传动带成型机张力控制系统的优化设计

通过对传动带成型机张力控制系统的控制方案进行比较与分析,优化设计了以单片机为核心、以磁粉制动器为执行元件的恒张力控制系统。该张力控制系统采用智能调节,能进行参数修改、调节变频器加减速曲线及时间常数,可防止卷绕物拉断,具有在线监视、通讯功能,系统操作方便、直观,排线间距控制精度较高,能大幅度提高传动带成品率,具有推广应用价值。     

基于粒子熵的参数自适应变异PSO算法研究

为了避免普通粒子群算法（PSO）可能出现的局部收敛及精度不高现象,围绕影响PSO算法性能的两个重要参数[w]和[pgd],提出了一种面向全局优化的参数自适应变异PSO改进算法。算法定义了粒子熵集概念,可以精确反映粒子群数据的全局聚集特性,由粒子群各维数据的熵值大小决定是否对各维数据的惯性权重[w]进行回归变异,对全局变量[pgd]进行随机变异,并采取引入变异次数因子等方法来避免寻优发散。仿真研究表明该算法比常用算法在寻优精度、摆脱局部陷阱、稳定性等方面均有明显提高,在求解复杂多峰问题上有着良好的表现。     

基于近邻传播聚类的铁路客运节点类别划分

为简化旅客列车开行方案优化编制问题,采用聚类法对铁路客运节点进行类别划分。选取2014年日均旅客发送量排名前100位客运节点的相关属性数据为实例,以铁路客运节点的类别划分依据作为属性变量,首先运用分层聚类中的凝聚法对属性变量进行聚类,然后根据简化的客运节点变量指标,运用近邻传播算法对客运节点样本其进行聚类,并引用CH、KL、IGP等三种聚类有效性指标对聚类结果加以分析。研究结果表明,将100个客运节点分为5个类别时,具有最好的聚类效果,可为旅客列车开行方案的设计奠定基础。     

用于空间的三反射镜光学系统设计

现代空间光学的发展需要很大的线视场、像质接近衍射极限或很大相对口径的无中心遮拦反射系统。能满足这些要求的非三反射系统莫属,虽然现在已有功能十分齐全的光学系统自动优化软件,但求出一个合理的初始结构尺寸还是十分重要的。文章主要探讨了用于空间的三反射镜光学系统设计方法。     

基于最大熵原理的Web服务QoS概率分布获取

为了进行服务风险管理,需要了解服务质量（QoS）的随机特性,而描述QoS随机特性的一种有效手段是获得其准确的概率分布。为此,提出了一种基于最大熵原理在小样本情况下获取Web服务QoS概率分布的方法。方法采用最大熵原理将小样本情况下QoS概率分布获取的问题规约为一个由已知QoS数据确定约束条件的最优化问题进行求解,获得QoS概率密度函数的解析式,然后设计了对该概率密度函数解析式参数进行估计的算法。最后,以实际的Web服务QoS数据为基础,通过实验验证了该方法对不同QoS分布获取时的有效性和合理性,并验证了分布获取算法的效率和终止性。     

基于调峰形势的联络线受电模型及其优化

探讨了基于调峰形势的联络线受电优化模型。该模型根据负荷预测数据,采用分时电价计算方法,综合考虑电网内机组的发电、联络线受电和调峰能力三者的关系,在保证电网安全的条件下,得到了经济效益优化的受电曲线,从而改变了以往受电曲线由人工凭经验制定的状况,为电网的安全经济运行提供了技术依据。     

地热资源在供热空调开发利用中的研究现状和进展

本文首先回顾了国内外地热资源在供热空调方面的应用历程及研究现状,重点介绍了当前地热供暖空调的新技术。其次,就目前系统开发设计中遇到的问题提出并分析了应采取的措施,为地热资源的合理利用提供了依据。     

基于最优乘子潮流估计的故障筛选与排序

提出了一种用于电压稳定安全评估的快速故障筛选和排序方法。该方法从故障前的临界点出发,通过最优乘子潮流法计算得到的故障后边界点来估计故障后临界点,当初始点接近临界点,通过一次迭代即可满足所需的计算精度,从而快速地识别出非严重故障。对于严重故障和某些特殊情况的故障进行了分析并提出了解决办法,保证了对严重故障的估计精度。通过某一实际703节点系统算例验证了该方法的有效性。     

Optimality and convergence of adaptive optimal control by reinforcement synthesis

Adaptive Optimal Control (AOC) by reinforcement synthesis is proposed to facilitate the application of optimal control theory in feedback controls. Reinforcement synthesis uses the critic–actor architecture of reinforcement learning to carry out sequential optimization. Optimality conditions for AOC are formulated using the discrete minimum principle. A proof of the convergence conditions for the reinforcement synthesis algorithm is presented. As the final time extends to infinity, the reinforcement synthesis algorithm is equivalent to the Dual Heuristic dynamic Programming (DHP) algorithm, a version of approximate dynamic programming. Thus, formulating DHP with the AOC approach has rigorous proofs of optimality and convergence. The efficacy of AOC by reinforcement synthesis is demonstrated by solving a linear quadratic regulator problem.     

加工时间线性递减的链约束单机排序问题

讨论了工件的加工时间是开工时间的线性递减函数、工件之间有平行链约束的单机排序问题.对于链可中断和不可中断两种情况,给出了极小化总完工时间的最优算法.