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。     

An ensemble of LSTM neural networks for high‐frequency stock market classification

We propose an ensemble of long–short‐term memory (LSTM) neural networks for intraday stock predictions, using a large variety of technical analysis indicators as network inputs. The proposed ensemble operates in an online way, weighting the individual models proportionally to their recent performance, which allows us to deal with possible nonstationarities in an innovative way. The performance of the models is measured by area under the curve of the receiver operating characteristic. We evaluate the predictive power of our model on several US large‐cap stocks and benchmark it against lasso and ridge logistic classifiers. The proposed model is found to perform better than the benchmark models or equally weighted ensembles.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题,依据无人机的实时数据,构建了基于路径的多层规划模型,并设计了模型的算法求解流程.使用遗传算法与禁忌搜索混合算法,得出了任务规划中的最优路径规划,并在此基础上进行了冲突的消除.通过仿真案例表明,用无人机协同配合导弹部队作战,实时传输作战数据,能够解决战场信息模糊不确定的问题;使用多层规...     

路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究

地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果.     

基于SCMA的无人机中继辅助上行通信方案

为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SCMA提高系统传输性能。根据用户的分布和概率视距传输模型,通过交替优化码本、功率和无人机坐标,确定无人机的3维部署位置;进行资源优化后,根据信道状态信息,对子载波进行配对并迭代码本、功率,以获得优化的码本和功率分配方案。仿真结果表明,提出的方案能够有效提高上行吞吐量,并满足用户的服务质量需求。     

改进遗传算法求解有时间窗车辆路由问题

为了有效求解带有时间窗的车辆路由问题,在标准遗传算法的基础上,引入两代竞争近距淘汰选择算子,用欧氏距离来判断个体之间的距离作为个体的相似程度,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以循环交叉算子和插入变异算子,构造出了一种改进的遗传算法.仿真实验表明,改进的算法在迭代过程中能有效保持群体的多样性,避免出现早熟现象而陷入局部极值点,提高遗传算法的内在并行性.同时通过竞争淘汰,使局部搜索能力得到加强,加快了搜索速度.改进算法所计算出的结果优于用轮盘赌和自适应选择作为选择算子的遗传算法的结果.     

AGV调度优化的应用场景、关键因素和研究方法综述

针对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)调度问题,梳理了制造、仓储、港口以及快递分拨中心中的AGV使用和调度研究现状,发现以快递分拨中心为代表的服务业是新兴且研究较为薄弱的领域;分析了AGV调度优化需考虑的因素,发现数量配置与充电管理两个关键因素联合考虑的不足,建议未来在大规模动态调度研究中将二者统筹考虑;从精确方法、近似方法和基于人工智能的新方法3个方面总结AGV调度研究方法,建议未来可在启发式算法的基础上融入基于人工智能的新技术和新方法以获得创新。     

电动汽车用电池管理系统的研究

在大量动力电池充放电动态响应试验研究的基础上,研制了电动汽车动力电池在线监测系统.系统以MC9S12DP256B微控制器为核心,实时监测电池电压、电流和温度等信息;利用电池的电压模型、安时平衡模型,模糊控制模型估算荷电状态;通过CAN和多能源管理系统进行通信;将电池的状态信息保存于EEPROM中.试验结果表明:该管理系统对车用管式铅酸电池荷电状态的预测具有较高的精度.     

Does a lot help a lot? Forecasting stock returns with pooling strategies in a data‐rich environment

A variety of recent studies provide a skeptical view on the predictability of stock returns. Empirical evidence shows that most prediction models suffer from a loss of information, model uncertainty, and structural instability by relying on low‐dimensional information sets. In this study, we evaluate the predictive ability of various lately refined forecasting strategies, which handle these issues by incorporating information from many potential predictor variables simultaneously. We investigate whether forecasting strategies that (i) combine information and (ii) combine individual forecasts are useful to predict US stock returns, that is, the market excess return, size, value, and the momentum premium. Our results show that methods combining information have remarkable in‐sample predictive ability. However, the out‐of‐sample performance suffers from highly volatile forecast errors. Forecast combinations face a better bias–efficiency trade‐off, yielding a consistently superior forecast performance for the market excess return and the size premium even after the 1970s.     

组合运输的优化调度

对多车场情况的非满载的小货运量运输问题进行了分析 ,提出采用组合运输方式可以提高车辆的使用效率 ,进而构造了由分组和连接构成的序列优化启发式算法 ,并用实例进行了验证.