基于改进PSO的变流器控制参数优化方法

粒子群优化(PSO)算法在优化具有非连续特性的变流器控制参数时,因粒子多样性的减少与缺少跳出局部优值区域的机制,容易陷入局部最优值。为了解决上述问题,该文提出具有多群体和多速度更新方式的改进PSO(MMPSO)。以不同控制方式的单相逆变系统为研究对象,选取由总谐波畸变率(THD)和误差绝对值积分(IAE)组成的优化目标函数,并建立MMPSO的变流器优化模型。实验结果对比表明,MMPSO算法优化效率高,且收敛速度快。     

锂离子电池极化电压的优化分析

为了提高电池的充电速度和降低极化对电池性能的影响，本研究提出一种基于模糊控制技术的恒定电池极化电压的充电方法，分析了充电方式对充电电流、充电深度、极化状态和循环性能等方面的影响，并研究了恒定电池极化电压充电方法，同时与传统恒流－恒压充电方法进行比较，分析结果显示本研究的充电方法可以有效提高电池的充电速度、降低电池升温程度，并同时有利于电池的循环寿命提高。     

基于N-A型原子系统的1→N型分束器

分析N-A型原子系统的原子极化率,结果表明即使在全共振条件下,EIT效应并不一定产生,介质对信号场的色散和吸收关系与所有场的复拉比频率有关.信号场传播方程的解析分析表明,此系统可以把一束光分成不同频率的N束光,并且其强度和相位是可控的.暗态极化子分析表明它还可以用作1→N量子分束器,产生多体纠缠态.     

追求天线校准场地性能的10米法电波暗室

用于各种电器、电子产品辐射骚扰试验的天线,通常在是开阔场进行校准的。这种用来校准天线的开阔场被称为CALTS(Calibration Test Site),包含测试中的不确定度在内,与理论计算值偏差要求在     

基于环丁烯-1,2-二羧酸分子的二维有机铁电分子晶体单层的设计与理论研究

有机分子铁电材料相较于传统无机铁电材料具有轻质、柔性、不含重金属原子和成本低等诸多优点,长期以来得到了广泛的关注和研究.近年来,原子厚度的二维无机铁电材料的研究取得了突破性进展,因而备受关注,然而二维有机铁电材料的设计与研究却鲜有报道.本文基于密度泛函理论方法设计了一种以环丁烯-1,2-二羧酸(cyclobutene-1,2-dicarboxylic acid, CBDC)分子为结构单元的二维单层有机铁电分子晶体.由于CBDC分子晶体内部氢键的链状排布,导致其块体呈现出明显的层状结构,计算发现内部的氢键链使得CBDC分子晶体块体具有各向异性的剥离能,因此有望由沿着剥离能最低的(102)晶面进行机械/化学剥离而获得相应的单层有机铁电分子晶体.理论计算预测CBDC (102)分子晶体单层的面内自发极化约0.39×10–6μC/cm,可与部分无机同类相比拟.计算表明CBDC (102)分子晶体单层具有较高的极化反转势垒,且对外加单轴应力的响应较为敏感. CBDC (102)单层有机铁电分子晶体的高面内自发极化以及易被界面调控的极化反转势垒使其可被应用于轻质无金属及柔性铁电器件.     

σ2 Hessian方程的Pogorelov型C2 内估计及应用

提出利用拉格朗日乘子法重新证明σ2算子的最优凹性,并定义了一个凸锥Γ3?=λ=(λ1,λ2,?,λn)∈Rn:σ1(λ)>0,σ2(λ|i)>0,1≤i≤n。利用σ2算子的最优凹性，给出了σ2Hessian方程Pogorelov型C2内估计，进而证明了σ2(D2u(x))=1,x∈Rn的满足二次多项式增长条件的Γ3?-凸整解为二次多项式。     

基于改进的差异演化算法求解SVM反问题的研究

针对求解支持向量机反问题的效率较低,算法复杂度高以及运用传统方法求解该问题容易陷入局部最优出现早熟收敛的问题,提出一种基于改进差异的差异演化算法。该算法在标准差异演化算法的基础上利用种群分类机制对算法进行改进,对改进后的算法与标准差异演化算法和K-means聚类算法进行实验设计,并对算法最终实验结果进行分析,改进的差异演化算法除在运行时间外,结果对比以及最大间隔次数比都有明显的提升,有效地保护处于最优解区域但是适应值低的个体,能够提高算法局部搜索能力,有助于算法实现全局收敛。实验结果表明,改进的差异演化算法在求解SVM反问题上能有明显的提升。     

隐半马尔科夫市场下投资组合的动态决策问题（英文）

在长期投资组合中,既要考虑金融资产自身的价格波动风险,又要关注宏观经济环境变化及通胀风险对各资产的影响.为此,本文建立宏观经济环境服从隐半马尔科夫链的金融市场,由通胀指数债券、银行存款和普通股票构成投资组合.由期望效用最大化构建随机控制模型,考虑到该隐半马尔科夫市场的不完备性,进一步将该投资组合问题视作部分信息的随机控制问题,并利用隐半马尔科夫滤波将部分信息控制问题转化问完全信息问题,得到解的存在唯一性.本文最后给出若干数值模拟结果,结果显示本文建立的模型优于普通市场的模型.     

基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形

小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。     

航空器供油问题中完全逆序类中的多项式时间可解类

航空器供油问题是一类非线性组合优化问题,其目标函数为分式形式,该问题目前不存在多项式时间算法,也未被证明是NP完全问题。一般可以用置换来刻画n架飞机的一个供油顺序。该问题中有一类实例被称为“完全逆序类”,“完全逆序类”用动态规划算法求解计算时间为O(n2ⁿ),具有指数时间复杂度。本文通过对该“完全逆序类”问题做进一步分析,发现在“完全逆序类”中也存在着多项式时间可解的情况。定理1研究一类一次可解的情况,若问题满足定理1的条件,则求解一次即可找到其最优解;定理2研究一类多项式时间可解的情况,当问题满足定理2的条件时,其最优解可在多项式时间内获得。