国外典型河流生态流量管理实践及启示

 生态流量是河流开发与生态环境保护协调发展的关键指标和难点问题。目前,河流生态流量理论方法体系尚不完善,不足以全面指导生态流量管理实践,导致部分河流、河段的生态系统服务功能退化。虽然生态流量的理论体系和计算方法已开展了较多研究,中国学者对国外生态调度也做了回顾和梳理,但是对生态流量的管理目标仍未形成统一认识。通过梳理国外7条典型河流的生态流量管理实践,从珍稀濒危洄游性鱼类、国际重要湿地、珍稀濒危鸟类等多种生态保护目标,以及流域综合管理机制、水权交易、国际投资等政策管理的多个方面,分析了不同河流的生态流量实施过程和效果,归纳总结了7条典型河流生态流量管理实践的成功经验和不足,进而提出了对政府、管理部门、研究机构、水电企业和非政府组织等多个利益相关方在生态流量研究与管理方面的启示。     

旋转弹引信用卫星定位接收信号旋转解调方法

为解决旋转弹飞行中的高旋转、高动态条件会造成卫星定位接收系统无法正常定位的问题,针对旋转、动态环境开展了旋转弹卫星定位接收信号旋转解调方法的研究.详细分析了旋转条件对卫星定位信号接收的影响,并针对旋转特性设计了旋转跟踪解调环,用于对旋转的跟踪与解调,给出了旋转弹卫星定位信号接收系统的设计方案,基于Simulink实现了旋转弹卫星定位信号接收系统的仿真,并给出了相应的仿真与实验结果.结果表明,设计的以旋转跟踪环为核心的旋转弹卫星定位信号接收系统,在中心频率为200 Hz的情况下跟踪范围可达到±40 Hz,较好地满足了转速在200转/s左右的旋转弹信号接收要求.      

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

不同轮伐期巨尾桉人工林的经济效益分析

【目的】探讨不同轮伐期对人工林经济效益的影响,为从经济视角科学确定人工林的合理轮伐期提供理论依据。【方法】以短(7a)、中(13a)、长(21a)轮伐期的南亚热带巨尾桉人工林为研究对象,对不同轮伐期巨尾桉人工林的蓄积量(Stand volume,SV)、营林成本、净现值(Net present value,NPV)和内部收益率(Internal rate of return,IRR)进行分析,揭示不同轮伐期对经济效益的影响。【结果】随着轮伐期的延长,巨尾桉人工林的蓄积量持续增长,7a、13a、21a轮伐期的蓄积量分别为144.95m~3/hm~2、346.97m~3/hm~2、553.69m~3/hm~2。随着轮伐期的延长,巨尾桉人工林净现值不断增加,在12a时达到最高值(30 297.61元/hm~2),之后逐渐降低,7a、21a轮伐期的净现值分别为17 239.86元/hm~2、22 008.59元/hm~2。内部收益率在13a开始趋近峰值(53.32%),明显高于7a时的39.29%。【结论】在南亚热带,巨尾桉人工林的轮伐期确定在13a左右较为适宜,既可实现经济效益最大化,又可大幅提升蓄积量。     

不同轮伐期对巨尾桉人工林碳固存的影响

【目的】深入探讨不同轮伐期对巨尾桉人工林碳固存的影响,为从应对全球气候变化的视角确定合理轮伐期提供理论依据。【方法】以轮伐期为短(7a)、中(13a)和长周期(21a)的巨尾桉人工林为研究对象,通过对不同轮伐期桉树林分生物量、碳固存、年平均固碳量的分析,揭示不同轮伐期对桉树林分碳固存的影响。【结果】巨尾桉人工林的生物量碳随着轮伐期的延长而逐渐增加,由7a轮伐期的(75.81±5.12)t·C/hm~2增至13a轮伐期的(180.11±19.97)t·C/hm~2以及21a轮伐期的(192.08±16.50)t·C/hm~2,方差分析表明,13a和21a轮伐期的总生物量碳显著高于7a轮伐期,而13a和21a轮伐期之间的差异不显著。巨尾桉人工林土壤有机碳随轮伐期延长而显著降低,由7a轮伐期的(89.99±0.35)t·C/hm~2、13a轮伐期的(85.42±0.76)t·C/hm~2下降到21a轮伐期的(74.64±0.24)t·C/hm~2。7~13a仍是巨尾桉人工林固碳能力迅速增长期,年平均总生物量碳由7a时的10.78t·C/(hm~2·a)迅速提高到13a的19.54t·C/(hm~2·a),增长81%;21a时巨尾桉人工林进入固碳能力下降期,年平均总生物量碳降至3.78t·C/(hm~2·a),固碳能力只是13a的19.34%。【结论】在南亚热带,巨尾桉人工林的最佳轮伐期确定在13a左右较为适宜,这与经济效益的最大化一致。     

基于多主体建模的社会化养老形成分析

在国家大力推进社会化养老服务体系不断发展的背景下,研究了社会化养老的形成.根据效用最大化原则,利用多主体建模方法,构建了一个包含政府、养老机构、家庭三大类主体的社会化养老仿真模型,模拟了社会化养老行为这一宏观社会经济现象的形成.仿真结果表明:就业率和工资水平对社会化养老的形成有显著影响;政府补贴对社会化养老有效需求的产生影响不显著,而对服务供给产生较大影响;而老年人的财富水平、对父母的关爱水平、对下一代资金投入和对下一代关爱水平对社会化养老的形成影响不显著.     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

实现船舶稳性的多油舱自适应调度算法及仿真

针对油舱对船舶浮态与稳性的影响，研究了保持船舶稳性的多油舱自适应调度控制算法，并用WinCC (Windows Control Center)组态软件编写了船舶自动浮态调整仿真系统。在系统架构上，采用布尔逻辑表构建了油舱、泵、管路之间的连通关系，并根据浮态方程计算出舱群之间的调驳油量，再根据多变量多约束的自适应优化调度算法实现了油舱驳油过程中浮态的平衡。仿真结果表明调度算法可以对船舶的浮态进行有效调整，并保持船舶稳性，避免了由油舱油量分布不均给船舶带来的不利影响，保障了航行安全。