检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：周家检张青青郝璇 100074 北京市丰台区云岗西路17号

本发明一种考虑声传播相关性丢失的麦克风阵列优化设计方法，针对民用飞机飞行试验中声波经过长距离传播而出现的相关性丢失问题，建立相关性丢失模型，并基于此模型进行阵列旁瓣抑制水平和分辨率性能参数的评估，以相关性丢失问题影响... 详细信息

标准号: CN106709216A

本发明一种考虑声传播相关性丢失的麦克风阵列优化设计方法，针对民用飞机飞行试验中声波经过长距离传播而出现的相关性丢失问题，建立相关性丢失模型，并基于此模型进行阵列旁瓣抑制水平和分辨率性能参数的评估，以相关性丢失问题影响下的阵列旁瓣抑制水平和分辨率为目标函数，利用快速非支配排序遗传算法，优化阵列单元坐标。本发明克服现有方法的不足，能给出旁瓣抑制水平和分辨率综合最优的、在相关性丢失问题影响下仍能保持良好性能的阵列单元布置，适用于针对在飞行试验开展麦克风相阵列气动噪声测量所需阵列的优化设计。

关键词：旁瓣抑制分辨率飞行试验优化设计阵列单元非支配排序遗传算法麦克风阵列麦克风声波目标函数气动噪声性能参数民用飞机声传播测量评估传播优化

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基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计

基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计

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作者：匡尚奇王一名孙秀平 130000 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号

本发明公开的一种基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计，属于EUV多层膜的研发领域，该方法通过将实数编码的非支配排序遗传算法(NSGA‑II)应用于具有宽入射角带宽的高反射率EUV多层膜的设计之中，以EUV多层膜的光学性能... 详细信息

标准号: CN106842562A

本发明公开的一种基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计，属于EUV多层膜的研发领域，该方法通过将实数编码的非支配排序遗传算法(NSGA‑II)应用于具有宽入射角带宽的高反射率EUV多层膜的设计之中，以EUV多层膜的光学性能和膜系的主动鲁棒性作为优化的双目标，在接近双目标的Pareto前沿的非支配解集中获得一系列的多层膜膜系设计。在非支配解集中，膜厚误差灵敏度系数较小的膜系即为多层膜的鲁棒性膜系，同时，接近双目标Pareto前沿的非支配解集可清晰地表明多层膜设计的两个目标之间的制约关系。基于NSGA‑II算法的宽角度EUV多层膜的鲁棒性膜系设计有助于提高非周期复杂多层膜的镀膜成品率和降低研制成本较高的EUV多层膜的镀膜风险。

关键词：多层膜膜系鲁棒性双目标镀膜非支配排序遗传算法灵敏度系数高反射率光学性能膜厚误差实数编码遗传算法成品率非周期入射角算法研发双目带宽清晰制约应用优化

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计及最大供电能力和最小联络建设费用的配电网主变联络结构优化规划方法

计及最大供电能力和最小联络建设费用的配电网主变联络结构优化规...

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作者：肖白王思莹姜卓 132012 吉林省吉林市船营区长春路169号

本发明是一种计及最大供电能力和最小联络建设费用的配电网主变联络结构优化规划方法，其特点是，包括：联络结构优化模型的建立、联络结构优化模型的求解和最优方案的选取等内容。本发明从综合考虑最大供电能力和投资费用入手，以馈线... 详细信息

标准号: CN106941256A

本发明是一种计及最大供电能力和最小联络建设费用的配电网主变联络结构优化规划方法，其特点是，包括：联络结构优化模型的建立、联络结构优化模型的求解和最优方案的选取等内容。本发明从综合考虑最大供电能力和投资费用入手，以馈线互联矩阵作为决策变量进行主变联络结构优化模型的构建，提出了考虑地理因素的中压配电网联络结构优化方法，揭示了地理环境对联络结构的影响并表明了各馈线间的联络关系，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。

关键词：联络结构优化模型最大供电能力馈线主变中压配电网配电网地理环境地理因素互联矩阵决策变量联络关系综合考虑构建求解优化联络规划投资建设馈线主变联络结构联络评价指标矩阵地理因素评价对象最大供电能力联络关系优化模型可行解联络线多目标优化变异系数规划区域互联关系互联矩阵精英策略求解加权欧式距离矩阵表达式决策变量目标函数遗传操作指标权重子代种群配电网建设排序校验种群式( 1 ) 式( 2 ) 染色体优化非支配排序遗传算法穿越加权多个目标费用模型分段函数映射函数指标向量非劣解负荷量主馈线子优化规划集合

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一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法

一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法

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作者：姚静陈侃松郭琳叶波 430062 湖北省武汉市武昌区友谊大道368号

本发明涉及一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法，属于电池性能管理领域，能精确优化电池等效电路模型参数、为电池性能管理提供重要依据。本发明根据电池电化学极化特性和浓差极化特性，利用电压源、串行电阻和电容等电... 详细信息

标准号: CN106501728A

本发明涉及一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法，属于电池性能管理领域，能精确优化电池等效电路模型参数、为电池性能管理提供重要依据。本发明根据电池电化学极化特性和浓差极化特性，利用电压源、串行电阻和电容等电路元件，建立非线性双极性等效电路模型，为了提高电路模型在不同充放电速率下的适用性，根据电池电路元件特性建立电路元件与电池的荷电状态以及电池的充放电速率的关系函数，然后采用多目标非支配排序遗传算法来获得最优的函数系数，也即得到最优的电路元件参数，用于为电池性能分析和管理提供重要依据。

关键词：电池等效电路模型电池性能管理电路元件充放电非支配排序遗传算法多目标遗传算法等效模型参数电路元件参数电池电化学串行电阻电池电路电池性能电路模型关系函数函数系数荷电状态极化特性浓差极化元件特性电压源多目标双极性电容优化分析管理

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一种驱动桥主减速器齿轮多目标优化

一种驱动桥主减速器齿轮多目标优化

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作者：焦国昌 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街108号2030室

本发明公开了一种驱动桥主减速器齿轮多目标优化，包括以下步骤：第一步：针对驱动桥主减速器齿轮研究，以主减速齿轮传动效率、传递扭矩能力和重合度为目标函数，建立主减速器齿轮传动多目标优化数学模型；第二步：采用带精英策略的快... 详细信息

标准号: CN106777411A

本发明公开了一种驱动桥主减速器齿轮多目标优化，包括以下步骤：第一步：针对驱动桥主减速器齿轮研究，以主减速齿轮传动效率、传递扭矩能力和重合度为目标函数，建立主减速器齿轮传动多目标优化数学模型；第二步：采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法，对主减速器齿轮传动进行优化设计，得到了pareto最优解；第三步：从中选择一个优化方案与原始设计方案进行对比。本发明的驱动桥主减速器齿轮多目标优化，结果显示主减速器齿轮的传动效率有明显增加，传递扭矩能力和重合度都有一定的提升。

关键词：驱动桥主减速器主减速器齿轮多目标优化齿轮传递扭矩能力传动效率重合度传动非支配排序遗传算法主减速齿轮精英策略目标函数数学模型优化设计原始设计最优解优化研究

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XH2纯电动汽车动力系统匹配与多目标优化研究

XH2纯电动汽车动力系统匹配与多目标优化研究

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作者：任洪涛西华大学

学位级别：硕士

随着能源与环境问题的恶化,国家高度重视电动汽车的发展,期望电动汽车的发展能缓解能源与环境问题。而电动汽车的性能提升却是缓慢的,电动汽车在满足广大人民群众的切实需求上存在着很大的距离。目前电动汽车性能提升主要受限于关键零... 详细信息

随着能源与环境问题的恶化,国家高度重视电动汽车的发展,期望电动汽车的发展能缓解能源与环境问题。而电动汽车的性能提升却是缓慢的,电动汽车在满足广大人民群众的切实需求上存在着很大的距离。目前电动汽车性能提升主要受限于关键零部件核心技术尚无革命性突破,在已有的零部件条件下,进行高效匹配是提升电动汽车动力性与经济性的重要手段之一。结合我校研发XH2型纯电动汽车项目,对该车动力系统关键部件进行匹配选型与优化。以满足行业标准为基本要求,为发挥部件最大效用,实现整车动力性与经济性最佳为目标进行研究。主要研究内容如下:1)通过对电动汽车行业标准以及对标车型整车参数的研究,设定了XH2纯电动汽车基本目标性能参数,根据基本目标参数进行了主要部件选型研究。通过选型匹配,确定了以动力系统传动比为可优化变量。2)对匹配优化算法进行了深入研究。其中主要为标准遗传算法的研究,以及针对多目标问题的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)的分析研究。3)对动力系统优化数学模型的研究。主要为目标函数与优化约束条件的数学模型研究。4)对目标函数求解的研究。主要为百公里电耗求解,通过动力系统仿真建模求解。仿真模型中主要包括了汽车循环工况、电机效率与整车控制策略、以及II档变速器换挡策略。5)对约束条件的求解研究。对基于NSGAⅡ遗传算法的非线性约束条件处理方式进行了对比研究。主要为罚函数方式与基因修复方式的对比研究。通过匹配选型研究得到了电机、电池的选型参数;通过多目标优化研究,最终得到了XH2纯电动汽车的最佳传动比组合方案集。

关键词：纯电动汽车动力系统参数匹配及优化多目标优化非支配排序遗传算法

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TSK-HDMR近似模型及其在悬架性能优化上的应用

TSK-HDMR近似模型及其在悬架性能优化上的应用

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作者：李伟湖南大学

学位级别：硕士

组合近似模型对设计变量较少的低维问题在稳健性和拟合精度方面相对于单一近似模型具有一定优势,但其拟合精度相对于构成它的精度最好的单一近似模型并不明显。因此,组合近似模型也难以满足高维建模问题的精度要求。为了证明组合近似模... 详细信息

组合近似模型对设计变量较少的低维问题在稳健性和拟合精度方面相对于单一近似模型具有一定优势,但其拟合精度相对于构成它的精度最好的单一近似模型并不明显。因此,组合近似模型也难以满足高维建模问题的精度要求。为了证明组合近似模型的高维建模局限性,本文从传统的单一近似模型中选取了基于薄板样条插值(TPS)的径向基函数、支持向量回归(SVR)以及Kriging三个近似模型构建成组合近似模型,即TSK。通过数值算题证明:TSK组合近似模型跟传统单一近似模型一样,不能满足高维建模的精度要求。为提高TSK在高维建模领域的精度,本文将TSK按照高维模型(HDMR)的层次结构进行建模,提出了组合近似模型的高维表达法,即TSK-HDMR。通过数值算例证明:在同样数量的样本条件下,TSK-HDMR的拟合精度远远高于TSK,说明TSK与HDMR结合后使得TSK的精度得到很大的提升。同时,TSK-HDMR建模所需样本数量随维数的增加呈多项式级增长,相比传统近似模型的指数级增长,TSK-HDMR获取样本的成本大大减小了。数值算例还证明:TSK-HDMR在建模精度、稳健性方面都略微优于传统单一近似模型的高维模型。最后将TSK-HDMR应用于汽车造型设计阶段汽车空气阻力系数对汽车纵向平面结构参数的拟合上,验证了TSK-HDMR在工程应用上的可行性。悬架K&C特性的调校是提高汽车底盘性能和整车性能的关键内容之一。本文根据校企合作项目中提供的目标车数据在Adams/Car平台上建立了麦弗逊前悬架模型,为了使目标车前悬架K&C特性符合对标车要求,本文对悬架的硬点参数和橡胶衬套刚度进行优化。由于Adams/insight中不能灵活地对优化多个优化目标进行组合,也无法输出Pareto非劣解,本文在Matlab中编写程序来实现优化计算。通过灵敏度分析分别选出对K特性评价子目标影响较大的10个硬点参数和对C特性子目标影响较大的6个橡胶衬套刚度作为设计变量。通过理想点法分别将K特性评价子目标和C特性评价子目标组合成两个评价函数,先后构建了K特性与C特性优化的TSK-HDMR近似模型,通过非支配排序遗传算法NSGA-II来计算多目标优化的非劣解。最后选择具有代表性的优化解代入Adams模型进行仿真实验,并对比优化前后K特性与C特性的优化子目标变化情况,除了少数目标与对标车要求存在较大的差距以外,其他子目标都获得了较好的优化效果。

关键词：组合近似模型高维模型高维表达法悬架灵敏度分析多目标优化非支配排序遗传算法

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变厚度盘件气淬冷却过程仿真与系统多目标优化

变厚度盘件气淬冷却过程仿真与系统多目标优化

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作者：王中涛哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

热处理工艺可以改善材料的综合机械性能,弥补材料自身的缺陷。随着材料性能要求的不断提高,热处理工艺也需要不断地改进。在淬火工艺方面,传统的液体介质淬火工艺存在着残余应力大等缺陷严重影响着材料的性能。本文采用气体作为淬火介质... 详细信息

热处理工艺可以改善材料的综合机械性能,弥补材料自身的缺陷。随着材料性能要求的不断提高,热处理工艺也需要不断地改进。在淬火工艺方面,传统的液体介质淬火工艺存在着残余应力大等缺陷严重影响着材料的性能。本文采用气体作为淬火介质,改进了传统淬火工艺存在的缺陷。借助数值模拟研究气淬冷却过程的影响因素,通过联合仿真对气淬冷却过程进行多目标优化,并通过实验验证了仿真优化结果的可靠性。首先,阐述气体淬火冷却过程仿真的数值传热原理,研究喷流换热过程的影响因素和参数间的交互作用,认为喷管气体流速v对冷却速度影响最大,喷管高度h和喷管中心距s对冷却速度的影响有交互作用。建立了变厚度盘件的气淬冷却过程仿真模型,通过仿真发现气淬冷却过程存在的不足,提出气淬冷却系统的多目标优化问题。其次,将影响气淬冷却效果的参数分为结构参数和流速参数,并建立了气淬冷却效果的评价指标。采用国际上流行的非支配排序遗传算法(NSGA-II,Nondominated Sorting Genetic Algorithm II),作为气淬冷却过程的多目标优化算法。基于计算机辅助优化(CAO,Computer Aided Optimization)软件Isight集成FLUENT等软件进行联合仿真优化,建立了气淬冷却的仿真优化流程,优化了结构参数和气体流速参数,改善了冷却效果,并得到了多目标优化后的Pareto前沿。由于Isight直接驱动FLUENT等软件联合优化仿真的计算效率低,借助Isight进行气体淬火冷却过程模拟的最优拉丁超立方试验设计,通过试验设计的仿真结果建立了气淬冷却过程的神经网络模型,基于此模型对气淬冷却过程进行多目标参数优化,提高了优化效率。最后,基于RS-485总线建立了单主多从的变频器控制网络,并利用LabVIEW编写了开环控制程序,解决了RS-485通信网络多设备通信容易造成数据冲突的问题,建立了气淬实验的供气系统。根据仿真优化的结果设置喷管布局和喷管流速,用热电偶采集气淬冷却实验过程中盘件内部的温度数据,并与仿真数据对比,其误差在7%以下,验证了变厚度盘件气淬冷却过程仿真优化结果的可靠性。

关键词：气淬冷却数值传热计算机辅助优化多目标优化非支配排序遗传算法

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不确定环境下Job Shop制造车间重调度策略研究

不确定环境下Job Shop制造车间重调度策略研究

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作者：刘壮合肥工业大学

学位级别：硕士

现代制造模式下,车间生产过程经常面临各种不确定生产扰动,致使原调度方案有效性降低,易造成在制品库存上升、产品完工延迟等问题。重调度作为应对生产扰动的有效手段,能够修正原调度或重新生成调度方案,保证生产系统的稳定。因此,重调... 详细信息

现代制造模式下,车间生产过程经常面临各种不确定生产扰动,致使原调度方案有效性降低,易造成在制品库存上升、产品完工延迟等问题。重调度作为应对生产扰动的有效手段,能够修正原调度或重新生成调度方案,保证生产系统的稳定。因此,重调度研究对车间生产过程优化控制具有重要的理论和实际意义。本文针对制造车间重调度触发及优化问题,提出了不确定环境下的Job Shop制造车间重调度策略。首先,对Job Shop制造车间的不确定生产扰动进行描述,依据扰动影响不同进行分类；定义最晚完工时间以表征扰动后生产完工时间可接受的最大偏移,提出了基于最晚完工时间的混合重调度驱动机制,避免频繁重调度而引发生产系统的振荡。其次,通过分析比较右移、局部和全局重调度方式,确定右移和全局重调度相结合的重调度优化方法,其中全局重调度是根据生产扰动类型进行调度资源集的重设,然后利用改进的非支配排序遗传算法生成重调度方案,算法的改进措施是采用随机生成与最优选择策略相结合的方法生成初始种群,以提高解的质量。最后,针对重调度方案的甄选问题,建立了一种基于改进TOPSIS的重调度决策方法,以可选调度方案集为研究对象,通过重调度决策指标量化描述方案性能,基于Kullback-Leibler距离和灰色关联度确定方案的偏序关系,实现最优重调度方案的选取。

关键词：不确定环境混合重调度驱动机制非支配排序遗传算法重调度决策

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的氯乙烯精馏过程多目标优化

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辽宁石油化工大学学报 2016年第2期36卷 52-59页

作者：周怡苏成利辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001

针对氯乙烯精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的现状,研究了一种新的改进型非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ),用于解决氯乙烯精馏过程多目标优化问题。首先建立了氯乙烯精馏的模拟流程... 详细信息

针对氯乙烯精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的现状,研究了一种新的改进型非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ),用于解决氯乙烯精馏过程多目标优化问题。首先建立了氯乙烯精馏的模拟流程,然后通过对高低沸塔中进料位置、回流比等主要影响因素进行灵敏度分析,在考虑其机理模型及实际生产状况等多种约束条件的基础上,建立了以氯乙烯纯度和能耗为目标的多目标优化函数,最后利用改进NSGA-Ⅱ对目标函数进行求解。实验结果表明,相比于NSGA-Ⅱ,该改进算法能得到分布更为均匀的Pareto最优解集,为氯乙烯精馏过程中参数的选择提供了有力支撑。

关键词：氯乙烯精馏流程模拟多目标优化非支配排序遗传算法

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