基于多元优化算法和DS证据理论的电力缺陷等级确定方法

当前由运维人员评判的电力缺陷等级,判别准确性和一致性无法保障,影响电网维护工作的开展及缺陷的及时消除。故此,本文提出了一种基于多元优化算法(Multi-variant Optimization Algorithm,MOA)及DS证据理论的电力缺陷等级确定方法。此方法首先基于训练集建立的词向量表加权得到各缺陷描述的向量表达,同时根据灯色缺陷等级辨识对应权值表将实验数据中的红绿灯信息向量化;然后使用MOA算法寻找向量化训练集数据的最优搜索半径区间;最后使用DS证据理论决策融合测试集在最优搜索半径区间内的50次MOA判别结果。实验结果表明,本文所提方法的判别准确率、召回率和F值均优于传统的k-means模型,验证了本方法在电力缺陷等级确定中的有效性和可行性。     

基于水平集方法的二维Stokes多工况流动的拓扑优化EI北大核心CSCD

本文采用水平集方法进行了多工况条件下Stokes流动问题的拓扑优化,研究了进出口边界变化对流体拓扑优化结果的影响。在拓扑优化过程中,采用无需样条参数化的重新网格划分方法来实现物理场和水平集类方程交替求解。以最小能量耗散为目标,通过对三工况条件下流动通道的拓扑优化设计,表明多工况条件下的流动拓扑优化比单工况条件下获得的拓扑优化设计结果更为合理。     

中央空调冷却水系统节能优化控制研究

根据中央空调冷水机组和冷却水系统各设备的现有功耗模型,拟合实验中采集到的有关数据,包括:系统负荷、冷水机组冷却水进水温度、冷却水泵流量和冷却塔风机运行频率,建立总功率的一般优化方程;采用BFGS变尺度优化算法算出不同条件下的能耗最小工况,并以此来控制冷却水系统设备;结果表明,该方法具有实现方便、节能效果显著的特点。     

净分析信号算法用于近红外模型优化的研究

将净分析信号概念引入多元复杂的银杏叶提取物分析中,利用净分析信号算法对近红外光谱图进行处理,并用净分析算法结合二维相关光谱算法对模型进行了优化,最终建立槲皮素、山柰素和异鼠李素三种组分同时测定的近红外定量模型。利用两种净分析信号算法(Lorber的NAS算法和Goicoechea 与 Olivieri的HLA/GO算法)作为光谱预处理方法,用一系列主因子重构后的光谱图建立校正模型,并通过净分析信号-二维相关光谱算法对图谱中主对角线处的波段进行选择,优化模型建立所采用的波段。所采用的两种基于净分析信号的预处理方法成功的应用于银杏叶中三种黄酮：槲皮素,山奈素和异鼠李素含量的同时测定。净分析信号预处理方法显著降低了建模所需主因子数,提高模型的稳健性。净分析信号-二维相关光谱算法能够优化建模波段,提高模型的预测能力。结论：净分析信号算法能够应用于近红外光谱模型预处理和优化过程,在复杂多组分且干扰未知植物药含量分析的研究中具有实际应用价值。     

腔镜形变对圆筒组合型CO_2激光器模式的影响

针对具有锁相结构的圆筒组合型CO2激光器,分析了其注入锁定的原理,利用等价条形腔理论,建立了分析其输出基模的数学模型。利用该模型,研究了不同形变量对圆筒形腔输出基模的影响。结果表明,为了获得与注入光束模式类似的光场分布,复曲面镜与圆筒形谐振腔中平面镜镜面中心的形变量应控制在0.07倍波长以内。同时,分析在不同腔镜参数情况下腔镜形变对输出模式造成的影响,其结果有利于进一步优化谐振腔的参数设计。     

一种双路矢量合成式毫米波预失真线性化器

针对目前行波管放大器模拟预失真技术中存在的幅度和相位特性关联性强的问题,提出一种双路矢量合成式预失真器。该预失真器由90电桥、模拟电调衰减器和反射式二极管预失真电路构成。根据理论分析和ADS软件仿真结果加工了实际电路并进行测试。实测结果表明：在工作频率29～31 GHz和额定输入功率区间内,该电路可实现与行波管特性相反的预失真性能;合理调整两支路偏置电压,可实现相位扩张改变30,而增益扩张变化量小于1 dB的性能,有效减小了模拟预失真器幅度和相位特性的关联性。     

实验仪器和教学方法优化研究

针对大学生物理知识减少和仪器设备智能化的现状,在综合分析的基础上,提出了相应的对策.     

基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂SIS系统机组负荷优化分配功能模块为应用背景,针对基本粒子群优化算法易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法。并且通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。     

针对限制幅值磁共振脉冲的优化设计

在磁共振脉冲优化领域,优化脉冲普遍存在幅值过大的问题,这极大地限制了优化脉冲的使用范围。为了限制优化脉冲的幅值,扩大其应用范围,提出了一种基于L-BFGS-B数值算法的脉冲优化设计方法。首先基于Liouville-von Neuman方程,使用最优控制思想构建优化模型;然后使用L-BFGS-B算法,在限制幅值的条件下对优化模型进行数值迭代求解;最后以脉冲的激发效率以及激发轮廓的均匀性作为衡量优化脉冲优劣的标准对该方法进行仿真和实验验证。结果表明,采用该方法获得的优化脉冲在幅值被限制的前提下,仍能获得较传统磁共振脉冲更好的共振激发效果,进而增强信号的灵敏度,提高图像的质量。     

纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。