基于LSTM网络的车辆动态荷载识别方法

为了识别车辆的动态荷载,提出了一种基于长短时记忆网络的方法.该方法以桥梁加速度响应为输入,采用有限的数据集,实现车辆动态荷载的识别.建立了车桥耦合模型进行验证,以60组桥梁加速度响应为输入,以相应的车辆动态荷载为输出,通过训练长短时记忆网络来反演车辆动态荷载,并讨论了环境噪声及路面粗糙度对识别效果的影响.结果表明：测试集的车辆动态荷载识别误差平均值均小于5%;车辆动态荷载识别误差不随噪声水平变化,且平均误差小于5%;车辆动态荷载识别误差随着路面粗糙度等级的增加呈现略微增加的趋势,平均误差小于5%.在不同噪声及粗糙度水平下,长短时记忆网络均可用于车辆动态荷载的识别.     

带有p-Laplacian算子的分数阶积分-微分方程边值问题正解的存在性

研究了带有p-Laplacian算子以及变Riemann-Liouville分数阶积分的分数阶积分-微分方程的边值问题,利用锥上的不动点定理,得到了该边值问题正解的存在性结果.     

车辆参数对车-桥耦合系统变截面连续梁桥损伤识别的影响

文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现：车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。     

圆渐开线变截面涡旋压缩机型线的参数优化

圆渐开线变截面涡旋压缩机的优化设计均以几何性能为目标。为了得到在几何性能和力学性能方面更为优越的涡旋压缩机,文章建立圆渐开线变截面涡旋压缩机压缩比和轴向气体力的数学模型,分析压缩比和轴向气体力随型线参数的变化趋势;结合几何性能和力学性能,以压缩比倒数和轴向气体力为目标函数,利用多目标遗传算法对其进行优化,得到不同参数变化下的非劣解集。对优化型涡旋盘与未优化涡旋盘进行的定量分析结果表明,优化型涡旋盘的压缩比提高了16.14%,轴向气体力降低了5.62%,证明了优化的可行性。该研究为圆渐开线变截面涡旋压缩机设计时型线参数的选取提供了一定的参考。     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

数字孪生驱动下永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

提出数字孪生驱动下永磁同步电机（PMSM）滑模变结构一体化解耦控制方法,改善永磁同步电机控制能力。构建基于数字孪生技术的永磁同步电机控制结构,通过设备层采集实际永磁同步电机运行数据及环境数据,作为数字孪生驱动数据来源,孪生建模层依据获取永磁同步电机数据,构建永磁同步电机的数字孪生驱动模型以及虚拟场景,经虚拟模型与虚拟场景耦合后,在虚拟场景中还原永磁同步电机运行状态;在孪生控制层中设计精确线性化解耦控制方法,并构建速度、电流一体化滑膜解耦控制器,在虚拟环境中通过解决永磁同步电机速度与电流之间的非线性耦合问题,完成实体电机解耦控制;同时数字孪生控制结构各层之间通过孪生数据传输实现数据交换与指令下发,实现有效的电机控制。经实验验证：经该方法控制后,永磁同步电机可在负载突加与突卸状态下保持平稳的电流与转矩,同时还可以迅速调整电机转速,使电机保持在理想状态下运行。     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

滑模-矢量控制变频调速系统

本文介绍一种滑模-矢量控制系统。在矢量控制的基础上,采用滑模-PI控制方案,使系统获得优良的控制性能,克服了稳态时的震颠现象。系统由2片8031单片机和SPWM—GTR逆变器组成。在3kW异步电动机上进行的试验结果表明,该系统具有优良的动静态性能和较强的鲁棒性。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

具有变时滞的偏泛函微分方程平凡解的一致渐近稳定性

运用Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ技巧．对两类具有变时滞的偏泛函微分方程进行了讨论．获得其平凡解一致渐近稳定的充分判别条件．