基于改进狼群算法与仿真的单元调度优化

单元制造是现代生产系统的重要组织形式。对制造单元的调度过程中,机器故障与中断是很常见的问题,机器空转造成的能源浪费也不可忽视,相关研究具有重要现实意义。考虑单元调度中的机器中断和能耗,建立了一个最小化所有工件完工时间及机器闲置能源消耗和中断成本的整数规划模型,并提出了一种基于改进狼群算法和离散事件仿真的混合优化方法加以求解,有效提高了算法的寻优能力。数值实验表明,提出的算法具有良好的收敛性,可以在合理的迭代次数内找到问题的满意解。     

全电游船锂电池组健康诊断平台

为了实时监测全电游船锂电池组的运行状态,基于阿里云服务器,采用Web浏览器、4G通信以及数据库管理等应用技术,建立基于模糊神经网络的锂电池组状态诊断模型。同时开发出集监视、通讯以及控制管理为一体的全电游船锂电池组的健康诊断平台,实现对锂电池组健康状态的自动化诊断。实船测试结果表明:平台运行稳定,对电池组的运行状况监测和健康状态诊断迅速准确,达到预期目标。     

TC4钛合金固体渗硼及渗硼过程动力学研究

采用固体粉末渗硼法对TC4钛合金基体表面在1000,1050和1100℃分别保温5,10,15,20h进行了渗硼层厚度的测试,做出了硼钛化合物层生长动力学曲线,并用SigmaPlot10.0对实验数据进行分析和拟合,得出了渗硼层等厚度图.通过SEM与XRD研究TC4钛合金渗硼后的组织形貌和物相组成.结果表明,在实验条件下,渗层由TiB2和伸向基体的须状的TiB组成,渗层厚度范围为0.8～15μm.经回归分析得到硼在钛合金中的平均扩散激活能为65.23kJ/mol.     

无滑滚动圆盘的平衡运动及轨迹控制

研究水平面内无滑滚动圆盘的平衡运动及轨迹跟踪控制,建立了圆盘的无滑纯滚动的非完整约束模型。从姿态最容易实现稳定控制的角度出发,提出了一种姿态平衡条件,并以此条件为基础运用李亚普诺夫函数稳定设计理论导出了姿态平衡的速度控制律,同时利用反演控制技术设计了水平面内轨迹的跟踪控制律。最后通过仿真验证了姿态平衡控制律的有效性以及轨迹跟踪控制的稳定性和快速精确性。     

马家沟组碳酸盐岩储层酸岩反应速率影响因素实验研究

酸岩反应动力学实验是研究酸岩反应机理和进行酸化设计的必要手段,酸岩反应动力学参数其值的准确程度,直接影响着酸压施工设计计算和酸压效果分析的精度。本文利用旋转岩盘测试了马五储层碳酸盐岩与酸液的反应速率,以实验数据为基础,分析了影响酸岩反应速率的主要因素：岩石类型、酸液类型（粘度）、酸液浓度、转速、温度,得出主次关系为岩石类型＞粘度＞浓度＞转速＞温度。与此同时还考虑了同离子效应对酸岩反应速率的影响,为更加准确的设计和评价酸压施工效果提供了依据。     

垂直井砾石充填防砂最小排量的确定方法

将水平管中清水及低粘液体携砂时的临界流速公式用于计算垂直井砾石充填防砂的最小排量 ,研究了垂直井低粘液体及清水携砂液临界流速计算公式的特点及应用条件 ,分析了射孔孔眼临界流速及防砂井最小排量的影响因素 ,并利用现场数据计算了防砂井最小排量。结果表明 ,射孔孔眼直径及携砂比增加时 ,临界流速增加 ;射孔密度、射开厚度、孔眼直径及临界流速增加时 ,砾石充填最小排量也增加。提出的临界流速计算方法可用于现场施工排量的设计 ,携砂液初始排量接近或高于临界排量是保证防砂成功并获得较长有效期的根本条件。     

两步包埋法制备C/C复合材料SiC/Cr-Al-Si涂层研究

采用两步包埋法在碳/碳复合材料表面制备了SiC/Cr-Al-Si涂层.采用XRD、SEM和EDS分析了涂层的物相组成、微观结构及断面元素分布,测试了双涂层碳/碳复合材料试样在1 500℃静态空气中的抗氧化性能.结果表明:SiC/Cr-Al-Si涂层主要由SiC、AlCr2Si及Al4Si2C三相组成,厚度约为120μm,无穿透性裂纹;与一步包埋法所得SiC涂层相比,SiC/Cr-Al-Si涂层碳/碳复合材料试样的抗氧化性能有所提高,该涂层试样氧化12 h后的失重不超过5%.两步包埋法所得SiC/Cr-Al-Si涂层表面存在微裂纹,并且包埋过程易于使Cr-Al-Si合金成分扩散到SiC涂层内部,从而无法形成内SiC涂层、外Cr-Al-Si涂层的双层涂层结构,降低了Cr-Al-Si合金涂层对C/C复合材料基体的高温氧化保护效果.     

应用改进狼群算法优化模糊聚类实现点云数据的区域分割

针对模糊C-均值聚类算法用于点云分割时对初始值敏感且易于陷入局部最优,导致点云分割效果不理想,不稳定的问题。提出一种基于曲率约束的改进狼群算法优化模糊C-均值聚类的混合算法(IWPAFCM)。该算法首先在狼群算法中引入佳点集初始化种群分布;然后利用自适应步长简化参数设定、平衡寻优与收敛时间;进一步应用交互策略增强狼群的内部交流,提升狼群全局寻优的能力;最后对头狼加入高斯扰动机制使其具有跳出局部最优的能力,将IWPA得到的聚类中心作为模糊聚类的初始值进行迭代,由此得到准确的聚类中心。在此基础上,基于点云的法矢量和曲率对点云之间的距离进行定义并替换传统欧式距离,实现了理想的点云分割效果。以ModelNet40公开数据集中Chair和Stool点云模型和实测点云机械零件和汽车覆盖件点云模型为例对算法可行性进行验证,并与FCM、FAFCM、WPAFCM和MACWPAFCM算法进行对比。结果表明,对于四种点云模型,本文算法相比四种对比算法在以数值高为优的VPC聚类性能指标上平均提高0.4%-11.95%,在以数值低为优的适应度函数值Jm、VPE和VXB聚类指标上分别平均减少0.2%-11.97%、0.65%-7.35%、0.3%-19.47%,在两种ModelNet40点云模型上平均迭代次数减少8-21次,在两种实测点云模型上平均迭代次数减少39-57次,表明本文算法收敛速度快,迭代次数少,聚类效果佳,具有更高的聚类准确性和更好的综合性能。     

同芯多绕组均衡拓扑的分析与验证

随着动力锂电池的应用越来越广泛,为了保证电池组能够安全高效地充放电,常采用均衡拓扑控制电池单体间的参数不一致性,然而均衡拓扑通常无法兼顾均衡效率高、均衡速率快、易控制等特点,因此研究各电路参数对均衡效果的影响尤为重要。本文根据均衡拓扑的工作原理建立了两种工作模式的等效电路模型,分析了均衡拓扑中的电路参数对均衡速率和均衡效率的影响,利用matlab/simulink搭建了基于同芯多绕组均衡拓扑的四单体均衡系统,验证其均衡功能,搭建了同芯多绕组均衡拓扑的实验平台,实验验证了相关电路参数对均衡效果的影响趋势。     

电动汽车用动力电池组SOC的神经网络估计

针对电动汽车用动力电池组的SOC受充放电率、放电历程和温度等因素的影响,传统方法很难建立准确的数学模型,对电池组SOC进行研究,在对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上。建立了电池组的神经网络仿真模型。并分别采用电流输入,电压和电压梯度输入进行了仿真,实现了对电池组SOC的估计。与实验结果对比,仿真结果与实验基本吻合,验证了该方法的正确性。