基于递阶粒子群方法的RBF网络自动设计

针对径向基函数网络（RBFN）的结构和参数难以同时优化及粒子群不同结构的粒子飞跃困难问题,提出一种维数自适应变化递阶粒子群方法,同时完成对网络的结构和参数自动优化设计。此方法中,粒子群编码采用二进制和十进制相结合的混合形式,二进制表示网络隐层神经元的数量,十进制编码表示网络参数,每个粒子在不同代的飞翔维数由当前代最好粒子的适应度和粒子到目前为止的最好适应度及粒子群处于两个最好位置时的有效维数确定。适应度函数引导粒子向小规模和小误差方向运动。通过对函数建模和混沌时间序列的预测实验,验证了方法的有效性。

Abstract：

In order to solve difficulties optimizing the structure and the parameters of RBFN simultaneously and flying among particles with different dimension,a hierarchical particle swarm optimization （PSO） with adaptive dimension was proposed to design structure and parameters of radical basis function neural networks （RBFN） automatically.In the method,the number of hidden layer for RBFN is coded by binary,and parameters are coded by decimal,the dimensions of the flying particle is determined by the best position of current generation and the best position that the particle derived so far and effective dimensions of the two best positions.Furthermore,the swarm will incline to small scales and small error by choosing a special fitness function which takes account factors of structure and parameters of RBFN.Simulation results with function approximation and prediction of chaotic time sequence demonstrate that the proposed method is efficient.     

混合动力客车再生制动控制策略的研究

根据已在我国多个城市运营的某混合动力客车车型现有的制动系统及其工作模式的介绍,展开再生制动能量管理和控制策略的研究。以理论分析和仿真研究为手段,揭示目标车型再生制动控制策略下的制动安全性能及制动能量回收率的表现,从而为进一步提高混合动力客车再生制动系统性能提供了参考依据。     

基于不确定条件的再制造物流网络优化设计

针对废旧产品到达时间和数量、废旧产品回收与再制造产品需求平衡、废旧产品可利用率等不确定性特点,综合考虑多产品、多周期、容量限制等影响因素,将废旧产品回收数量、再制造产品需求数量、废旧产品利用率作为随机参数,以物流网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了不确定条件下的随机机会约束规划模型,用以确定物流网络结点设施的位置、数量和物流量.设计了融合随机模拟和线性规划的混合遗传算法对模型进行直接求解,有效提高了算法的局部寻优能力.算例分析表明,基于不确定条件的随机机会约束规划模型比确定条件下模型考虑了更多的实际因素,因此能够更好地满足再制造企业物流战略决策的需要.     

履带式混合动力车辆发动机-发电机组控制策略研究

研究履带式混合动力车辆发动机-发电机组控制策略.通过分析履带车辆动力系统对发动机-发电机组的要求及整车控制器与发动机-发电机组控制接口定义,提出两种发动机-发电机组控制策略,建立去掉动力电池组的履带车辆动力系统模型,对提出的控制策略进行仿真验证.仿真结果表明,发动机-发电机组目标转速控制策略比目标功率控制策略效果更好.通过台架实验对目标转速控制策略进行了验证.     

基于CheckMate的混合系统建模和验证

形式验证是混合系统中的重要研究方向,Checkmate是基于MATLAB/Simulink和Stateflow工具箱开发的一种混合系统建模、仿真和形式验证工具。文章首先介绍了混合系统形式验证的概念和验证过程,从用户的角度介绍了CheckMate的每个自定义模块的设置及其功能原理,通过一个三维线性混合系统的例子,说明了使用CheckMate进行建模、仿真以及验证的方法,最后指出了CheckMate验证工具的局限性。     

复合生物反应器处理制药废水的启动研究

进行了复合式生物反应器处理化学合成类制药废水的启动试验,结果表明系统启动时间较短,具有良好的抗冲击负荷能力。当进水质量浓度COD为810mg/L～1210mg/L,NH3-N为31mg/L～82mg/L,SS为310mg/L～572mg/L时,其去除率最高分别达到70%、50%和85%以上,系统运行呈现出了良好的稳定性。     

无线接入点吞吐率预测的建模与优化

针对接入点吞吐率的多步预测问题,提出基于Nu-支持向量回归的建模策略,设计了并行混合粒子群算法,从特征选择与参数选择两个方面对预测模型进行联合优化。评估结果表明,Nu-支持向量回归模型在吞吐率多步预测中能取得较高精度,并行混合粒子群算法具有良好收敛性,且能显著提高预测模型的性能。     

FRP增强混凝土框架节点恢复力模型

为研究FRP增强混凝土梁柱节点及其组成框架结构的整体抗震性能,基于FRP增强混凝土梁柱节点的拟静力试验结果,分析了各类试验节点的滞回特性.考虑刚度退化的影响,提出FRP增强混凝土框架节点的三折线恢复力模型及其特征参数取值范围,并给出层间混杂FRP加固节点的恢复力模型表达式.结果表明,各类FRP加固节点的抗震性能相对于对比构件有明显的提高,相对而言层间混杂FRP的增强作用更为有效.所建立的恢复力模型骨架曲线与试验值非常接近,此模型可用于FRP增强混凝土框架结构的弹塑性动力反应分析及其节点的抗震加固设计.     

基于粒子群-遗传的混合优化算法

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。     

脉冲等离子体推力器羽流的混合粒子仿真研究

目前微小卫星正在积极的发展中,脉冲等离子体推力器是其推进系统的一个重要发展方向,为了能够将PPT成功地运用于空间,需对其羽流进行研究。将一维MHD双温放电模型用于DSMC(Direct Simulation Monte-Carlo)/PIC(Particle in Cell)流体混合算法模拟PPT羽流的入口条件计算,一体化模拟实验室PPT羽流,对不同电容情况下的羽流场进行模拟,并与实验结果进行了比较。计算结果显示高电容下带来更高的质量流量,更高的中性粒子的含量,同时返流的影响域更广。在推力器入口附近,CEX碰撞与一般碰撞形式共同存在,且频率很高,在羽流外围,CEX碰撞成为碰撞的主要形式。