低温工况下燃料电池性能衰减及策略优化

利用极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)、循环伏安(CV)及分区测试技术等表征手段,从不同角度对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在低温(0℃)存储和启动工况下的性能衰减进行研究.结果表明:停机过程无气体吹扫的情况下,冻结/解冻循环导致PEMFC极化阻抗增加,电流密度衰减,催化剂电化学活性面积(ECSA)减少,以及分区电流密度分布均匀性下降,直接影响了PEMFC耐久性;基于优化的二次吹扫策略,可在更少吹扫气体用量下,增强吹扫除水效果;通过水浴加热辅助,在340s内成功实现单电池-30℃低温冷启动.     

考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度问题

考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求.     

废气再循环阿特金森汽油机经济性优化算法

基于一维整机模型在3 000r·min-1部分负荷工况下对Atkinson汽油机性能进行仿真分析.结果表明,在保持节气门位置、空燃比与点火提前角不变的情况下,随着废气再循环率提升或随着LIVC(late intake valve closing)增大,发动机的油耗均呈现增大趋势.为进一步优化Atkinson发动机燃油经济性,在节气门全开条件下搭建了GT-power与MATLAB联合仿真模型,通过改进的遗传算法,对废气再循环率、进气门晚关角、点火提前角、空燃比等参数进行优化迭代,并对历代种群进行了模糊聚类分析,得出了不同负荷工况点的油耗最优值及对应的控制参数.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

列车轮轨黏着力在线估测计算方法

针对列车的制动防滑控制,提出黏着力的在线估测计算方法.因为黏着力不易测量,如何实时监测黏着力大小以便充分利用轮轨黏着是防滑控制的关键.建立了轮对动力学模型,并采用卡尔曼滤波器、扩张状态观测器等,以轴速和车轮等效夹紧力作为可输入量,设计了5种黏着力在线估测计算方法.采用Simulink软件平台,设置了信号噪声污染和传输延迟,并仿真了黏着力不变和黏着力变化两种工况,结果显示5种算法都能对黏着力进行估测,但综合黏着力估测的响应时间和最大误差两个指标来看,非线性扩张状态观测算法对黏着力的估测效果是最好的.最后,采用实测数据,进一步验证了算法对黏着力估测的准确性.     

层间位移约束下高层框架支撑结构的单步优化法

从虚功角度将基于层间位移约束的高层建筑规则结构多约束优化问题转化为基于顶层整体转动的单约束问题,并提出了基于虚功的单步优化法.通过算例分析了单步优化法应用情况,并将其优化结果与SAP2000有限元分析软件优化结果进行对比.结果表明:针对层间位移约束,采用单步优化法用钢量节省约10%.     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

求解非光滑优化问题的修正HS三项共轭梯度法

为了提高大规模非光滑优化问题的求解效率,克服其他方法存储需求大、算法复杂等缺点,提出求解非光滑优化问题的一种修正HS共轭梯度算法。在经典HS三项共轭梯度法的基础上提出一种新的搜索方向,并利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术进行设计。新算法满足充分下降条件,搜索方向属于信赖域,在适当条件下证明了新算法全局收敛。初步的数值实验表明新算法在求解非光滑无约束优化问题方面比LMBM方法更有效。新算法不仅具有较好的收敛性质,而且数值表现良好,为更加高效地求解非光滑优化问题提供了新的方法。     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。