锂离子电池分数阶等效电路模型低频参数演变规律研究

基于EIS建立了分数阶等效电路模型,对阻抗谱进行拟合时,发现分数阶模型能以更少的元件得到和多阶RC模型一样的精度;在低频区,分析了不同荷电状态(SOC)下模型的参数变化规律,对比了1阶RC电路的精度,结果显示分数阶模型有更小的拟合误差。研究了模型参数随频率的演变规律,结果显示:模型的内阻元件几乎不随激励频率的变化而变化,常相位元件参数与激励的周期呈一次函数关系。     

一种改进的油中气隙放电等效电路模型

传统的气隙放电等效电路模型不能准确模拟放电发展特征,为此,在仿真研究等效电路模型中不同参数及元件对放电波形影响的基础上,提出了一种改进的等效电路模型。该模型引入1个受控电流源表示空间电荷对放电的重要影响,并通过2个受控开关分别控制正负半周时的放电时间,2个电压源分别代表正负半周放电过后的残余电压。此外,还将检测回路中的保护电阻等元件引入改进电路模型中,使之更接近真实局部放电环境。Simulink的仿真结果表明:改进电路模型仿真波形不同于传统等效电路模型模拟的锯齿波,可以更真实地模拟气隙放电波形,为深入分析和理解局部放电的发展特性提供了参考。     

基于混合差分进化算法的试井分析最优化方法

摘要：试井参数优化是对通过测试得到的油气井井底流压及产量数据得到的油气藏模型参数进行优化处理,得到最符合油气藏实际情况的参数。试井存在多解性,以往使用的最优化方法要求目标函数连续可微,受初值影响较大,是属于寻找局部最优解的办法。为此,提出了一种混合差分进化算法的试井分析最优化方法。将标准差分进化算法加以改进,与模拟退火算法和小生境思想结合在一起,构成一种混合差分进化算法,该算法在保证算法全局搜索能力的同时,能更快地收敛到非线性问题的最优解。进一步将该算法应用到试井分析中,构建了基于混合差分算法的试井分析方法,不需要估计井筒和油藏参数的初值,也不要求目标函数连续可微,优于标准差分进化算法。通过实测试井资料分析,与 L–M 方法相比,效果良好。     

多目标模糊优化潮流模型及其基于神经网络的算法

提出了一种计算交流潮流的多目标模糊优化模型。模型中,同时考虑了发电费用最少及网损最小等多重目标。针对该模型,还提出了一种基于神经网络模型的新算法。该算法分别采用神经网络模型进行模糊集隶属函数的表达及优化问题的求解,从而将模糊优化同神经网络有机地结合起来。通过算例对所提模型及算法进行了验证。     

逻辑模拟的算法实现

介绍一种在工业控制设备中实现逻辑模拟的算法。该算法充分考虑电路中各元件不同的延迟时间,因而能真实地反映被模拟电路的实际工作状态。     

采用拟Newton法实现DOA及功率联合估计

为了增加移动通信的容量和链接质量,需要准确地知道到达波的方向(DOA)和功率。该文提出了多维非线性目标函数,用来波DOA和功率作优化变量,并采用拟Newton法中常用的Davidson-Fletcher-Powell(DFP)算法进行优化;将优化结果和轮换投影(AP)算法进行比较。仿真表明,当入射信号在空间相隔较远时,该结果和AP算法精度相当,当入射信号在空间接近时,该结果优于AP算法。     

武器系统费用估算的参数法研究

提出了武器系统费用估算中参数法的形式化研究方法,对参数模型的建立、目标函数的建立以及优化参数的求取进行分析.考虑到模型对样本数据的适应能力,采用径向基神经网络建立参数模型;针对模型的拟合精度和推广能力之间的矛盾以及两者的要求,提出建立一种折中的目标函数;针对目标函数的参数较多、形式较为复杂的特点,采用粒子群优化算法计算得到模型的优化参数,最后通过实例加以分析验证.理论研究和计算分析表明,该方法从本质上解决了参数法的模型建立、参数优化等问题,既可以对新参数模型的建立在理论上提供指导,也可以在实践中推广应用,通用性较好.     

利用贝叶斯算法过滤报文内容分析系统中的垃圾信息

利用基于概率统计方法的贝叶斯算法,对报文内容分析系统中的垃圾信息进行过滤.该算法的实现,是通过一定的算法来分析大量的相关信息和不相关信息中多种单词特征出现的概率,从而建立一张单词特征表,并依据这张表借助一个评分系统来判断目标文件的相关性.本算法具有一定的自适应性。能根据垃圾信息不断变化出现的形式自动进行特征表更新,从而不断地实时提高本身的判断效率.     

一种有效的网络比较算法

提出了一种有效的验证集成电路版图的网络比较算法。用此算法实现了网络比较程序NETCOM在晶体管级上,通过对从集成电路版图提取的拓扑结构和用户提供的设计电路之间的比较,可找出它们之间的差别,从而找出需作版图修正的错误部位。NETCOM的特点是充分利用了电路结点和元件的特征,使该网络比较算法更为有效。     

非合作双基地雷达测距方法与精度分析

介绍了非合作双基地雷达的基本几何关系,讨论了非合作双基地雷达中4个重要参数(基线距离、双基地距离差、发射站目标方位角、接收站目标方位角)的测量方法,利用这4个参数可构成4种测距算法。在考虑基线距离误差的情况下,推导了这4种算法的测距误差公式。仿真结果表明,各算法测距精度与双基地雷达的几何结构有关,通过优化可得空间测距精度最高区域。实际系统的测距方案应根据所能测出的参数进行选择,同时应注意各算法的适用区域。     

并联机构智能优化设计方法研究

本文分析介绍了近年来兴起的智能优化算法——遗传算法用于并联机构优化设计的基本思想和应用方法，以雅可比矩阵的条件数为优化设计目标，建立了Stewart并联机构结构参数优化设计的数学模型，分别采用两种编码方式优化设计了平台的结构参数，并用MATLAB软件编程，得到了较为合理的结果。     

基于遗传算法的进化支持向量机研究

支持向量机是最近发展起来的一种新的通用的机器学习方法 ,其理论基础是统计学习理论 ,支持向量机无论在模式识别还是在函数拟合方面均显示了其优越性 ,并越来越受到国内外研究者的广泛关注 .但是 ,对支持向量机的推广预测能力具有很大影响的核函数和参数C一直没有一个很好的确定方法 ,针对这一问题 ,将遗传算法和支持向量机结合 ,提出了一种自动选择支持向量机参数的方法 ,结果表明 ,这种方法是科学有效的 .     

一种换热器网络优化新方法

基于遗传算法和神经网络的多层感知器模型的有机结合,提出一种优化换热器网络的新算法和一种新的编码方法－基因矩阵,这种算法根据遗传适应度（目标函数）的大小,以随机搜索方式寻找在求解区域的最优解,采用神经网络多层感知器模型实现换热器网络的结构优化和参数变化。经过遗传－感知模型优化并与外逼近算法做了比较,表明采用此法优化多维、多峰、非凸的换热器网络也具有很好的适应性。     

新型平缝机摆梭驱动机构的优化设计

针对集装袋体积大、缝料厚,普通平缝机操作不方便、效率低等问题,文章提出一种新型高头平缝机设计方案。 运用优化设计的方法,改进摆梭驱动机构,确定该机构的尺寸参数,并应用虚拟样机技术,对结构进行运动仿真,分析改 进后机构的运动特性。结果显示：角速度变化比较平稳,角加速度在改变方向时变小,说明摆梭轴的受力方向改变时所 受冲击很小,有效减小了振动。改进后的摆梭驱动机构能够满足生产的需要。     

人均CO2排放:收敛还是发散?——基于世界112个国家和地区数据的实证分析

基于一种新的收敛性检验方法和俱乐部收敛的识别算法,对世界112个国家和地区1971-2010年人均CO2排放的收敛性进行分析。研究发现:(1)就全样本112个国家和地区而言,人均CO2排放不存在收敛;(2)存在"高排放高增长""中排放中增长"和"低排放低增长"3个收敛俱乐部;(3)收入水平高的国家和地区倾向于向"高排放高增长"俱乐部收敛,能源价格越高的国家和地区倾向于向"低排放低增长"俱乐部收敛,而产业结构、国家和地区规模和能源效率的影响并不显著。     

一种GPS动态解相位模糊的搜索算法

在无法进行静态初始化的环境下，讨论了一种适用于动态环境下解算相位整周模糊的方法。首先确定相位模糊的搜索空间，然后利用统计检验逐步缩小搜索范围直至得到唯一正确值，同时通过积累残差平方和的比较，可以避免由于偶然误差的影响而丢失正确值。模拟实验进一步验证了其有效性。     

数据采集系统中通用信号调理电路的分析

信号调理的实质就是通过电子器件的有机组合,对信号进行调节、变换和整理的过程.信号调理电路的具体实现应综合考虑数据采集的目的、现场环境及控制系统的算法设计等各种因素审慎为之.该文论述了不同情况下通用信号调理电路的具体实现方法,并应用传递函数及其框图刻画了调理电路中信号的流动及转换过程,且在此基础上得出了信号调理电路的有关特征参数.     

一类新的自适应非单调谱投影梯度法

给出了求解凸约束优化的一类新的自适应非单调谱投影梯度法.通过引入具有自适应性的权重参数,使算法在迭代过程中能自动调节非单调策略. 在适当条件下证明了算法的收敛性.数值试验结果表明,该算法在一定程度上能减少在线搜索过程中对非单调参数M的依赖.     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。