关键词： 锂离子电池   遗传算法   ECM模型   参数辨识  

摘要： 可靠的动力电池等效电路(Equivalent Circuit Model, ECM)模型是电动汽车电池管理系统重要的技术支撑,而等效电路模型的精确性很大程度上取决于参数辨识精度。以容量3.5 A·h的三元锂离子电池为研究对象,采用双极化ECM模型构建锂离子电池模型,在此基础上提出一种基于改进遗传算法的参数识别方法,对模型中的参数进行辨识;基于所辨识的参数建立电池仿真模型,分别采用变流和恒流工况验证所构建的电池模型。结果表明,误差均控制在±0.02 V以内,所提出的改进遗传算法参数辨识方法具有较高的精度。

关键词： 聚合物pVT关系   状态方程   胞腔模型   晶格流体   微扰理论   经验模型   人工神经网络  

摘要： 聚合物的比体积(V)随压力(p)和温度(T)的变化过程主要通过聚合物的压力-比体积-温度(pVT)关系状态方程(EOS)进行描述。聚合物pVT关系状态方程可用作计算一定温度和压力条件下,聚合物的比体积,是研究聚合物相态演变及物质掺混分离规律的重要依据,也是高分子物理和聚合物加工模拟计算必不可少的模型之一。采用理论/半理论和经验方法建立了不同类型及特点的聚合物pVT关系状态方程,根据应用的不同需求而存在显著差别。随着高分子领域数字化智能化的发展,研究并建立了具有适用性和高预测精度的聚合物pVT关系状态方程,对新聚合物材料的开发和新型聚合物加工方法的建立具有重要意义。

关键词： 端面机器人模锻   神经网络   遗传算法   参数优化  

摘要： 端面机器人模锻控制系统是以气动柔顺执行器与力传感器来实现固定结构,通过激光扫描方法获得表面粗糙度,为机器人运动路线设计提供模锻轨迹。为了提高端面机器人模锻控制效率,建立了一种神经网络ANN和遗传算法GA相结合的最优机器人模锻工艺,之后利用对比实验完成GA优化ANN方法的可靠性验证。研究结果表明:经过GA优化ANN处理的方法获得了更高的加工效率,相对初始表面质量发生了一定程度的下降,通过调整权重系数获得更优加工性能。本研究有助于提高模锻效率,为后续的参数优化奠定一定的理论基础。

关键词： 自由曲面空间网格结构   网格划分   网格优化   参数化  

摘要： 自由曲面空间网格结构的力学性能和网格方向之间的联系复杂,难以快速直接地找到最优方向,若对结构网格方向进行多角度建模分析,则存在工作量大且准确性不易保证等问题。为了快速确定自由曲面空间网格结构的最优网格方向,提出一种基于遗传算法的自由曲面空间结构网格方向优化方法,以结构网格方向为优化变量,结合参数化建模软件Grasshopper和有限元分析软件SAP2000实现参数化分析,以结构应变能和结构最大位移两项力学指标作为优化目标,通过最小化目标函数实现结构网格方向优化。通过参数化编程,可实现快速自动优化,并结合工程案例,应用自动优化方法进行网格优化。结果表明:基于遗传算法的自由曲面空间结构网格方向自动优化法具有实用性和高效性,具有较高的工程应用价值。

关键词： 城市轨道交通   列车跳停   并行遗传算法  

摘要： 为制定高效的城市轨道交通列车跳停方案,首先,需要在充分考虑列车跳停时间节省和跳停站下车旅客的选择倾向的基础上,建立以乘客整体出行效率最高为目标的列车跳停优化模型。其次,在传统遗传算法的基础上对初始种群进行并行处理,并设计迁移算子和各子种群的遗传算子,以提高模型求解效率。最后,分别采用传统遗传算法和改进的分布式并行遗传算法对城市轨道交通列车跳停算例进行求解,对比分析计算结果和算法收敛性。结果表明,改进算法获得的跳停节省率更高,说明改进后的列车跳停方案更加合理高效。

关键词： 矩形截面弹簧   逆止器   遗传算法   有限元分析   HyperWorks  

摘要： 传统的防逆转装置存在体积与质量大的缺点,不适用于对质量指标极度敏感的航空类产品。为此,提出一种小巧轻便的新型矩形截面弹簧逆止器设计方法,通过对逆止器中矩形截面弹簧进行力学分析,明确矩形截面弹簧的受力与变形关系,分析矩形截面弹簧尺寸、配合套筒过盈量与逆止性能的变化特性。推导矩形截面弹簧逆止器逆止有效条件,并引入遗传算法进行求解;根据求得的结构参数,运用CATIA软件建立矩形截面弹簧逆止器结构模型,并导入HyperWorks软件进行校核分析。结合样件试制及测试,结果表明:所提方法与传统摩擦盘式方法相比同负载条件下质量可降低约61%,仿真与实验对照验证所提方法的有效性。

关键词： 机器学习   遗传算法   饲料配方   饲料成本  

摘要： 为提高动物饲料配方的营养,降低饲料成本,在保证饲料营养的前提下,构建最小成本的目标函数,并采用改进遗传算法对目标函数的最优配方进行求解。仿真实验表明,以20~50 kg的生猪为实验范例,分别采用标准遗传算法和改进遗传算法求解100 kg生猪饲料配方,并将两种方法求解得到的最终饲料配方进行对比。实验结果表明:通过标准遗传算法求解获得的100 kg生猪饲料配方的总成本为307.91元,而改进的遗传算法求解获取的100 kg生猪饲料配方的总成本为291.03元,比传统遗传算法获取的配方减少了16.88元;标准遗传算法在经过650次迭代后陷入了局部最优解,而改进遗传算法在经过700次迭代后变化曲线趋于平稳,输出全局最优解291.03元。由此得出,改进遗传算法的全局寻优能力更强,可快速、有效求解动物饲料最优配方。

关键词： 蔬菜定价   Prophet模型   模拟退火   遗传算法   销量预测  

摘要： 深入探讨了蔬菜类商品的定价与补货策略,首先,对蔬菜流水数据处理缺失值和异常值,从中汇总各单品或品类的销量数据;随后,引入Prophet模型处理销量,拆分出销售额数据的趋势、季节和节假日成分,并将销售价格作为外生变量,确定品类销售额与成本加成比率之间的关联;最后,将模拟退火算法、遗传算法同Prophet模型相结合,迭代求解最优定价和补货策略.此外,本文还将库存空间、储藏时间等因素纳入考虑,并提出了动态规划模型作为补货和定价模型的补充.

关键词： 多机器人系统   任务分配   协同小组   遗传算法   纳什均衡解  

摘要： 针对多机器人系统中任务的多类型资源需求问题,单个机器人往往因能力有限而无法胜任,需要多个机器人来协同完成。为此,提出了一种面向多类型资源需求的任务分配优化模型,在单个机器人携带资源有限的情况下,为任务分配合适的机器人协同小组。该模型综合考虑了影响任务协同成本的时间、移动距离、资源利用率等因素,设计了任务的协同成本函数,并提出基于纳什均衡策略的任务分配方法。该方法首先通过遗传算法为更多的任务分配符合其资源需求的初始机器人小组,然后利用博弈论中的纳什均衡思想为初始机器人小组寻找最优平衡解,最终得到满足纳什均衡解的机器人小组,从而降低任务的协同成本。实验结果表明,本文所提方法能有效提高任务完成率和降低任务的平均协同成本。

关键词： 电感耦合等离子体发射光谱   脱烯烃   催化剂   单一酸   铂   钯  

摘要： 建立了单一酸密闭消解-电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)分析方法,测定催化重整(简称重整)生成油脱烯烃催化剂中的Pt、Pd含量。研究了前处理和消解条件对催化剂消解的影响,对比了单一酸消解法和常规混合酸消解法的消解效果,系统讨论了Pt和Pd分析谱线选择依据、Al基体对测定元素影响的原因、杂质元素和Pt、Pd元素间干扰对测定结果的影响。确定了单一酸消解的前处理和消解条件为:在空气气氛下,将催化剂样品于550℃灼烧4 h后研磨至粒径120μm以下;称取样品0.2 g,加3 mL浓盐酸,在密闭消解罐内于180℃消解6 h。所建立的方法与常规混合酸消解法相比,简便快捷,结果准确,同时还具有用酸量少、对实验人员和环境友好的优点,可应用于重整生成油脱烯烃催化剂中Pt质量浓度为2.08~12500μg/g、Pd质量浓度为2.67~12500μg/g范围内Pt、Pd含量的精准测定。