检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：熊锋河南大学

学位级别：硕士

地下水监测网优化模型是一项经济实用、科学可靠的地下水管理技术。结合数值模拟的地下水监测网多目标模拟优化模型能够最大限度提高监测系统可靠性,得到监测井数量最小的监测系统,并确定监测井的位置,从而使得监测费用最小化。本论文... 详细信息

地下水监测网优化模型是一项经济实用、科学可靠的地下水管理技术。结合数值模拟的地下水监测网多目标模拟优化模型能够最大限度提高监测系统可靠性,得到监测井数量最小的监测系统,并确定监测井的位置,从而使得监测费用最小化。本论文以北京市顺义区一养猪场氨氮污染地下水区域为例,首先利用GMS软件包搭建了地下水水流模型和地下水氨氮溶质运移模型;再利用Monte Carlo分析法分析了水流模型和溶质运移模型的不确定性参数,再又利用Monte Carlo分析结果的基础上构建了监测井影响半径的概率密度分布函数并代入地下水监测网优化模型,从而构建了研究区域地下水监测网多目标模拟优化模型;再用NSGA-II算法建立模拟优化模型多目标函数之间的权衡关系、最大化监测系统的可靠性,确定监测井的数量和位置;最后对模拟优化模型的优化结果进行分析,完成监测井优化。论文得到以下结论:1、地下水数值模型得到的氨氮污染羽边界与本文所列水文地质参数正相关,较大的降雨入渗系数和池塘入渗补给系数会加强氨氮污染物对地下水的垂向补给,渗透系数则会加大氨氮在地下水中的扩散,这使得模拟得到的污染羽边界扩大,反之亦然。不同的氨氮环境控制标准,也会影响污染羽的边界。污染羽边界也是监测井数量决定性因素之一。2、基于数值模型的地下水监测网多目标模拟优化模型构建的监测系统能够更加真实地反映复杂地下水环境,充分结合场地资料,避免了模型与实际水文地质信息脱节。NSGA-II算法对模拟优化模型的求解能够保证多个目标函数的全局收敛,防止多个不确定性参数造成的局部收敛,本论文的两个目标函数分别在运行10代和20代之后全局收敛。3、NSGA-II算法结果表明,为使得监测系统的可靠性目标最大化,NSGA-II优化的监测井数量为3口,监测井位置分别为19号、23号和39号监测井,最佳监测井的位置应分别位于氨氮污染羽的上中下游,并呈三角形分布,3口监测井的监测系统最大可靠性目标为76.8%。降低环境控制标准,污染羽的边界会扩散到农田用地以外的区域,此时应建立4口监测井,监测井位置分别为19号、20号、23号和39号。

关键词：顺义区地下水监测网优化布井数值模拟蒙特卡洛分析法非支配排序遗传算法

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基于混合智能算法在造纸废水厌氧消化处理过程多目标优化中的研究

基于混合智能算法在造纸废水厌氧消化处理过程多目标优化中的研究

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作者：韩伟华南理工大学

学位级别：硕士

随着我国经济的快速发展,城市化和工业化进程不断加速,在节能减排的新形势下,造纸废水问题已成为影响人民生产、生活和经济发展的重要问题之一。为了加快我国造纸行业经济转型,实现由粗狂式发展到可持续发展的转变,对造纸废水处理过程... 详细信息

随着我国经济的快速发展,城市化和工业化进程不断加速,在节能减排的新形势下,造纸废水问题已成为影响人民生产、生活和经济发展的重要问题之一。为了加快我国造纸行业经济转型,实现由粗狂式发展到可持续发展的转变,对造纸废水处理过程特别是对厌氧消化处理过程进行多目标优化势在必行,这一不仅保证了废水处理设备高效稳定运行,提高处理效率,也对实现节能减排可持续发展具有重要意义。针对造纸废水厌氧消化处理过程,首先,本文较为全面地分析了智能算法在废水处理过程中的研究与应用现状,以及云模型算法(Cloud Model)、遗传算法-反向传播神经网络(GA-BPNN)口快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基本概念和结构；接着,系统地研究了构建多目标优化模型的思路与方法,将云模型控制器、GA-BPNN预测模型和NSGA-Ⅱ多目标优化模型应用于造纸废水厌氧消化处理多目标优化过程中。本论文在对厌氧消化过程多目标优化方面进行了一些拓展性和探究性的研究：深入研究了基于NSGA-Ⅱ和GA-BPNN的多目标优化模型的构建与设计方案,在实验室条件下成功地将其应用于造纸废水厌氧消化处理过程中,为提高我国造纸废水处理效率提供参考。主要研究内容和结果如下：1.分析了造纸废水厌氧消化处理过程的水质特点和处理要求,在实验室条件下,完成了工控设备选型与安装以及组态构建等工作,成功地构建了废水处理自动化监控系统。2.在分析了废水处理的酸碱调节策略、云模型算法原理和传统PID控制器的基础上,探索了云模型控制器的设计思路与方法,建立了云模型控制器。采用OPC技术建立起MATLAB与MCGS组态软件间的数据通讯,在实际运行中验证了云模型控制器的控制效果,运行结果表明,云模型控制器能够有效实现酸碱调节。在MATLAB中与传统PID控制器进行仿真对比,仿真结果表明云模型控制器控制效果更好。3.在分析了反向神经网络原理和结构以及遗传算法的基础上,针对造纸废水厌氧处理过程中进水COD、pH、温度和流量与出水COD和产气量存在的非线性关系,分别设计和建立了出水COD和产气量BPNN和GA-BPNN预测模型。BPNN对出水COD口产气量预测时的绝对误差分别为61.7742%和10.5959%,均方根误差分别为447.6696和2.4325,而GA-BPNN对出水COD和产气量预测时的绝对误差分别为21.7263%和7.6443%,均方根误差分别为196.0658和2.0094。研究结果表明,与BPNN预测模型相比GA-BPNN预测模型的效果更好,更适用于建模。4.在对比了GA-BPNN和BPNN页测模型预测效果之后,分析了快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)原理,将建立好的出水COD预测模型和产气量预测模型与NSGA-II算法相结合,构建出多目标智能优化模型并将其应用于造纸废水厌氧处理的多目标优化。研究结果表明,该模型具有良好的优化能力能够实现多目标优化,优化结果可以为废水厌氧消化过程中的设计和工艺操作提供参考,同样这种使用神经网络与快速非支配排序遗传算法相结合的方法也可用于解决其他多目标优化间题。

关键词：智能算法云模型控制神经网络非支配排序遗传算法造纸废水厌氧消化

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XH2纯电动汽车动力系统匹配及其多目标优化研究

XH2纯电动汽车动力系统匹配及其多目标优化研究

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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... 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。\n 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：\n 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。\n 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。\n 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。\n 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。\n 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。\n 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选型匹配非支配排序遗传算法多目标优化

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3D打印工艺的优化设计

3D打印工艺的优化设计

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作者：周胜武汉理工大学

学位级别：硕士

在现有的3D打印技术和成型系统中,为了打印出令人满意的产品,工程技术人员根据经验进行成型方向、分层厚度等工艺参数的选择,带有较强的主观性。本文将人工智能技术应用于3D打印工艺的优化中,对成型方向、分层厚度两个主要工艺参数进行... 详细信息

在现有的3D打印技术和成型系统中,为了打印出令人满意的产品,工程技术人员根据经验进行成型方向、分层厚度等工艺参数的选择,带有较强的主观性。本文将人工智能技术应用于3D打印工艺的优化中,对成型方向、分层厚度两个主要工艺参数进行优化,以实现成型方向和分层厚度的智能选择。首先,分析了3D打印技术的研究发展和应用状况,指出了3D打印存在的一些问题,讨论了三维模型数据处理技术以及3D打印优化技术,提出了通过建立成型质量、成型效率与成型方向、分层厚度的优化模型,应用遗传算法优化求解,解决3D打印工艺智能选择的思路。其次,讨论了3D打印系统常用的STL文件中三角面片的生成规则、常见缺陷及解决方案,并给出了这些缺陷的解决方案。重点分析了ASCII和BINARY两种格式的STL文件的信息存储方式和提取存储数据信息的核心算法。阐述了STL模型分层处理的基本流程中三个主要的环节,即数据结构的建立、切平面与三角面片的交线及轮廓截面线的生成,为优化模型的建立奠定了基础。然后,详细分析3D打印工艺的影响因素对成型过程的影响,最终确定以成型方向和分层厚度为优化设计变量,利用体积误差来量化成型质量指标、成型时间量化成型效率指标,建立了优化准则,并以此作为优化目标。再者,在确立成型质量和成型效率的函数表达的基础上,建立了以成型方向和分层厚度为优化参数,以成型质量和成型效率为目标的多目标优化模型,并提出利用第二代非支配排序遗传算法对该模型进行优化求解,获得一组非劣解。最后,利用Matlab7.0软件编制了成型方向和分层厚度的优化程序,并用实例验证优化模型及编程的有效性。实验表明,利用第二代非支配排序遗传算法对该模型进行优化,不仅可以得到一个最优解,而且还可以得到多个满足要求的解。这样,该模型就可以解决3D打印中成型质量和成型效率的权衡选择问题,实现成型方向和分层厚度的智能选择。本文提出的模型适用于“喷墨打印”中不同形状零件成型,也可以推广到其他3D打印工艺的优化设计,具有普遍意义。

关键词： 3D打印成型方向分层厚度多目标优化非支配排序遗传算法

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基于NSGA-Ⅱ的维修器材仓库多目标货位分配规划

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军事交通学院学报 2015年第11期17卷 54-58页

作者：于战果邓威张尧杨冰峰军事交通学院后勤装备勤务保障中心天津300161 军事交通学院研究生管理大队天津300161

器材存储是仓库的一项重要功能,器材存储货位的分配合理与否直接影响到收发作业效率和器材保管质量。为将入库器材合理地存放到货架上相应的位置,建立了以一段时间内搬运总距离最短、器材存储总质心最低和同装备器材聚集存储为目标的多... 详细信息

器材存储是仓库的一项重要功能,器材存储货位的分配合理与否直接影响到收发作业效率和器材保管质量。为将入库器材合理地存放到货架上相应的位置,建立了以一段时间内搬运总距离最短、器材存储总质心最低和同装备器材聚集存储为目标的多目标货位分配模型,使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II),结合Topsis法对模型进行求解。采用某次器材入库实际数据进行案例分析,通过Matlab平台编程计算,依据事先给定的偏好信息,得到最终的货位分配方案。相对随机货位分配各目标值均有明显下降,证明了该模型和算法的有效性。

关键词：货位分配多目标规划非支配排序遗传算法维修器材仓库

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自然循环流动不稳定性的多目标优化极限学习机预测方法

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物理学报 2014年第20期63卷 107-114页

作者：陈涵瀛高璞珍谭思超付学宽哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室哈尔滨150001

极限学习机是近年来提出的一种前向单隐层神经网络训练算法,具有训练速度快、不会陷入局部最优等优点,但其性能会受到随机选取的输入权值和阈值的影响.针对这一问题,提出一种基于多目标优化的改进极限学习机,将训练误差和输出层权值的... 详细信息

极限学习机是近年来提出的一种前向单隐层神经网络训练算法,具有训练速度快、不会陷入局部最优等优点,但其性能会受到随机选取的输入权值和阈值的影响.针对这一问题,提出一种基于多目标优化的改进极限学习机,将训练误差和输出层权值的均方最小化同时作为优化目标,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法对极限学习机的输入层到隐层的权值和阈值进行优化.将该算法应用于摇摆工况下自然循环系统不规则复合型流量脉动的多步滚动预测,分析了训练误差和输出层权值对不同步长预测效果的影响.仿真结果表明,优化极限学习机预测误差可以用较小的网络规模获得很好的泛化能力.为流动不稳定性的实时预测提供了一种准确度较高的途径,其预测结果可以作为核动力系统操作员的参考.

关键词：流动不稳定性极限学习机多目标优化非支配排序遗传算法

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亚轨道飞行器的固液火箭发动机的高维多目标设计优化

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宇航学报 2014年第11期35卷 1291-1298页

作者：孙兴亮朱浩田辉俞南嘉蔡国飙北京航空航天大学宇航学院北京100191

为完成应用在亚轨道飞行器上的固液火箭发动机系统设计优化,且考虑到系统设计优化问题的复杂性以及采用单目标优化难以获得全局最优解,建立了固液火箭发动机系统设计的4目标设计优化模型,采用非支配排序遗传算法获得超空间Pareto解集。... 详细信息

为完成应用在亚轨道飞行器上的固液火箭发动机系统设计优化,且考虑到系统设计优化问题的复杂性以及采用单目标优化难以获得全局最优解,建立了固液火箭发动机系统设计的4目标设计优化模型,采用非支配排序遗传算法获得超空间Pareto解集。利用基于变偏好区间的超径向可视化技术对超空间Pareto解集进行直观地分析,提高最优解选择的效率。最终获得了全局最优的固液火箭发动机系统设计方案,验证了建立的优化模型的准确性和相比于单目标优化的优势,论证了固液火箭发动机应用在亚轨道飞行器上切实可行以及变偏好区间超径向可视化技术处理超空间Pareto解集的高效性。

关键词：亚轨道飞行器固液火箭发动机高维多目标优化 Pareto解集可视化非支配排序遗传算法

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基于滤波的孤立微网多目标规划设计方法

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电网技术 2014年第3期38卷 596-602页

作者：肖峻梁海深王旭东于建成张磐张枚智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072 天津市电力公司电力科学研究院天津市西青区300384 天津市电力公司天津市河北区300010 天津天大求实电力新技术股份有限公司天津市西青区300384

为实现孤立微网中经济性和污染物排放的整体优化,提出了一种基于滤波的孤立微网多目标规划设计方法。首先,针对当前多目标优化方法中目标权重选取需要主观先验知识,以及结果的选择性和指导性难以兼顾的问题,采用改进非支配排序遗传算法... 详细信息

为实现孤立微网中经济性和污染物排放的整体优化,提出了一种基于滤波的孤立微网多目标规划设计方法。首先,针对当前多目标优化方法中目标权重选取需要主观先验知识,以及结果的选择性和指导性难以兼顾的问题,采用改进非支配排序遗传算法求解孤立微网的多目标优化模型,不需要主观先验知识就可得到多个可选方案,再通过方差最大化决策得到唯一的推荐方案。其次,优化过程中基于滤波调度策略来实现微型燃气轮机和储能优势互补,改善了微型燃气轮机的运行状况。算例结果验证了该方法的有效性。

关键词：孤立微网多目标优化非支配排序遗传算法方差最大化决策滤波

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克服磁暴的变压器集群无功损耗优化控制方法

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电力系统自动化 2014年第4期38卷 32-37页

作者：吴伟丽刘连光华北电力大学电气与电子工程学院北京市102206 伊犁师范学院电子与信息工程学院新疆维吾尔自治区伊宁市835000

磁暴扰动下变压器集群无功损耗增加,带来了电力系统的电压稳定问题。为减小系统所有接地变压器因地磁感应电流(GIC)而产生的无功损耗,提出了中性点串接绕组的多变压器无功损耗控制优化方法。分析了磁暴扰动产生GIC和变压器无功损耗的机... 详细信息

磁暴扰动下变压器集群无功损耗增加,带来了电力系统的电压稳定问题。为减小系统所有接地变压器因地磁感应电流(GIC)而产生的无功损耗,提出了中性点串接绕组的多变压器无功损耗控制优化方法。分析了磁暴扰动产生GIC和变压器无功损耗的机理及GIC与接地电阻的关系,构建了变压器无功损耗和接地电阻值最小的目标函数。根据国家标准中接地电阻值和系统稳定运行范围的规定,制定了接地电阻限值和系统正常运行约束条件,最后利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解。以GIC标准模型为例,利用所提模型与方法对变压器GIC无功损耗进行优化控制,结果表明所提方法能够有效减小磁暴扰动产生的变压器无功损耗。

关键词：磁暴地磁感应电流集群无功损耗优化控制非支配排序遗传算法无功优化

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基于仿真优化的加热炉—热轧区间重调度

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计算机集成制造系统 2014年第6期20卷 1405-1415页

作者：潘瑞林胡邦国曹建华刘德楼安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 山东钢铁集团有限公司山东济南250132

为实现钢铁企业的生产连续性、成本降低等优化目标,在考虑加热炉、连铸机生产的工艺要求、订单交货期和产能的基础上,建立了加热炉—热轧区间生产调度模型,并利用非支配排序遗传算法对其进行求解。当加热炉或热轧机出现故障时,利用局部... 详细信息

为实现钢铁企业的生产连续性、成本降低等优化目标,在考虑加热炉、连铸机生产的工艺要求、订单交货期和产能的基础上,建立了加热炉—热轧区间生产调度模型,并利用非支配排序遗传算法对其进行求解。当加热炉或热轧机出现故障时,利用局部重调度重排策略,实现了加热炉—热轧区间的重调度。为减少随机因素的影响,可对染色体进行多次独立仿真,取其平均值返回给优化器。基于实际生产数据验证了该模型和方法的适用性和可行性。

关键词：加热炉热轧重调度仿真优化非支配排序遗传算法

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