有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

基于情感分析的汽车造型设计感性评价方法

针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

离合器接合过程中的汽车传动系扭转振动分析

文章在分析车辆最常用的膜片弹簧摩擦离合器接合过程的基础上,建立汽车传动系的扭转振动的力学分析方程;结合实际车型,分析了车辆的固有频率、扭振响应、刚度参数对固有频率的灵敏度。为进一步分析车辆磨擦离合器接合阶段传动系的各个部分的参数对扭转振动的影响、降低起步阶段的噪声、改进传动系扭振性能具有一定的意义。     

燃料电池汽车开发及产业化的关键技术研究

燃料电池电动汽车技术是当今世界上正在进行研究的一项高新技术,文章介绍了燃料电池电动汽车的动力系统和燃料电池系统的基本结构和工作原理。从燃料电池电动汽车的车身和底盘设计、燃料电池系统、驱动电机系统、电控系统以及系统优化等方面,分析了燃料电池电动汽车开发及产业化需要解决的关键技术,同时提出了相应的技术路线和对策。     

某高端轿车综合空气动力学性能开发

针对某高端运动型轿车进行包括风阻、升力和风噪等内容的综合空气动力学性能研究与产品优化。以半油泥材料全尺寸模型及其1∶1数模为研究对象,采用整车风洞试验与数值模拟仿真相结合的技术方法,对该车型的外形面、底部护板、轮毂及密封条等进行空气动力学研究,获得了风阻系数值为0.269,且行驶稳定性与风噪水平都有大幅提升的最终优化车型。此外,介绍了开发过程中获得的具体工程经验与相关理论支撑。     

电动车I-AMT挡位切换电机-离合器协同控制

纯电动汽车匹配两挡变速箱能够改善整车动力性和经济性,由于其具有结构精简和无动力中断的优越性,因此高挡位摩擦离合器与低挡位单向离合器组合的传动构型成为电动汽车两档变速器的主流方案。然而,车辆在倒挡行驶时,需要挂入牙嵌离合器才能克服单向离合器只能传递单方向扭矩的问题。本文以一款基于牙嵌式离合器的新型无动力中断两挡自动变速器（I-AMT）为研究对象,协同控制驱动电机和倒挡执行机构电机使牙嵌式离合器平稳快速结合。针对驱动电机系统响应延时问题,使用史密斯预估器算法对控制系统进行预估补偿,并通过实验对控制策略进行验证。结果表明,该控制策略可有效避免牙嵌式离合器挂入时的冲击,保证了变速器可在短时间内在各个挡位之间平顺切换。     

考虑枢纽失效情形的客运枢纽层级选址模型

基于混合式服务模式,提出了枢纽失效和不完全信息条件下旅客依次访问备选枢纽的服务策略,并建立了有容量限制的可靠性层级选址模型。实例分析结果表明,该选址模型可以增加选址方案的可靠性,降低由于枢纽失效而产生的惩罚费用。模型参数敏感性分析结果表明,对于失效概率过高的枢纽设施网络,仅靠增加枢纽数量已无法提高选址方案的可靠性,而保持较高可靠性的枢纽设施网络在应对可能造成高损失事件时的弹性较高。     

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型.通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体...