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121.
为进一步推进居住建筑节能改造的发展，提出一种基于耦合BP神经网络和非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多阶段多目标优化框架，以提高节能效益并使经济效益最大化，并将该方法应用于西安某高层住宅能耗与经济性优化研究之中.在优化过程中利用BP神经网络预测建筑性能，将其作为响应面近似模型集成到多目标优化过程中能减少总仿真时间.同时分析算法参数对帕累托优化结果的影响，得到了可持续、成本最优、低投资的节能改造方案，为寒冷地区居住建筑节能改造多目标优化研究提供了一定的理论参考. 相似文献
122.
针对新型电力系统建设中对快速保护电器分断快速性的高性能要求，提出一种基于多目标多参数综合优化的快速保护电器涡流斥力机构.在涡流斥力机构工作机理分析的基础上，采用Maxwell进行机构有限元仿真，分析影响机构运动特性的关键设计参数.在现有ABB-A95(AC3)型产品基础上，沿用96 A/380 V规格的双断点触头系统，结合触头运动平均速度快与分闸末速度小的综合目标，通过NSGA-Ⅱ多目标优化算法实现涡流斥力机构的最优结构参数求解.经仿真分析与样机实验，所设计的涡流斥力机构具有较好的保护分闸运动特性，可在分闸触发2.85 ms内实现20 mm满行程快速运动，最大速度7.95 m·s-1,末速度7.46 m·s-1.相较于ABB-A95(AC3)分闸时间减少约15 ms,并实现快速保护电器样机50 kA短路电流可靠分断. 相似文献