自适应状态转移模拟退火算法及其应用

状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算法的适用性和求解效率;借鉴群智能算法的均值更新方法对平移算子进行改进,增强算子的搜索特性。通过23个基准测试函数和8个工程设计问题进行实验验证并与其他算法对比,证明了ASTSA算法和改进策略的有效性。     

锂离子电池剩余使用寿命预测方法综述

近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本综述全面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状,系统介绍了现有预测算法,并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。基于模型的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验退化模型;基于数据驱动的方法涵盖了支持向量回归、高斯过程回归、极限学习机、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等常用的机器学习方法。本文详细分析了每种方法的优缺点,并重点阐述了机器学习方法在特征提取与融合方法等方面的应用及发展情况。对于特征提取,本文从电流电压温度曲线、IC曲线、EIS曲线中进行总结分析;对于融合方法,本文将其细分为模型-模型、数据-模型、数据-数据融合方法并进行分析。最后,针对当前研究存在的问题,本综述从早期预测、在线预测和多工况预测3个方面提出了对剩余使用寿命预测方法的研究建议,为提升锂电池剩余使用寿命预测算法的准确性和实用性提供思路。     

改进拉格朗日松弛算法的机组组合研究

为提高计算效率,并针对传统拉格朗日松弛算法(LR)在优化过程中存在对偶间隙不能收敛的问题,提出了一种改进的拉格朗日松弛算法(LR-CMSCA)以优化大规模机组组合问题。首先通过正弦余弦算法(SCA)优化拉格朗日乘子的更新路径,以缓解振荡现象;然后在SCA中引入柯西变异算子对当前粒子进行干扰,尽可能避免陷入局部最优,并引入自适应权重更新策略,使粒子更快逼近最优解;最后利用不同机组规模的电力系统进行仿真计算,并将计算结果与其他算法进行比较。结果表明,该方法在计算结果上具有优势,且有实际应用价值。     

超音速等离子射流中飞行粒子的熔化行为研究

耐高温陶瓷材料氧化钇部分稳定的二氧化锆（Yttria Partially Stabilized Zirconia,YSZ）以其优异的隔热、抗高温氧化等特性，近年来在核电军工、航空航天等领域得到关注。本研究基于计算流体动力学（Computational Fluid Dynamic,CFD）方法，建立了关于超音速喷涂（Supersonic Atmospheric Plasma Spraying,SAPS）等离子流场三维模型，分析了不同喷涂参数在拉伐尔喷嘴中产生的射流特性和飞行粒子的熔化和受力状态。当喷涂参数从71 kW降低到36 kW，喷涂功率降低了49.2%，等离子体射流的最高速度降低了8.5%，最高温度降低了22.2%；使用在线监测设备Spray Watch 2i(Osier,Finland)对飞行粒子的速度和温度进行在线实测，与模拟结果的对比表明：两者的相对误差在15%以内，模拟与试验结果得到了有效地相验证，这为核反应中的耐事故燃料包壳所需的高性能隔热涂层结构的精确控制提供理论指导。