia traffic in multicasting-enabled wireless cellular networks with PFR.     

基于AHP和DEA的科研项目绩效评价方法研究

科研绩效评价是科研管理工作中一个重要环节,如何通过开展有效的科研绩效评价来促进科学研究的发展,是理论学术界的研究热点,也是科研管理迫切需要解决的现实问题。以人文社科科研项目论文类成果绩效评价为例,提出了基于AHP和DEA的绩效评价方法。通过构建层次化评价指标体系,利用AHP分析方法,获得各指标客观的权重参数;然后综合计算项目的投入产出,利用DEA模型和DEAP软件获得各科研项目绩效的排序,从而完成对科研项目的绩效准确评价。     

一种可用输电能力量子粒子群优化算法

以量子行为与粒子群优化相融合的量子粒子群算法解决可用输电能力计算的优化问题.利用Matlab软件平台,以IEEE-30节点标准系统为算例进行仿真计算,比较本算法与传统粒子群算法的仿真结果,分析两种算法的寻优性能和收敛速度.仿真结果验证了量子粒子群算法解决可用输电能力优化问题的有效性.     

通过“殊途同归”法激发同学们的参与意识

在电机学课堂教学中进行了一种新尝试,以变压器电压变化率为例,提出问题让同学们思考并解答,把一个难点从多个方面进行了论述。该方法发挥了同学们的主观参与,提高了同学们解决问题的能力。     

基于等几何分析的参数多孔结构拓扑优化

利用等几何分析方法求解薄板多孔结构最小柔度拓扑优化问题,在材料均匀分布的设计域中实现最佳的特征参数分布,以提高薄板多孔结构的力学性能.通过三向周期极小曲面(TPMS)设计多孔单元,并分析多孔单元特征参数与材料分布间的关系.该方法以多孔单元特征参数为优化变量求解优化问题,保证了静力平衡分析过程中应力函数的连续性,提高了计...     

复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法

为了解决传统方法实时性较差、公平性极低、容易造成复杂供应链网络崩溃,以及无法有效调度拥塞情况下数据,导致调度性能下降的问题。研究了一种新的复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法。分析了传输数据过程中出现数据包乱序现象的原因,发现在复杂供应链网络出现拥塞的情况下,拥塞部分和网络路由部分会出现很大的改变。针对拥塞部分进行调度时,对数据传输过程中拥塞状态下数据调度问题进行描述。结合公平性考虑,通过粒子群算法进行求解。针对路由部分进行调度时,考虑带宽预测与前向传输时延。对各子路径接收端成功接收数据包数量进行预测,依据子路径往返时延,完成对子路径的排序,按照顺序调度数据传输。在出现丢包情况时,通过最大ssthresh优先法对丢包重传路径进行选择。结果表明:所提方法可动态自适应调度不同路径的传输数据,分配比率相对稳定;接收缓存空闲空间变化较少,乱序数据包数量明显降低,拥塞窗口数量最低;公平性因子值明显低于其他方法。可见所提方法调度性能优,可达到复杂供应链网络资源传输数据调度要求。     

汽车变速器壳体多工况自适应性拓扑优化方法研究

为解决汽车变速器壳体多工况拓扑优化适应性问题,提出一种基于折衷规划拓扑优化理论的汽车变速器壳体多工况自适应性拓扑优化思路.以某前横置变速器壳体为研究对象,以刚度最大、柔度最小为优化目标,借助Hyperworks分析软件,开展变速器壳体折衷规划自适应拓扑优化设计方法研究.经有限元分析验证,运用折衷规划拓扑优化方法形成的变速器壳体结构设计模型,在一/倒档两典型工况下的目标函数都逐渐收敛于最小值,各档位柔度均达到最小,可同时满足汽车各工况下变速器壳体强度可靠性要求.应用实践表明,折衷规划拓扑优化法是一种有效解决复杂结构体多目标优化问题的可行方法.