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南方电网覆冰监测系统算法误差分析及模型改进技术研究_姜苏

针对目前南方电网架空线路覆冰监测预警系统仍有诸多关键性问题待解决,如在系统核心计算方面参数选取较为简单,没有结合实际线路设计条件,从而造成覆冰预警系统覆冰模型不准确,不能直接为防冰管控工作提供有效决策依据的缺陷。本文首先对系统中现有耐张塔线路覆冰厚度模型计算误差进行分析研究,其次从线路设计角度出发,对其模型进行改进。研究表明:①系统中现有计算模型忽略了线路初始设计冰厚、垂直档距变化特征的影响,导线等效长度取值有待商榷；②通过改进的计算模型,对初始的拉力值进行修正,同时综合考虑设计冰厚、垂直档距、水平应力、导线状态方程等变化等特征,以贵州省毕节地区耐张塔线路四次线路覆冰过程为例,改进的模型能够将系统现有计算模型准确度由59. 8%提升至95. 1%,计算结果更加接近于真实值。能够为输电部门为防冰管控工作提供有效决策依据,以及减少人工观冰耗费大量的资源、时间。

  • 2021-05-06
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性；将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
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基于统计学模型的CBTC系统ATO停车精度自适应优化算法_谭力天

城轨CBTC系统运营对列车停车精度具有较高要求,其中ATO精确停车是系统的重要功能。而外部干扰造成的不确定性和系统延时是影响停车精度的重要因素。提出一种基于统计学模型的自适应优化算法,对停车精度的概率分布曲线进行拟合,而后采用二元马尔可夫模型优化ATO精确停车模型。通过3种不同类型情景的优化模型获得相应的停车精度数据,以期望和方差作为对比指标,结果表明优化模型对ATO停车精度有一定改善,获得较为理想的停车精度。

  • 2021-04-23
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基于粒子群算法优化极限学习机的区域地下水水质综合评价模型_朱伟峰

地下水环境质量的准确评价可降低由水质不确定性导致的农业水管理决策风险,对于指导区域发展绿色农业、清洁生产等均具有重要的实践意义。针对ELM会随机产生输入层与隐含层的连接权值和隐含层阈值,导致网络泛化能力降低以及过度拟合引起的评价结果失真问题,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的地下水水质综合评价模型。选取黑龙江省建三江地区为研究区域,通过典型农业机井中地下水体的实地采样,利用构建的PSO-ELM模型对地下水水质进行综合评价。结果表明:PSO-ELM模型拟合性高于传统的ELM模型和RBF模型,并提高了区域地下水水质的模拟评价效果。建三江地区下辖的15个农场,整体地下水水质较好。研究区范围内地下水水质等级呈现出集中式分布特点,地下水综合水质较差的农场集中在研究区中东部,水质较好的农场集中在研究区的东西两侧。建三江地区地下水水质地域性规律主要与化肥施用量有关。为此,在保障粮食安全与用水安全的同时实现清洁生产应注意控制化肥的使用量,积极探索作物高产新举措。

  • 2021-05-06
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题，建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型，同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中，使用一种特定启发式函数，并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明，该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法，验证了模型和算法的有效性。此外，该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍，具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出（MISO）时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

  • 2021-04-21
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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题_张伟伟

为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法（MBSA）。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度；然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力；最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法（BSA）的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA（LCJAYA）算法和多重学习回溯搜索算法（MLBSA）等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-04-22
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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
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