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1.
能量极小化方法已广泛用于平面曲线的构造,而在空间曲线构造方面的应用尚少。首先介绍了空间参数曲线的弯曲能和扭曲能,然后提出了一种以弯曲能和扭曲能同时极小为目标的空间参数曲线构造方法,最后以空间三次Bézier曲线为例,探讨了该方法在曲线的构造、延拓、平滑等问题中的应用。所提出的方法更符合空间参数曲线既需考虑弯曲又需考虑扭曲的特点。  相似文献   
2.
多能耦合系统是未来分布式能源供给方式的重要发展方向。为了实现电热耦合能源供给系统的合理规划、促进能源供给与消费的经济与环保的协调发展,提出一种面向电热耦合能源系统的综合能源系统双阶段规划优化方法。模型的第一阶段是在投资和环境最优的目标下实现电热耦合综合能源系统的合理规划,第二阶段是在考虑设备运行特性的基础上对规划的结果进行运行优化,以获得能源系统的最优运行方案,并从多个指标验证规划方案的合理性。利用NSGA-II算法求得模型进的帕累托解集,使用多准则妥协优化法从帕累托解集中决策出最优配置方案。仿真结果表明,提出的双阶段多目标综合能源规划方法能够实现能源供给系统的经济与环保双优。  相似文献   
3.
突发事件下应急物资调度具有高度不确定性与动态性,应急物资跨区域调度计划能否科学合理制定对应急救援的有效开展具有重要影响。以武汉市新冠肺炎疫情为例,考虑应急物资跨区域调配的时效差异、地域分散以及资金消耗等要素,建立多周期下包含软硬需求时间窗约束的多物资品种、运输方式的跨区域三级动态物资调度网络模型,并设计一种带变异操作的动态变惯性权重自适应粒子群算法(VDCWPSO),利用疫情算例验证该算法的有效性和可行性。研究结果表明,在保障应急物资供应时效性、公平性、经济性原则下,物资跨区域调度可以缓解资源严重短缺状况、提高医用物资利用率,研究可为突发事件下应急物资调度计划的制定与动态调整提供决策支持。  相似文献   
4.
许多森林火灾由于救援资源受限而不能在第一时间扑灭,导致火灾扩大蔓延,进而造成更大的森林资源损失。因此,在救援资源受限情形下,如何对消防救援车辆进行合理的调度安排以快速和低成本地扑灭火灾已成为亟待解决的现实问题。本文研究了一类资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化问题,为该问题构建了多目标混合整数非线性规划模型,优化目标为同时最小化总灭火救援时间和救援车辆总行驶距离。为有效求解该问题,首先将上述非线性模型等价转化为线性模型。然后提出ε-约束法和模糊逻辑相结合的算法对问题进行求解。最后,以大兴安岭山发生的火灾案例和随机生成仿真算例对模型和算法有效性进行验证,结果表明所提出的模型和算法能够有效解决资源受限下森林火灾应急救援问题,并为决策者提供最优的消防调度方案。  相似文献   
5.
采用L-半胱氨酸经一步湿化学法合成了稳定的铜纳米簇(CuCNs),优化了其制备条件,分别运用XPS和FTIR对其性能进行表征。CuCNs的荧光能被柠檬黄(LY)淬灭,推测其机理主要来自内滤效应。基于此,该荧光探针能选择检测LY,线性范围和检出限分别为3.33~60.0μmol/L和1.90μmol/L。该方法用于矿泉水和饮料中LY检测,回收率为95.5%~104.4%。  相似文献   
6.
本文对射流与微小通道结合的高热流密度热沉的性能进行了数值模拟。为比较不同结构尺寸的热沉性能,发展了一种同定流体泵功耗比较热源面温度的分析和优化方法,利用该方法对通道深度、喷口深度和通道宽度的影响规律进行了模拟分析和优化,结果表明这种热沉结构存在最优尺寸,最优尺寸和泵功有关。同时模拟结果也表明该热沉具有良好的散热性能,热...  相似文献   
7.
美国著名心理学家布隆菲尔德说:“数学不过是语言所能达到的最高境界”.苏联数学教育家斯托利亚尔言:“数学教学也就是数学语言的教学”.而语言的学习是离不开阅读的,所以,数学的学习不能离开阅读,这便是数学阅读之由来.由于数学语言的符号化、逻辑化及严谨性、抽象性的特点,  相似文献   
8.
研究了针对600mm口径方形轻质碳化硅元件的数控抛光工艺过程,采用国产OP1000数控研磨抛光机床对一块600mm×480mm的方形碳化硅元件进行数控抛光加工。在经过两周的加工时间,碳化硅光学元件的通光口径均方根(RMS)值收敛到了35nm(大约为λ/18,λ=632.8nm)。在加工过程中针对大口径椭圆形碳化硅反射镜采用了合适的加工参数优化,例如在加工过程中的不同阶段选择了不同颗粒度的金刚石微粉作为特定阶段的抛光辅料以保证光学元件的表面粗糙度。对计算机控制数控加工技术的快速收敛过程也进行了阐释。  相似文献   
9.
基于优化核极限学习机的风电功率时间序列预测   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
李军  李大超 《物理学报》2016,65(13):130501-130501
针对时间序列预测,在单隐层前馈神经网络的基础上,基于进化计算的优化策略,提出了一种优化的核极限学习机(optimized kernel extreme learning machine,O-KELM)方法.与极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法相比,核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)方法无须设定网络隐含层节点的数目,以核函数表示未知的隐含层非线性特征映射,通过正则化最小二乘算法计算网络的输出权值,它能以极快的学习速度获得良好的推广性.在KELM的基础上,分别将遗传算法、模拟退火、微分演化三种进化算法用于模型的结构输入选择、正则化系数以及核参数的优化选取,以进一步提高网络的性能.将O-KELM方法应用于标准Mackey-Glass混沌时间序列预测及某地区的风电功率时间序列预测实例中,在同等条件下,还与优化的极限学习机(optimized extreme learning machine,O-ELM)方法进行比较.实验结果表明,所提出的O-KELM方法在预测精度上优于O-ELM方法,表明了其有效性.  相似文献   
10.
灰色GM(1,1)模型研究综述   总被引:6,自引:2,他引:4  
GM(1,1)是灰色预测理论的核心模型和基础模型.从累加生成方法、初值优化、背景值优化、参数估计方法、模型性质和模型拓展的视角,梳理了GM(1,1)模型的研究进展.明确了有待进一步研究的问题,对GM(1,1)模型的未来研究方向提出了建议.  相似文献   
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