关键词： 锂离子电池   开路电压   荷电状态   开路电压-荷电状态关系   遗传算法   平滑性假设  

摘要： 开路电压(OCV)是准确估计电动汽车锂离子电池荷电状态(SoC)的重要参数。由于OCV-SoC的映射关系随着电池老化而持续变化,因此在某一特定阶段确定的OCVSoC函数无法适用于电池全生命周期内的SoC估计,由此需要对OCV进行定期测试及老化校准。受OCV-SoC曲线迟滞现象的影响,传统的OCV测试通常需要数天时间才能获得一个或多个完全充放电周期的数据,因此从电动车实际运行的维度上缺乏OCV实时测试和校准的可实现性。本文提出了一种快速灵活的OCV-SoC提取方法,主要基于锂电池放电过程的OCV-t曲线平滑性假设,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现基于任意电流-电压测量数据的OCV-SoC关系提取;随后在UDDS工况下结合拓展卡尔曼滤波(EKF)进行了SoC验证。结果表明,基于平滑性假设可以有效地构建OCV-SoC的映射关联,其中SoC的最大估计误差为2%,且不受滤波器SoC初值的影响。

关键词： 分布式光纤振动传感   φ-OTDR   PGC   管道泄漏   道路空洞   病害监测   人工神经网络  

摘要： 针对常规探测方法在地下管线泄露与道路空洞监测方面存在成果精准度不高、应用效果不足、无法实现自动化等问题,提出借助分布式光纤振动传感技术对地下管网及道路病害进行监测,研发一种能实时智能监测地下管网运维状态及道路路基、周边土质病害变化的技术方法。通过试验进行验证,对前端光纤设备自动采集周围的信号及背景噪声进行分析,提高探查地下管网及道路病害的监测效率和准确率。试验结果表明,该方法对地下管线泄露与道路病害的整体识别率达90%以上,达到满足地下管网及道路养护、预防事故发生的需求。

关键词： 车辆调度   时间窗   计划恢复   遗传算法   成本最优  

摘要： 利用人工经验调度地面保障车辆,难以在突发状况发生时确保地面车辆的合理调度,从而导致航班的集体延误和地面保障车辆资源的浪费.针对机场垃圾车调度的上述问题,在硬时间窗限制及多种约束条件下,以飞机垃圾车调度总成本最小为目标函数构建计划恢复模型.算例分析结果表明:相对于人工恢复调度费,该文计划恢复模型调度费节约了46.44%.因此,该文计划恢复模型具有可行性.

关键词： 航向角   曲线特征点识别   整体最小二乘法   云模型   遗传算法  

摘要： 轨道平面线形识别是解算轨道不平顺的基础。针对外挂式动态轨道检查仪的实际需要,提出一种基于转向架航向角的铁路平面线形识别方法。首先,通过分段试拟合判定准则自动识别各测点所属线元类型和特征点数量;然后,建立基于转向架航向角的平面线形特征点优化模型;最后,结合云模型改进传统遗传算法的搜索策略提出云遗传算法,实现铁路平面线形精确识别。研究表明,平面线路曲线特征点识别偏差在4 m以内,线形识别准确度均达到97%以上,满足外挂式动态轨道检查仪对轨道不平顺解算的精度要求。

关键词： 教师评价   人工神经网络   BP神经网络   评价指标体系  

摘要： 教师综合评价是教育评估中的重要组成部分之一。传统的教师综合评价方法对促进教师提高教学水平起到了一定的积极作用,但这些方法都摆脱不了人为因素对评价结果的直接影响。人工神经网络作为一种新技术,以其自有的模拟人的思维、非线性映射和自学习等能力为不确定性和非线性问题的研究开辟了新的途径,在各类评价问题上应用很多。将人工神经网络(BP神经网络)引入教师综合评价中,克服了人为因素对评价结果的直接影响,并通过仿真实验表明,神经网络用于教师综合评价完全可行,为高等职业院校教师综合评价提供了方便实用的工具。

关键词： 遗传算法   BP神经网络模型   自回归模型   钟差预报  

摘要： 为了提高导航卫星钟差预报精度,本文在单一BP神经网络模型基础上引入遗传算法(GA)与自回归(AR)模型,构建新的GA-BP-AR模型。该组合模型充分发挥GA在网络模型参数寻优中的优势及AR模型在残差修正中的优势。首先,通过GA-BP模型对原始钟差进行建模预报;其次,使用AR模型对预报残差进行建模并进行外推预报;最后,将GA-BP模型预报值与AR模型残差预报值相加得到最终钟差预报结果。使用2组卫星钟差数据对本文的组合模型效果进行检验,并将实验结果与单一的模型预报结果进行对比。结果表明,本文提出的组合预报模型的预报精度最高,平均精度在0.3 ns以内,验证了本文提出组合预报模型的优越性与适用性。

关键词： 四唑虫酰胺   马铃薯   残留   QuEChERS   高效液相色谱串联质谱  

摘要： [目的]基于经典的QuEChERS前处理方法,结合高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)建立四唑虫酰胺在马铃薯及土壤中残留分析方法,明确四唑虫酰胺在马铃薯和土壤中的消解行为和最终残留。[方法]样品经乙腈提取,50 mg PSA、20 mg GCB和100 mg无水MgSO4净化,以5 mmol/L乙酸铵水溶液-乙腈为流动相进行梯度洗脱,HPLC-MS/MS测定,外标法定量。[结果]四唑虫酰胺在马铃薯块茎、马铃薯植株和土壤中0.001~1.0 mg/L质量浓度范围内色谱峰面积与质量浓度呈现良好线性(r>0.9995);在添加水平0.01~15 mg/kg下,3种基质中的四唑虫酰胺平均回收率均处于84.1%~108.1%之间,相对标准偏差(RSD)均处于1.1%~8.4%之间。四唑虫酰胺的定量限(LOQ)为0.01 mg/kg。四唑虫酰胺在马铃薯块茎、马铃薯植株和土壤中的消解动态符合一级动力学方程,半衰期分别为3.8~9.4、3.9~4.0、11.8~28.1 d,四唑虫酰胺在马铃薯块茎和土壤中的最终残留量为<0.01 mg/kg,在马铃薯植株中的最终残留量为<0.01~1.495 mg/kg。[结论]该方法简单、快速、可靠,符合农药残留分析要求,适用于马铃薯中四唑虫酰胺残留量的检测。试验可为四唑虫酰胺在马铃薯上的安全合理施用提供数据支持。

关键词： 云雾爆轰   燃料浓度   超压毁伤   人工神经网络  

摘要： 云雾爆轰毁伤范围的预测是云爆武器造成大规模毁伤的研究基础,但云雾爆轰后超压场分布规律与燃料浓度的依赖关系未知,制约了对于云爆毁伤范围的预测。因此,针对2种最为常用的多相云雾燃料,采用最小自由能法计算得到了液相燃料完全以液滴或蒸汽形式存在的多相云雾发生理想爆轰的CJ参数,并通过拟合,得到体JWL状态方程参数。在此基础上计算得到了不同浓度和状态的多相云雾理想爆轰造成的超压场,并借助人工神经网络获得了浓度范围在0.03~0.30 kg/m 3的气固两相和气液固三相云雾场爆轰峰值超压随比例距离衰减规律的代理模型并预测不同毁伤等级对应的毁伤比例半径随燃料浓度的变化,得到毁伤比例半径最大的最优浓度。研究结果表明:云雾区中液相燃料以液滴或蒸汽形式存在对云雾爆轰参数,产物JWL状态方程参数,与云爆爆轰后超压场分布规律的影响都比较微弱(<1.5%);在0.03~0.18 kg/m 3的燃料浓度范围内,Ⅰ级~Ⅲ级毁伤比例半径的最大和最小值分别相差21%、19%、6%,因此大装药结构形成的云雾场爆轰后,Ⅰ级和Ⅱ级毁伤半径与燃料浓度的依赖性更强。

关键词： MCI   随机森林   遗传算法   最优参数  

摘要： 近年来,作为正常与阿尔茨海默病过渡阶段的轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)病症的研究备受关注。但目前的医学MCI人工诊断不仅参考的特征局限性较大,且依靠人工判定,易产生主观上的误差。因此,提出一种基于随机森林的MCI自动诊断方法,通过机器学习的方式,高效准确地判定MCI;同时应用遗传算法更高效地搜索求解模型的最优参数。结果表明,该方法与医学人工诊断方式相比准确率提高约5%,且在求取随机森林的最优参数问题上,与网格搜索相比,遗传算法所用时间约为其1/45。

关键词： 发动机控制系统   车辆性能   遗传算法   电控发动机   我国汽车产业   驱动系统   性能需求   优化设计方法  

摘要： 随着我国汽车产业的迅猛发展,对车辆性能的要求也在不断提高。为了更好地满足车辆的性能需求,改善车辆的动力性,必须对车辆的控制系统进行优化。为了解决这些问题,本文提出了一种基于遗传算法的发动机控制系统优化设计方法,通过遗传算法对发动机控制系统进行优化设计,然后根据优化后的系统进行实验分析,以验证本文提出的方法能够有效地提高电控发动机驱动系统的性能,使其具有良好的动力性和燃油经济性。