基于STM32的可级联交流充电桩设计

以嵌入式ARM控制器STM32F013RBT6为核心,结合CAN总线,设计了可级联的交流充电桩.该充电桩可以在128个充电通道范围内自由级联,满足不同场合对不同充电通道数量的需求,避免了固定通道充电桩的局限性.同时,各充电单元都带有独立的电压电流检测功能,为不同功率充电器的阶梯收费提供依据.充电桩带有充电器的插拔检测功...     

基于嵌入式系统的电动汽车交流充电桩设计

交流充电桩是电动汽车充电系统的主要设备之一。在此以基于Cortex-M3内核的微处理器为核心,结合嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ,完成了电动汽车交流充电桩的设计与实现。对系统各个硬件模块的原理和结构进行了描述,并详细阐述了应用软件的任务优先级安排和各任务之间的关联性设计。该交流充电桩工作稳定、计量准确、操作简单、安装布设方便,系统的可扩展性强,且已通过相关机构鉴定。     

基于节点分类的混合型网络拓扑布局算法

针对复杂网络拓扑布局中易出现节点重叠、边交叉严重、结构错乱等问题,提出一种新的网络拓扑布局算法。新算法根据网络连接情况,将节点分为重要环路节点和其他节点,采用力导引型和环树型两种不同的方式分别布局该两类节点,最后对温度变量、节点宽度等参数进行调节,完成拓扑布局。实验结果显示,该算法生成的网络布局结构清晰、层次明显,适用于较为复杂的混合型网络环境。     

基于改进PageRank算法的城市轨道交通站点选址规划

为了解决轨道交通选址规划根据静态要素进行选点的问题,提出基于改进PageRank算法来选择城市轨道交通站点。基于移动用户出行数据构建有向带权值的用户出行网络,采用改进PageRank算法识别网络的关键节点,以此作为轨道交通规划的核心站点,根据与核心站点相连的节点的拓扑结构判断轨道交通的"桥接"站点位置,以确定轨道交通的路径走向。实验结果表明,基于改进PageRank算法的城市轨道交通站点选址规划方法能够高效、科学地识别轨道交通规划的核心站点和"中转"站点,提高了城市轨道交通站点选址的准确性。     

基于TLBO优化算法的电动汽车充电站选址

随着电动汽车使用规模的不断增加,建设电动汽车充电站已成为当务之急。文中将每个区域中心作为电动汽车充电负荷中心,以分区内电动汽车充电桩数量作为充电站选址的权重系数,建立了充电站位置和定容的优化模型。采用TLBO优化算法计算出电动汽车充电站的数量、建设地点、每个充电站的覆盖范围以及充电站的充电桩数量。仿真结果表明,TLBO优化算法在电动汽车充电站的选址和定容方面,计算准确、收敛速度快,并且具有良好的全局优化性能。     

基于PageRank算法的改进物流节点选址模型研究

文中针对物流网络设计中的关键物流配送节点选址问题传统算法的局限性,结合PageRank算法和贪心算法,设计了一种考虑交通拥堵情况和节点利用率的连续型多物流节点选址算法。算法将各交通小区货运需求量通过PageRank算法进行推荐排序,然后使用贪心算法和聚类算法不断迭代,获得覆盖所有需求同时满足利用率的物流节点。同时基于南京市仙林区物流数据展开实验。实验结果显示本文提出的算法相比较传统的多元节点算法,在物流节点个数方面,数量有明显减少;在服务交通小区覆盖率方面,本文提出算法覆盖率略低于多元节点法,但覆盖率均超过90%,即该算法覆盖范围利用率均能达到平均水平。综合考虑物流节点的建设及运营成本,可得出如下结论:文中提出的基于PageRank算法的连续型多物流节点覆盖算法较传统的节点选择算法高效。     

基于认知的拓扑生成与信道分配算法

认知无线电技术通过感知周围环境,自适应地调整拓扑结构和通信参数,可以有效地提高通信性能。由于环境的变化,尤其授权用户工作状态的变化,认知无线电网络的拓扑结构和信道分配结果也动态变化。主要基于图论模型研究最大化瓶颈链路吞吐率目标下的拓扑生成与信道分配问题。基于KM算法提出了干线节点和剩余节点的信道分配方法,仿真分析表明,可用信道比例较低时,EC、PCA、MDS、LTSA和DM方法可以在一定程度上提高组网的成功率。     

基于多目标优化算法的天线布局方法

针对现有天线布局中单目标优化算法的不足,提出了一种基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法。建立了基于天线隔离度的优化布置模型,将该算法与FEKO软件相结合,通过一个简单的天线优化布置实例,验证了该算法的有效性。     

基于免疫算法的 TD-SCDMA 网络基站选址优化

针对已有3G基站选址优化算法的不足和TD-SCDMA网络的特点,提出了一种基于免疫算法的TD-SCDMA网络基站选址优化方案。建立了基站选址问题的数学模型,设计了基于反学习的种群初始化方案和精英交叉策略,给出了免疫优化算法框架。实验结果表明,该算法不仅能够以较小的建站代价获得较高的网络覆盖率,而且算法具有较好的收敛性。     

基于 VPR的 FPGA 布局算法的改进

通过在原模拟退火算法中加入回火过程对原算法进行优化,同时,减小内循环次数用于弥补回火导致的布局时间增量。回火过程用于寻找“被遗漏”的最优解。结果表明新算法利于跳出局部最优“陷阱”,进一步搜索最优解,具体体现在改进后的算法不但能够保证布局质量,而且缩减了布局时间,同时,布线时间与电路关键路径延时得到不同程度的改善。     

基于格栅优化与拓扑解析的配网数据分析算法

针对传统的配电网造价数据分析模型存在运算时间长、准确性高度依赖人工等问题,文中基于格栅理论思想,将BP神经网络与启发式算法相结合,提出了一种配电网造价数据分析算法。该算法以BP神经网络为数据处理工具,利用狼群算法对参数加以优化,进而提升了模型的全局搜索能力。为提高模型的计算精度,还引入主成分分析法实现对输入数据的降维。使分类结果更加精确后,再通过解析配电网网络拓扑获得关键参数并进行训练。实验测试中,该算法的相对误差值与运算时间分别为6.11%及30.19 s,综合性能在对比算法中也为最优,由此证明了该算法的精确度和运算效率良好,故具有一定的工程应用价值。     

基于免疫优化算法的iGPS发射器布局优化方法

为了获得更优的发射器布局,使系统达到更高的定位精度,提出一种基于免疫优化算法的iGPS发射器布局优化方法,根据系统的测量原理得到该系统的测量不确定度模型,由此建立亲和度函数,使用免疫优化算法对发射器布局进行优化,并通过仿真进行验证.结果表明:所提方法可以显著优化发射器布局,提高系统的测量精度;与遗传算法相比,免疫优化算...     

基于划分的力矢量布局算法

提出了一个全新的基于划分的力矢量布局算法.针对大规模集成电路的布局问题,采用基于并行结群技术的递归划分方法进行分解解决,并结合改进的力矢量算法对划分所得的子电路进行迭代布局优化.通过对MCNC标准单元测试电路的实验,与FengShui布局工具相比,该布局算法在花费稍长一点的时间内获得了平均减少12%布局总线长度的良好效果.     

基于模拟退火算法的城市电动汽车充电站优化布局

阐述了电动汽车充电站选址模型,以充电站收益最大化为目标函数,交通流量为约束条件,并运用模拟退火算法求解该模型。结果表明,将模拟退火算法应用于电动汽车充电站选址可以为电动汽车项目管理者提供一个优化或近似最优的选址方案。     

基于改进聚类算法的网络平台异常数据挖掘方法

为提高挖掘结果与对应异常数据类型之间的关联度,确保挖掘结果能够为网络平台异常状态识别提供有力依据,文章引入改进聚类算法,开展网络平台异常数据挖掘方法设计研究.通过基于改进聚类算法的网络平台运行数据分类、网络平台异常检测、网络平台分布式最大频繁序列提取、最大频繁序列数据比对与挖掘,提出一种全新的挖掘方法.通过对比实验结果...     

基于k连通的拓扑算法GKETA

主要研究了无线传感器网络的k连通拓扑控制问题。提出了一种新的基于k连通控制的拓扑算法GKETA,首先通过二元二次非线形回归法找到网络节点个数N,节点发射半径R,和连通度k之间的关系,通过最大发射功率构建初始k连通图。通过对算法的分析及大量比较实验,验证了GKETA算法在拓扑控制的冗余度和连通度上由于其k连通算法,节约了节点能量,具有更强的网络容错能力。     

基于果蝇优化算法的斗轮堆取料机异常状态检测方法

目前对于斗轮堆取料机异常状态检测存在检测精度较低的问题,现提出基于果蝇优化算法的斗轮堆取料机异常状态检测方法。通过对斗轮堆取料机的在线监测数据进行预处理,得到参数特征数据集,利用优化后的果蝇算法构建出斗轮堆取料机异常状态检测模型,实现对斗轮堆取料机的精准检测。最后通过对比实验,建立斗轮堆取料机仿真模型,利用两种检测方法对模型异常状态进行检测,通过实验可得出提出的检测方法在检测精度上要优于传统的异常状态检测方法的结论,为研究同类型的异常状态检测方法提供积极的借鉴意义。     

OEMCM中光互连布局算法的研究

本文着重于具有FSOI结构的OEMCM的光学互连及其布局算法研究.针对具有CGH的FSOI系统中的互连布局特点,提出一种有效互连布局算法.运用该算法对典型的大规模互连网络示例进行的运算结果表明,该算法不仅能够有效地解决这种FSOI系统中的网络互连具有一定空间局限性的问题,而且与已有的其它互连布局算法的计算机模拟结果相比,本文的算法在布局结果、算法的收敛性等方面具有明显的优点.     

基于并行模拟退火算法的复杂机电产品的布局设计

布局问题理论上属于NPC问题,在工程实践中经常遇到复杂机电产品的布局问题.为了较好的解决这样的问题,文章以模拟退火算法为基础,针对其早熟和收敛速度慢的缺陷加以改进,给出了并行算法和模拟退火算法相结合的算法。该算法用MPI和VC混合编程,并且加入网格服务策略,可以在多台机器上联合运行,一方面可以为模拟退火算法选择更好的运行结果,另一方面可以加快算法的运算效率。