检索结果-内蒙古大学图书馆

第九届全国防震减灾工程学术研讨会

作者：叶昆骆江成华中科技大学土木工程与力学学院

本文提出一种基于pareto多目标优化的最不利地震动选择方法,用于重要结构的弹塑性时程分析。该方法具体步骤如下:(1)建立能够反映结构所在场地地震风险的实际地震动数据库;(2)通过pushover分析将实际结构转化为等效双线性单自由度体系;... 详细信息

本文提出一种基于pareto多目标优化的最不利地震动选择方法,用于重要结构的弹塑性时程分析。该方法具体步骤如下:(1)建立能够反映结构所在场地地震风险的实际地震动数据库;(2)通过pushover分析将实际结构转化为等效双线性单自由度体系;(3)基于该单自由度体系进行地震时程分析结果与地震动强度指标的相关性分析,从中选择一组相关系数最高的5个强度指标;(4)基于pareto多目标优化的思想选择相应的最不利地震动。以一榀五层钢筋混凝土平面框架结构作为数值算例验证本文所提方法的有效性,同时与其他最不利地震动选择方法进行比较,进一步证明了本文所提出的最不利地震动选择方法能够筛选出对结构具有更高破坏力的地震动集合。

关键词：最不利地震动时程分析 pareto多目标优化地震动强度指标

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

采用pareto人工鱼群算法的结构健康监测传感器位置多目标优化

引用

振动工程学报 2022年第2期35卷 351-358页

作者：张笑华吴圣斌方圣恩陈凌秀福州大学土木工程学院福建福州350108 中铁房地产集团(福州)有限公司福建福州350102

发展基于pareto多目标人工鱼群算法(Multi⁃Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MO⁃AFSA),解决结构健康监测中传感器位置多目标优化的问题。构建与观测模态线性独立性、结构损伤灵敏度和损伤信息冗余性有关的传感器位置多目标优... 详细信息

发展基于pareto多目标人工鱼群算法(Multi⁃Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MO⁃AFSA),解决结构健康监测中传感器位置多目标优化的问题。构建与观测模态线性独立性、结构损伤灵敏度和损伤信息冗余性有关的传感器位置多目标优化目标函数;改进人工鱼群算法的追尾和觅食行为,并引入外部档案集以处理寻优过程中的互不支配解,结合pareto概念选取与理想点欧式距离最近的pareto解为最优解;以三层平面钢框架结构为数值算例,用基于pareto人工鱼群算法求解传感器位置多目标优化方案,并进行结构损伤识别。研究结果表明:用所提方法得到的传感器测点在结构中均匀分布,获取的结构损伤信息更为全面,冗余性低,振型独立性好,能够较精确地识别损伤位置和损伤程度,并且抗噪性能好。

关键词：结构健康监测传感器位置优化人工鱼群算法 pareto多目标优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于孔雀优化算法的配电网储能系统双层多目标优化配置

引用

上海交通大学学报 2022年第10期56卷 1294-1307页

作者：杨博王俊婷俞磊曹璞璘束洪春余涛昆明理工大学电力工程学院昆明650500 华南理工大学电力学院广州510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广州510640

考虑电池储能系统(BESSs)规划与运行之间的联系,建立兼顾经济性和技术性要求的BESSs多目标优化配置模型并进行双层架构,保证BESSs规划的有效性和运行的高效性.内层以BESSs运营收益最大为目标,提出孔雀优化算法求解BESSs充放电运行策略... 详细信息

考虑电池储能系统(BESSs)规划与运行之间的联系,建立兼顾经济性和技术性要求的BESSs多目标优化配置模型并进行双层架构,保证BESSs规划的有效性和运行的高效性.内层以BESSs运营收益最大为目标,提出孔雀优化算法求解BESSs充放电运行策略的最优解;外层以BESSs投资运维成本、配电网电压波动和负荷波动最小为目标,设计多目标孔雀优化算法求解选址定容规划方案的pareto非支配解集.考虑配电网运行条件的不确定性,采用聚类算法获得典型场景集,并基于IEEE-33节点系统进行仿真.结果表明:所提算法实现了局部探索和全局搜索的平衡,有效获得高质量解;与传统多目标优化算法相比,其能够获得分布更广泛且均匀的pareto前沿,实现BESSs投资效益最优,显著提升配电网电压质量和功率稳定性.

关键词：电池储能系统双层优化配置模型孔雀优化算法 pareto多目标优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多目标优化的燃料电池混合动力系统能量模糊控制研究

融合多目标优化的燃料电池混合动力系统能量模糊控制研究

引用

作者：雷竞翔广西科技大学

学位级别：硕士

环境污染和能源短缺是现代社会的难题,燃料电池作为清洁、高效的能源成为目前的研究热点。本文以燃料电池+动力电池+超级电容的混合动力系统汽车作为研究对象,根据动力性要求对部件选型,然后进行整车部件参数匹配和整车动力模型的搭建,... 详细信息

环境污染和能源短缺是现代社会的难题,燃料电池作为清洁、高效的能源成为目前的研究热点。本文以燃料电池+动力电池+超级电容的混合动力系统汽车作为研究对象,根据动力性要求对部件选型,然后进行整车部件参数匹配和整车动力模型的搭建,制定满足车辆动力性要求的能量管理策略(Energy Management Strategy,EMS)。由于两个性能指标很难通过一个等式评价,设计融合多目标优化的能量管理策略,主要的研究内容有:(1)根据整车动力性要求和工况特点,结合ADVISOR对燃料电池、动力电池、超级电容以及电机等部件进行选型、参数匹配和模型搭建,为应用能量管理策略提供理论支撑;(2)提出一种串联型功率分配的双模糊控制策略。根据燃料电池混合动力系统(Fuel Cell Hybrid Power System,FCHPS)各能量源的效率特性,针对多能量源能量分配复杂问题对其进行简化,使其控制的逻辑性变得简单、清晰。以减少整车燃油消耗、减少燃料电池启停次数和降低锂电池电流冲击为目标,设计了双模糊控制策略的控制方案,即主模糊控制器控制燃料电池,保证燃料电池的功率输出;副模糊控制器控制锂电池和超级电容,控制两者的功率输出及制动能量回收;(3)提出一种基于双模糊控制的pareto多目标优化能量管理策略。针对模糊控制依赖主观经验和多性能指标融合难的问题,以三能量源的等效能源消耗和等效能量源性能衰退为目标,采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标问题求解,对双模糊控制器隶属度函数不断进行优化,最终获得多个优化解形成pareto非劣解集。最后,利用MATLAB和ADVISOR建立联合仿真模型,对本文提出的策略及其他策略进行仿真分析。通过MATLAB和ADVISOR联合仿真,在WLTC工况下,将双模糊控制和多目标优化后的双模糊控制与功率跟随控制、模糊控制进行对比分析,结果表明采用双模糊控制策略的燃料电池混合动力汽车满足动力性要求,与功率跟随控制、单模糊控制策略相比,燃油经济性分别提高了6.7%、6.4%,且锂电池承受的平均电流也有所下降。基于双模糊控制的pareto多目标优化EMS可将等效能源消耗降低2.1%,等效能量源性能衰退降低86.4%,验证了本文提出的策略具有更好的能量优化效果,有效地改善燃料电池的性能衰退,因而,解决了两种相互矛盾的性能指标难融合的问题。此外,本文方法可选择不同且适当的pareto非劣解来适应汽车具体行驶场景,提供了更多解决方案,针对性地解决车辆能量管理问题,所提出策略与其他控制策略相比具有更大的适用范围。

关键词：燃料电池混合动力系统双模糊控制策略 pareto多目标优化 NSGA-Ⅱ 等效能源消耗等效能量源性能衰退

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容

引用

电力系统保护与控制 2022年第10期50卷 31-39页

作者：安东杨德宇武文丽蔡文超李赫杨博韩一鸣内蒙古电力科学研究院内蒙古呼和浩特010020 昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成... 详细信息

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型。为获得BESSs等决策变量的pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解。为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对pareto最优解集进行折中决策。最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动。

关键词：电池储能系统最优选址定容 pareto多目标优化改进多目标蜉蝣算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于OQAM-OFDM的通感一体化波形设计与处理方法

引用

现代雷达 2023年第10期45卷 26-35页

作者：李雪婷李小龙李财品钟苏川季袁冬李彬四川大学空天科学与工程学院四川成都610065 机器人卫星四川省重点实验室四川成都610065 电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731 中国空间技术研究院西安分院陕西西安710100

针对基于循环前缀的正交频分复用(CP-OFDM)通感一体化波形设计循环前缀抵抗多径干扰,存在能量利用率低、易形成虚假目标等影响雷达性能的问题,文中提出一种基于偏移正交幅度调制(OQAM)的OQAM-OFDM通感一体化波形设计方法。该方法无需使... 详细信息

针对基于循环前缀的正交频分复用(CP-OFDM)通感一体化波形设计循环前缀抵抗多径干扰,存在能量利用率低、易形成虚假目标等影响雷达性能的问题,文中提出一种基于偏移正交幅度调制(OQAM)的OQAM-OFDM通感一体化波形设计方法。该方法无需使用循环前缀即可有效抵抗多径干扰,提高能量使用率和频谱利用效率的同时,避免由于循环前缀引入的虚假目标,防止载波间干扰和符号间干扰。为进一步提高通感一体化性能,提出了一种基于pareto多目标优化的OQAM-OFDM子载波权重系数优化算法,以最大化通信解调输出信噪比和雷达脉冲压缩输出信噪比为目标函数,通过优化设计OQAM-OFDM子载波权重系数,协同提高通感一体化系统整体性能。仿真实验验证了该算法的正确性和有效性。

关键词：通感一体化波形设计 OQAM-OFDM一体化波形 pareto多目标优化子载波权重系数优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

云计算在智能电网任务调度及潮流并行计算的理论与应用研究

云计算在智能电网任务调度及潮流并行计算的理论与应用研究

引用

作者：孙宇天津理工大学

学位级别：硕士

云计算是当前电力系统领域研究的关键问题,在潮流分析时使用Spark集群做数据传输的并行计算框架已成为目前的研究热点。与传统基于硬盘的串行系统相比,使用Spark云可以缩短运算的收敛时间,对于数据密集型的任务,可以将运行速度提升数十... 详细信息

云计算是当前电力系统领域研究的关键问题,在潮流分析时使用Spark集群做数据传输的并行计算框架已成为目前的研究热点。与传统基于硬盘的串行系统相比,使用Spark云可以缩短运算的收敛时间,对于数据密集型的任务,可以将运行速度提升数十倍。在电力系统并行计算快速发展的同时,如何提升Spark调度系统的性能和内存的利用率,保证潮流并行算法的求解效率,成为亟待解决的问题。本文基于云计算引擎Spark,首先,研究了集群对于RDD(数据集)的使用行为,对任务筛选与分区缓存等顶层调度机制进行了优化;其次,以综合性能为目标,对系统底层计算资源的分配完成了多目标搜索;最后,提出了一种适用于分布式计算的并行潮流算法,并在Spark云实现了雅克比阵的并行更新以及修正方程的并行迭代。本文的主要贡献有:(1)通过对源码进行分析,引入Spark运算流的两个特征参数,实现了任务的动态优先级筛选;在分析和优化任务结构的基础上,结合RDD的分布式特征,包括使用次数、内存容量、访问时间等,对RDD分区缓存策略进行了优化,提高了任务在资源有限情况下的运行效率。(2)通过分析RDD节点间的通信机制,建立了Spark运算流的分级调度策略,以实现高性能计算、降低成本、负载均衡为目标,提出了一种考虑偏好区域的多目标优化算法,经过仿真测试表明,该算法产生的综合能效均优于PSO、GA等传统算法。(3)通过引入Neumann定理对牛拉法进行了并行改造,并在Spark上对雅克比阵的生成及修正式的求解完成了并行装配,主要包括:与稀疏矩阵相关的修正量求解,以及针对高维矩阵的分布式相乘运算。最终实现了由Spark与Hadoop组成的并行计算集群,在IEEE合成系统中验证了该算法的可行性和有效性。

关键词： Spark云计算 RDD缓存 pareto多目标优化并行潮流计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多目标MSQPSO算法的UAVS协同任务分配

引用

电子学报 2017年第8期45卷 1856-1863页

作者：韩博文姚佩阳孙昱空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077

针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象... 详细信息

针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象出无人机执行不同类型任务的能力,使模型更加符合实际作战情况.利用佳点集构造理论、变尺度混沌因子、量子变异操作与动态惯性权重对量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行改进.最后通过采取多目标优化决策来选取相应的分配方案,仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性.

关键词：无人机任务分配 pareto多目标优化量子粒子群多策略融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

不确定环境下混合制造—再制造系统批量优化研究

不确定环境下混合制造—再制造系统批量优化研究

引用

作者：刘湘云东南大学

学位级别：硕士

工业化在丰富人类物质生活的同时,也造成严重的资源短缺和环境污染等问题。可持续发展作为一种新的发展观,已成为全人类的共同选择。再制造(remanufacturing)旨在实现低排放、低消耗和高收益等目标,它是指通过修复技术恢复废旧产品性能... 详细信息

工业化在丰富人类物质生活的同时,也造成严重的资源短缺和环境污染等问题。可持续发展作为一种新的发展观,已成为全人类的共同选择。再制造(remanufacturing)旨在实现低排放、低消耗和高收益等目标,它是指通过修复技术恢复废旧产品性能、使之达到甚至超过原先产品质量的一类加工过程。与传统制造系统有所不同,再制造系统面临着回收件质量、数量以及再制造成本不确定等问题,给此类系统的设计和运营带来挑战。批量(lot-sizing)是生产计划制定中的重要研究内容,合理的批量决策有助于改善系统性能。本文研究含制造和再制造两个子系统的混合制造-再制造系统(以下简称混合再制造系统),考虑回收件质量不确定对此类系统性能的影响,研究批量决策优化问题。主要工作如下:(1)混合再制造系统综合利润优化研究。针对此类系统存在的零部件到达率不确定、回收件再制造率随机的特点,采用仿真技术模拟系统运行过程。以总利润最大化为目标,考虑回收件质量不确定性对系统性能的影响,构建系统综合利润模型。研究表明,考虑回收率和回收件质量分级,可以更合理地制定再制造生产计划,实现系统利润的最大化。(2)混合再制造系统批量决策优化研究。考虑回收件拆卸后零部件质量状况的不同,构建拆卸和再制造总成本模型;采用两阶段利润函数,并考虑新零部件采购提前期以及拆卸、再制造和装配环节的成本因素,以利润最大化为目标构建优化模型,求得各子系统的最优批量。研究表明:回收件质量对再制造批量、系统利润以及混合再制造系统综合性能有明显影响,回收件质量是再制造批量决策中的重要因素。(3)基于改进TS-NSGA Ⅱ算法的混合再制造系统多目标批量分配研究。以混合再制造系统为对象,以最大化满足客户需求和最小化系统总成本为优化目标,基于pareto概念构建多目标批量分配模型。采用运筹学方法建立系统模型,在多目标优化算法NSGA Ⅱ的基础上,结合禁忌搜索的局部搜索能力,形成TS-NSGAⅡI算法,并将结果与NSGAⅡ算法的结果比较。研究表明:与NSGAⅡ算法相比,TS-NSGA Ⅱ算法可以获得更优的多目标批量决策。本文以混合再制造系统为对象,通过仿真和进化算法分析回收件质量不确定性对系统性能的影响,通过解析法和改进进化算法研究系统动态批量问题,为此类系统的优化设计提供了理论依据。

关键词：混合制造-再制造系统质量不确定性批量决策 pareto多目标优化优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法

引用

机械工程学报 2016年第19期52卷 168-179页

作者：何彦王乐祥李育锋王禹林重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 南京理工大学机械工程学院南京210094

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔... 详细信息

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。

关键词：柔性工艺路线能耗 pareto多目标优化改进Q学习算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：