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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

109 篇 专利
47 篇 期刊文献
38 篇 学位论文
3 篇 会议

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197 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

82 篇 工学
- 29 篇 计算机科学与技术...
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- 22 篇 控制科学与工程
- 14 篇 电气工程
- 12 篇 机械工程
- 8 篇 动力工程及工程热...
- 5 篇 水利工程
- 5 篇 交通运输工程
- 4 篇 土木工程
- 3 篇 建筑学
- 3 篇 化学工程与技术
- 2 篇 仪器科学与技术
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 矿业工程
- 2 篇 石油与天然气工程
- 2 篇 航空宇航科学与技...
- 2 篇 农业工程
- 2 篇 安全科学与工程
- 2 篇 公安技术
- 1 篇 材料科学与工程（可...
26 篇 管理学
- 23 篇 管理科学与工程(可...
- 5 篇 工商管理
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3 篇 经济学
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- 1 篇 公安学
1 篇 医学

主题

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4 篇 粒子群算法
4 篇 协同进化
4 篇 优化调度
3 篇 支持向量机
3 篇 响应面分析
3 篇 多目标优化
3 篇 nsga-ⅱ
2 篇 mopso
2 篇 容量配置
2 篇 强化学习
2 篇 储能
2 篇 pareto最优解
2 篇 鲁棒优化
2 篇 综合能源系统
2 篇 差分进化算法
2 篇 pareto前沿
2 篇 自适应
2 篇 配电网

机构

7 篇 西安电子科技大学
6 篇 东北大学
5 篇 国家电网有限公司
4 篇 中国地质大学
4 篇 上海交通大学
4 篇 河海大学
4 篇 南京航空航天大学
3 篇 华中科技大学
3 篇 大连理工大学
3 篇 东南大学
3 篇 国家电网公司
3 篇 武汉理工大学
3 篇 大连海事大学
3 篇 北京邮电大学
3 篇 福州大学
3 篇 郑州大学
3 篇 西安理工大学
3 篇 哈尔滨工程大学
3 篇 北京化工大学
3 篇 内蒙古工业大学

作者

4 篇 马大中
4 篇 王鹏程
3 篇 徐斌
3 篇 李娜
3 篇 谢鹏
3 篇 石晓青
2 篇 毕文通
2 篇 仁庆道尔吉
2 篇 孙溢泽
2 篇 李俊杰
2 篇 柴睿均
2 篇 李天成
2 篇 郑金华
2 篇 付静
2 篇 蔡峰春
2 篇 邹娟
2 篇 NOT FOUND
2 篇 邵苏杰
2 篇 李讴廷
2 篇 郭旭宁

语言

197 篇 中文

检索条件"主题词=多目标算法"

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详细简洁

排序：

基于GEPLC的电梯群控程序设计

基于GEPLC的电梯群控程序设计

引用

作者：李天建福州大学

学位级别：硕士

近年来,随着经济的快速发展和人们生活水平的不断提高,城市中出现了越来越多的高层建筑和智能化建筑。而电梯做为这些建筑中的最重要的垂直交通运输工具,人们对其的运输能力、服务质量和工作效率也提出了越来越高的要求,单台电梯已不能... 详细信息

近年来,随着经济的快速发展和人们生活水平的不断提高,城市中出现了越来越多的高层建筑和智能化建筑。而电梯做为这些建筑中的最重要的垂直交通运输工具,人们对其的运输能力、服务质量和工作效率也提出了越来越高的要求,单台电梯已不能满足人们的需求。为了缩短人们的候梯时间、乘梯时间、减少能量损耗,需要安装多台电梯并对其进行集中统一的控制。这种对多台电梯优化调度的系统就是电梯群控系统(EGCS)。在现代化的智能大厦中，由于进出人员复杂、交通流量特别大，因而往往在大厦中配置多台电梯，以提高电梯系统的服务质量和服务效率等，使大厦的日常运转和谐有序。电梯群控技术便是实现这一目标的有效手段。电梯系统的群控所要解决的是一个复杂的具有非线性、不确定性的多目标随机系统的决策问题。因此,搭建电梯群控系统平台并对电梯群控控制算法进行研究有重要的理论意义。 PLC（Programmable Logical Controller）全称可编程逻辑控制器，自诞生起就始终处于工业自动化领域的主战场，为各类工业设备提供非常可靠的控制手段。目前，PLC与DCS、工业PC并列成为现代工业自动化的三大支柱。基于上述背景，文章提出一种基于GE智能平台控制器和多目标控制算法的新型电梯群控系统平台。通过对多目标的电梯群控系统进行了研究,分析群控系统的多目标要求，建立了多目标优化模型，提出了客流交通模式的识别方法，并给出了不同交通模式下的调度策略和群控方法。文章首先简要介绍电梯群控系统的基本组成。着重介绍如何运用GE公司的控制器RX3i system、Versamax E05PLC及工业以太网、远程1/0模块等相关设备，完成搭建3台5层电梯群控算法硬件研究平台,并完成相应的电梯群控算法的梯形图程序的编写。同时，在已完成电梯群控系统平台上，借鉴有关研究成果，对电梯交通系统的特性进行了系统的研究，建立了电梯群控系统的模型，分析了电梯群控系统的客流状况，应用以就近、待梯时间最短等为性能指标的群控控制方法，并进行电梯群控调度试验。电梯运结果表征其有效性。

关键词：电梯群控系统 RX3iPAC系统 VersamaxE05PLC 多目标算法

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基于人工蜂群算法的分类算法研究

基于人工蜂群算法的分类算法研究

引用

作者：张谦中原工学院

学位级别：硕士

近年来,对数据挖掘中高维数据的研究越来越多。而在数据分析中,分类是一种有效的方法。但随着数据维数的不断增多,包含的一些不相关或冗余特征会增加分类难度。所以,在分类问题中,特征子集的选择和参数优化成为提高分类性能的两个重要... 详细信息

近年来,对数据挖掘中高维数据的研究越来越多。而在数据分析中,分类是一种有效的方法。但随着数据维数的不断增多,包含的一些不相关或冗余特征会增加分类难度。所以,在分类问题中,特征子集的选择和参数优化成为提高分类性能的两个重要因素。智能优化算法作为新兴的算法,通过模拟群体行为来解决复杂的实际问题。例如,人工蜂群算法通过模拟蜜蜂群体寻找优质蜜源的行为来解决问题,该算法借助启发式搜索策略,不仅有效进行局部搜索,还具有全局寻优能力。由于智能算法具有实现简单、适用性强的优点,因此,被广泛应用于模式识别、智能控制等领域。因此,本文提出基于人工蜂群算法的特征选择和支持向量机参数同步优化的算法,其目的是既能提高分类率又能减少特征维数。将提出的算法在UCI数据库上验证,结果表明提出的算法具有特征选择的能力,降低了数据维数,并能明显提高分类能力。与其他算法相比,本文提出的算法在特征选择和分类方面具有较好的结果。鉴于人工蜂群算法初始解的随机性,引入整数帐篷映射的概念对初始阶段和侦查蜂生成解的方式进行改进,并用标准测试函数验证算法性能,得出改进的算法加快了收敛速度同时提高了算法精度。同样也将改进的算法用于特征选择和参数优化,运用相同的数据集验证结果,发现改进后的算法分类率更高且选择的特征数目更少。最后,运用多目标人工蜂群算法对分类器进行设计,把分类率和特征选择作为两个目标,不设置权重。并对数据进行分类,优化得到的结果较前两种方法有所提升,而且决策者也可根据需要选择分类率高的结果或是特征数目少的结果。

关键词：数据分类人工蜂群算法支持向量机特征选择多目标算法

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移动机器人路径规划中的智能算法研究

移动机器人路径规划中的智能算法研究

引用

作者：戴玉森（Dail Yusen）河北工程大学

学位级别：硕士

移动机器人学是一个多学科融合的领域,融合了智能系统、传感器、认知生物、应用电子等多个领域知识,涉及当前世界的许多前沿技术。但移动机器人路径规划依然存在一些问题,如搜寻路径易陷入局部极值、算法收敛速度慢等。为解决上述问题,... 详细信息

移动机器人学是一个多学科融合的领域,融合了智能系统、传感器、认知生物、应用电子等多个领域知识,涉及当前世界的许多前沿技术。但移动机器人路径规划依然存在一些问题,如搜寻路径易陷入局部极值、算法收敛速度慢等。为解决上述问题,本文的主要研究内容如下:1.针对环境中障碍物信息已知的单目标机器人路径规划问题,提出一种基于势场蚁群算法。但蚁群算法路径寻优时存在收敛速度慢,易陷入局部极值的不足:将势场算法中的引力作用纳入启发信息中提高蚁群算法的寻优能力;设计了一种非均匀信息素初始化分布,达到降低蚁群算法前期的盲目性以及算法快速收敛的目的;在信息更新时,将种群中每代最优个体和最劣个体的信息加入更新中,避免算法陷入局部最优。仿真结果表明改进的算法收敛速度有所提升,优化性能得到改善。2.针对环境中存在未知障碍物的单目标移动机器人路径规划问题,提出一种基于拉普拉斯分布与动态窗口融合的蚁群算法。但蚁群算法路径寻优时存在路径不够平滑,无法完成局部避障的问题,改进如下:改进蚁群算法的启发信息,并加入动态调节因子,增强启发信息在前期引导能力,同时增强信息素在迭代后期的引导能力;其次,在蚁群算法信息素更新中引入拉普拉斯分布调节信息素的挥发,加快收敛速度;然后对得到的路径进行路径几何优化删除冗余节点,提高路径平滑度;最后,将改进的蚁群算法与改进动态窗口算法融合,使机器人安全到达终点。仿真表明改进的蚁群算法优化性能有所提高,能够完成局部路径规划。3.针对多目标移动机器人全局路径规划问题,提出一种基于鲍德温多目标黏菌算法。在障碍物复杂的环境中,以路径长度、路径平滑性和路径安全性为优化对象,MOSMA中加入鲍德温学习机制引导种群进化方向加快算法的收敛,采用K邻近度量方式对解集修减获得更加均匀分布的解集。在测试问题平台进行验证,所提的算法在收敛性和均匀性优于其它经典多目标算法。最后在MATLAB仿真实验,与MOSSA算法相比,环境1三个指标分别提升1.82%、66.63%和0%,环境2中提升了2.88%、16.99%和52.17%,证明多目标黏菌算法求得的解质量更高。

关键词：移动机器人蚁群算法动态窗口算法黏菌算法多目标算法

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基于ICE-FTS-MOBP混合模型的算法研究 ——以短期电力负荷预测为例

基于ICE-FTS-MOBP混合模型的算法研究 ——以短期电力负荷预测为例

引用

作者：丁晶晶东北财经大学

学位级别：硕士

电力系统的高效稳定是国家经济发展的重要基础。但由于电能的生产、输送、分配和消费几乎是同时进行的,电力无法大量储存,所以电力系统的发电能力须与负荷需求保持一个动态平衡。因此,提高短期电力负荷预测精度具有十分重要的现实意义... 详细信息

电力系统的高效稳定是国家经济发展的重要基础。但由于电能的生产、输送、分配和消费几乎是同时进行的,电力无法大量储存,所以电力系统的发电能力须与负荷需求保持一个动态平衡。因此,提高短期电力负荷预测精度具有十分重要的现实意义。然而,短期负荷原始数据本身具备非线性、高噪声等特性,单一预测模型往往忽略了数据预处理及模型参数优化,导致预测结果不够精确或缺乏稳定性,难以满足电力部门实际需要。在此背景下,具有良好预测效果的混合模型的应用日益广泛。为了给决策者提供有价值的信息,提高预测的稳定性和精确度,本文提出了一种新型的包含数据预处理、参数优化、预测和评估的ICE-FTS-MOBP混合模型,该模型结合了自适应白噪声完全集合经验模态分解技术ICEEMDAN和FTS-MOBP模式。其中,采用ICEEMDAN对原始数据序列进行预处理,剔除影响预测精度的各种随机不确定因素;FTS-MOBP模式则结合了模糊时间序列和BP神经网络的优势,使两者互补发挥更大的预测性能,该混合模型的主要步骤如下。第一步,运用模态分解技术对序列去噪,对澳大利亚维多利亚州的半小时负荷原始数据进行预处理,应用改进的自适应噪声全集成经验模式分解技术(ICEEMADAN)对各数据集进行了分解、去噪、重构,有效地解决了模态混合问题,得到了比较理想的负荷数据,为提高预测精度奠定了基础。第二步,结合模糊时间序列和BP神经网络模型进行点预测实验,并通过多目标蜻艇算法优化BP网络权值和阈值。选取7项指标组成评价指标体系,对比混合模型及各种类型的基准模型的预测结果,实验结果表明所提出的模型能够有效提高预测的精确度和稳定性。另外,为证明所选取多目标算法的优越性,选取了4种测试函数对多目标蜻蜓算法开展了性能测试,并且进行了区间预测的模拟实验,量化由不确定性因素引起的预测结果,构建了兼顾可靠性和清晰度的预测区间。实验结果表明当显著性水平选为0.3时,预测区间最为有效,具有适用范围广、鲁棒性强的特性。第三步,考虑到预测精度分布问题,运用DM检验及预测有效度2种方法综合考量预测结果的显著性。结果显示混合预测模型预测能力最优,其提供的一阶预测效果大于0.93,而二阶值大于0.85,且一阶和二阶预测的有效度在绝大多数情况下均高于其他电力负荷预测模型。另外,本文还讨论了模型每部分对预测的贡献度,结论表明模态分解技术相对于其他部分为最终结果提供了更强的性能优化。最后,提出了后期工作展望和改进意见,方便后续工作的有序进行。本文的创新之处在于针对短期电力负荷数据非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,采用了自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)的方法对数据进行预处理,通过过滤的逐层分解和集成方式提取主要内部特征、消除其噪声点。该方法目前在国内电力负荷预测领域还未取得应用,经本文验证能够有效提高负荷预测的效果。另外,以往大多数关于负荷预测的研究只集中于建立单目标——预测精度的提高,本文采用多目标蜻蜓优化(MODA)算法优化BPNN模型的初始权重和阈值,以同时实现高精度和高稳定的目标。本文的不足之处有两点,一是忽略了部分因素对时间序列的影响,仅仅对预测工作做了初步的分析和研究。如何有效考虑多因素、设计包含多变量的预测模型和算法将是未来值得深入研究的一个方向。二是序列去噪的对比相对不充分。本文采用的自适应白噪声的完全集合经验模态分解技术(ICEEMDAN)只是EMD族中去噪算法的一种,虽然去噪效果较为显著,但未来工作中仍需选取其他非EMD族类型的去噪算法来全面比对去噪效果,例如卡尔曼滤波、小波分解等。

关键词：短期负荷预测混合模型经验模态分解区间预测多目标算法

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RV减速器摆线轮齿廓多目标修形的优化与研究

RV减速器摆线轮齿廓多目标修形的优化与研究

引用

作者：张洪伟中原工学院

学位级别：硕士

RV减速器因其卓越性能而广泛应用于工业机器人和航天航空等领域。摆线轮作为其核心零部件之一,其齿廓性能对减速器的承载能力、传动精度和寿命至关重要。为克服摆线针轮啮合过程中的弹性变形和热变形,以及制造和加工误差,需要进行修形加... 详细信息

RV减速器因其卓越性能而广泛应用于工业机器人和航天航空等领域。摆线轮作为其核心零部件之一,其齿廓性能对减速器的承载能力、传动精度和寿命至关重要。为克服摆线针轮啮合过程中的弹性变形和热变形,以及制造和加工误差,需要进行修形加工,为摆线轮提供润滑以提高寿命。目前,单一目标的修形研究容易在追求特定性能时牺牲其他方面的性能。然而,为了开发适用于工业机器人的RV减速器,需要同时考虑多个目标,如高承载能力和高传动精度。因此,进行多目标修形研究是必要的,对摆线轮进行了多目标修形研究,主要研究内容如下:(1)介绍RV减速器的结构特点,研究两级减速机构的传动原理和传动特点,分析摆线轮曲线外滚法和内滚法形成的基本原理和摆线轮正确啮合传动所需要的条件,推导摆线轮齿廓的标准齿廓方程,为进行摆线轮的修形工作奠定了基础。(2)分析摆线轮如何进行修形的基本方法,并对传统组合修形方式的可行性进行了探讨分析,建立修形后摆线针轮的接触应力模型,并进行迭代计算。探究修形对回差的影响分析,使用改进NSGA-Ⅱ算法后的gamultiobj算法进行优化求解,得到了最佳修形量。(3)使用Solidworks三维软件参数化建模出了修形后的摆线轮以及渐开线轮、曲柄轴等减速器零件,装配完成后进行运动干涉检测,经过运动分析发现无干涉。利用workbench平台对第二级摆线针轮机构进行了有限元瞬态动力学接触分析,探究摆线针轮机构的应力以及应变大小以及分布情况。(4)研究约束状态下修形后摆线针轮啮合的模态,并通过啮合频率公式计算出不会发生共振现象,但是设计制造时候应避开这些频率。提出了摆线轮的常用加工方法,并对摆线轮的加工的关键工艺性和难点进行了研究,设计RV减速器的动静态回差检测试验进行验证。

关键词： RV减速器摆线轮修形接触应力多目标算法回差 Workbench

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考虑配矿约束的金属露天矿智能卡车调度应用研究

考虑配矿约束的金属露天矿智能卡车调度应用研究

引用

作者：孙怡潇西安建筑科技大学

学位级别：硕士

矿产资源作为支撑社会经济发展和科技进步的关键物资基础,正面临日益枯竭的问题。矿山地质状态复杂多变、矿石品质波动大等对能源效率制约明显,实现矿产资源高效开发和利用的紧迫性不断增加。然而由于矿山规模大,在执行配矿计划时,多辆... 详细信息

矿产资源作为支撑社会经济发展和科技进步的关键物资基础,正面临日益枯竭的问题。矿山地质状态复杂多变、矿石品质波动大等对能源效率制约明显,实现矿产资源高效开发和利用的紧迫性不断增加。然而由于矿山规模大,在执行配矿计划时,多辆卡车在车辆调度中经常出现运输车次相差过大的问题,混矿品位易产生较大波动。因此本文从运矿车次入手,关注配矿指标的同时结合生产调度,构建考虑配矿约束的金属露天矿智能卡车调度模型,并设计针对性算法予以求解,旨在调度过程中改善任务车次的均衡性,以减少矿石品位的波动,同时降低人工配矿的繁琐性,提升执行效率。主要研究内容分为以下四个方面: (1)对现有露天矿卡车调度和配矿优化的相关研究进行总结。首先通过国内外文献综述,探讨了露天矿卡车调度及其求解算法的研究进展,明确目前存在的问题。接着对传统露天矿卡车调度、矿石质量均衡以及优化算法等相关理论进行分析,为设计二次关联向量引导和多元锦标赛选择的算法,解决露天矿卡车调度模型中的配矿约束问题,提供了坚实的理论支撑。 (2)构建考虑配矿约束的露天矿卡车调度模型。针对矿山地质条件造成矿石品位不准确、配矿不合理造成运矿车次差距大等问题,在对已有调度问题分析的基础上,考虑到稀有金属矿山对矿石品位质量以及生产成本的要求,使用距离幂次反比法对装载点品位进行计算,减少地质因素造成矿石品位波动的困扰。再将运矿车次均衡性作为前提,以最小化卸载点品位正负偏差、卸载点接受矿石量正负偏差以及运输成本作为优化目标,将装载点设备生产能力、矿石品位偏差、受矿量偏差、矿石中氧化物含量等作为约束条件,建立了考虑配矿约束的露天矿卡车调度模型。 (3)设计了一种融合二次关联向量引导与多元锦标赛选择的新算法。鉴于调度模型所面临的众多约束,为本研究中构建的模型设计了一种融合二次关联向量引导和多元锦标赛选择的解决策略。该算法旨在利用二次关联向量引导解决方案在更优质区域进行搜寻,利用多元锦标赛选择机制选择有希望的个体进行交叉变异,保证后代解的优越性,从而有效地解决考虑配矿约束的金属露天矿卡车调度多目标优化模型。 (4)将考虑配矿约束的露天矿卡车调度模型以及求解算法在数值模拟和卡车调度案例中进行应用。首先选取露天矿模拟数据进行仿真验证,确保模型和算法的合理性以及针对性。再者选择河南省露天矿L作为案例进行实际应用,以进一步优化卡车调度,结果表明在运矿车次均衡性以及矿石质量均衡性方面该模型及算法具有显著优势,为L露天矿的调度问题提出可靠的解决策略。特别是在多金属矿山可以利用矿石种类优先级,保证钼矿品位均衡的前提下,协调其他伴生金属矿石的品位,从而实现控制品位波动的目的,与此同时最大限度的提高卡车以及卸载点破碎站的利用率,降低露天矿开采中的运输成本。

关键词：露天矿调度优化配矿因素多目标算法

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海洋平台气体探测器多目标布置优化研究

海洋平台气体探测器多目标布置优化研究

引用

作者：周灿璨中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

海洋石油生产是一个具有高风险的作业过程,而大部分的碳氢化合物爆炸和火灾事故与可燃气体的意外释放有关。气体检测系统是工艺设备中预防火灾爆炸事故的重要环节。为了实现早期检测,气体探测器的正确放置成为探测器系统设计中的一个主... 详细信息

海洋石油生产是一个具有高风险的作业过程,而大部分的碳氢化合物爆炸和火灾事故与可燃气体的意外释放有关。气体检测系统是工艺设备中预防火灾爆炸事故的重要环节。为了实现早期检测,气体探测器的正确放置成为探测器系统设计中的一个主要问题。然而,气体检测系统的实际性能仍然不尽如人意。为了保障海洋生产的安全并且充分利用气体探测系统这些经济资源,本文结合校自主创新科研项目,系统提出了一套高效的考虑多目标的海洋平台危险气体探测器选址优化方案,具体内容如下:1、海洋平台气体泄漏场景集构建方法分析海洋平台生产工艺特点,通过工艺危害分析和HSE数据库相结合,识别出潜在泄漏源,建立了泄漏源集,并得到泄漏源的泄漏概率;结合气象资料的历史数据,定量构建出了海上平台的风场集,并使用了风场联合分布概率预测风场的概率;随机组合泄漏源集与风场集,从而构建出完整的气体泄漏事故场景集;基于工程计算的经济性与准确性考量,根据场景的发生概率以及K-means聚类分析方法筛选除最终的场景。2、基于CFD的海上平台危险气体泄漏模拟本章采用Gambit和Fluent软件,基于上章建立的123种气体泄漏事故场景,建立了海洋平台上乙烷的泄漏扩散CFD模型,设定边界条件,布置监测点,并且为确定最佳的网格数量进行了网格无关性分析。采用建立的CFD模型进行数值模拟得到了泄漏扩散浓度场。记录浓度和时间的变化规律,为下一步优化检测器布置提供定量数据。3、建立预测探测器报警时间的人工神经网络ANN模型CFD计算成本大且耗时,考虑能直接基于上述建立的场景得到后续优化所需数据。因此以构成场景的元素和探测器为输入变量,模拟得到的有效检测时间为输出变量,设计建立了一个基于ANN的快速预测模型构建输入变量与输出变量的联系,无须经过CFD复杂模拟。并且通过训练集和测试集的比较验证ANN回归的准确性,从而得到可以快速预测探测器报警时间的ANN模型。4、气体探测器多目标布置优化模型及求解算法根据风险三元组理论,基于P-中值模型的拓展,以上述场景和模拟数据为基础,建立由考虑各场景概率加权下基于探测器可靠性的检测时间最小化、成本收益比最小化、鲁棒性最大化三个优化目标构成的多目标优化模型。开发了适应本研究中特定的多目标问题的NSGA-II算法。在Matlab的全局优化工具箱中实现,最终得到一组能满足多目标优化问题最优条件的Pareto非劣解集,使得决策者能根据自己的喜好选择一种策略。

关键词：海洋平台场景集计算流体力学人工神经网络多目标算法

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三维打印云平台设计及成形方向优化方法研究

三维打印云平台设计及成形方向优化方法研究

引用

作者：郭珊珊浙江大学

学位级别：硕士

随着人们对个性化定制需求的逐步提高，三维打印技术得到了持续发展，计算机技术与互联网经济的日益发展也为三维打印的推广与普及创造了条件。将其与云制造技术相结合，有助于把三维打印推向大众，进而解决打印资源分配不合理等问题。... 详细信息

随着人们对个性化定制需求的逐步提高，三维打印技术得到了持续发展，计算机技术与互联网经济的日益发展也为三维打印的推广与普及创造了条件。将其与云制造技术相结合，有助于把三维打印推向大众，进而解决打印资源分配不合理等问题。本文研发了一套三维打印云平台系统，并对其中的关键技术进行了研究。　　首先，本文介绍了三维打印云平台的总体设计。对云制造背景下的应用需求与性能需求进行了分析，包括系统中不同角色的不同需求。设计了平台的总体架构，将平台具体划分为下单管理、订单管理、设备管理、计算与优化四个模块，并对模块中的功能与业务流程进行了分析。确立了平台的技术架构与硬件设备，并对系统的通信框架与接口进行了介绍。　　其次，对三维打印云平台的功能实现过程进行了阐述。包括数据库的搭建，对其概念结构与逻辑结构进行了介绍，具体分析了数据库中的实体及其关系，以及数据库的关键表。分别说明了服务器端、客户端的几大模块、打印端的工作方式，包括其后端功能实现，关键技术的原理与方法以及前端的界面呈现。　　再次，基于现有三维打印自动化进程的空缺，为使云平台达到一个较高的自动化水平，提高模型质量，降低用户操作门槛，提出了基于效率、形貌、性能的三维打印多目标成形方向优化算法，其可对模型自动完成成形方向优化。首先对成形方向问题进行了分析，对支撑体积、表面粗糙度、显著区域表面粗糙度、各向异性几大影响因素进行了深入分析，并建立了数学模型。利用粒子群算法，对构建的成形方向多目标问题进行求解。　　最后，进行了系统测试与实验研究。通过测试用例测试系统的功能性，通过压力测试研究系统的鲁棒性，测试结果均表明系统的功能良好，且在极端环境下也能保持稳定的工作状态，实现零差错，符合预期。此外，实验研究了成形方向优化算法中不同因素的权重变化对优化结果的影响，以及多个不同类型、不同要求的模型在不同的打印工艺下对成形方向优化算法的应用。应用后的模型在多个方面均得到了优化，相对于初始方向，其总体优化率可达70%至90%，证明了算法的有效性与普适性。

关键词：三维打印云制造成形方向优化多目标算法

来源：评论

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分布式光伏出力相关因素分析及短时尺度预测研究

分布式光伏出力相关因素分析及短时尺度预测研究

引用

作者：吴雄增浙江工业大学

学位级别：硕士

光伏发电输出功率具有明显的随机性和间歇性,随着分布式光伏系统大规模并入电网,必将对电网调度管理、用电安全带来巨大挑战。光伏出力预测是解决该问题的关键技术之一,是分布式光伏发电精细化管理、安全和调度的基础,对改善光伏入网质... 详细信息

光伏发电输出功率具有明显的随机性和间歇性,随着分布式光伏系统大规模并入电网,必将对电网调度管理、用电安全带来巨大挑战。光伏出力预测是解决该问题的关键技术之一,是分布式光伏发电精细化管理、安全和调度的基础,对改善光伏入网质量具有重要的意义。为实现光伏出力预测技术的研究,本文首先设计并实现了气象参数和电气参数的远程在线监测系统。在此基础上,研究了光伏出力的影响因素和输入参数相关性。现有的预测模型存在输入维数高和模型结构复杂等缺点,其预测结果也难以满足实际需求。本文引入理论数据作为外生输入变量降低对数据环境的要求,通过小波分析得到高频数据作为变异度特征数据,以此实现简化分类。此外通过对相关因子二次计算达到降低数据耦合程度的目的。然后利用Gamma Test和多目标遗传组合算法,实现智能选择输入变量,减小信息冗余。并通过建立支持向量回归机模型、神经网络模型和自回归模型实例分析,实现小时平均输出功率的分类预测,在天气异变度较低时相对均方根误差分别为9.7%,9.1%,7.8%;异变度较高时分别为13.54%,13.36%,13.87%的预测精度。相较于优化前精度提高3%以上,实验结果表明引入外生因子和优化选择变量方法对提高预测精度和缩减训练时间有明显作用。同时,光伏出力预测仍有很大的不确定性,单点预测难以满足所有需求。因此,本文建立了2D区间预测模型,预测区间包含未来时间间隔内瞬时输出功率变化的上界和下界。实现了基础算法模型平均相对误差13.2%和支持向量机模型平均误差11.04%的预测精度。本文针对分布式光伏电站精细化管理的需求研制了远程在线监测系统。并通过引入理论计算数据及综合性特征变量,实现充分利用已有信息的目的。然后结合Gamma Test和多目标遗传组合算法有效改善模型的预测精度。此外,针对预测模型在天气异变度高时精度较低的缺陷,建立了预测信息更加丰富2D区间预测模型。本研究可用于实现光伏系统与电网之间协调配合,以及光伏系统经济最优。

关键词：光伏监测系统光伏出力影响因素 Gamma Test 多目标算法 2D区间预测

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考虑风电消纳的综合能源系统多目标优化调度

考虑风电消纳的综合能源系统多目标优化调度

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作者：陈克文青岛大学

学位级别：硕士

随着现代社会的高速发展,能源消耗急剧增加,能源危机、环境污染等现象愈演愈烈。未来的能源系统必然是结合天然气、光伏、风电等各种能源形式的新型综合能源系统,与传统能源分供的形式不同,综合能源系统不仅能源利用效率更高,而且利于... 详细信息

随着现代社会的高速发展,能源消耗急剧增加,能源危机、环境污染等现象愈演愈烈。未来的能源系统必然是结合天然气、光伏、风电等各种能源形式的新型综合能源系统,与传统能源分供的形式不同,综合能源系统不仅能源利用效率更高,而且利于可再生能源的消纳,因此综合能源系统的优化调度问题成为目前重点关注的课题。本文阐述了综合能源系统的研究背景及意义,并针对综合能源系统如何消纳风电这一问题进行建模并分析。具体研究工作如下:首先,介绍并分析了综合能源系统模型,根据系统内涉及到的各类设备的运行机理和特性得到综合能源系统可用的数学模型,为后续建模分析系统在各方面的调度情况奠定了基础。其次,建立了考虑风电消纳的综合能源系统低碳经济调度模型,以系统运行成本、环境治理所需费用及弃风惩罚费用总和最低为目标函数,并综合考虑功率平衡及设备出力上下限约束。通过与模拟退火粒子群算法在收敛效果上的对比,验证了混沌模拟退火粒子群算法在搜寻全局最优解上的优越性,因此采用混沌模拟退火粒子群算法对此模型进行求解。仿真结果表明,所提模型能够提升风电消纳能力,减少系统环境治理费用,降低系统总成本。最后,建立了计及多目标的综合能源系统优化调度模型,以系统运行成本、温室气体排放量及系统的净负荷方差最小为目标函数,并综合考虑各设备出力限制、蓄电池的储能约束以及系统冷热电平衡等约束条件,将帕累托最优理论与混沌模拟退火粒子群算法进行融合,构造多目标混沌模拟退火粒子群算法并对该模型进行求解。通过设置多种情景,对综合能源系统模型进行分析,对比各情景调度情况。仿真结果表明,针对多个目标函数的求解问题,多目标混沌模拟退火粒子群算法更能寻找到令人满意的折衷解,并且本文所提出的综合能源系统模型能够降低系统经济成本,减少温室气体排放,平缓负荷波动曲线,提升系统稳定性、可靠性。

关键词：综合能源系统风电消纳优化调度 Pareto理论多目标算法

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