某型装甲车驾驶员终端仿真训练系统设计与实现

针对部队、院校装备教学训练需求,以某型装甲车驾驶员终端为研究对象,研究并分析了某型装甲车辆驾驶员终端结构、工作原理以及对外的接口规范、标准,采用NI公司的虚拟仪表控件、MapInfo公司的MapX地图控件等控件,设计并实现了基于半实物的装甲车驾驶员终端训练系统。系统设计既能满足装备仿真训练,也可以接入实际装备,完成与实际装备的互联和通信,满足部队、院校教学训练的需要,达到了预期的目标。     

特种车辆维修空间可达性评价方法研究

可达性作为维修性的定性指标,缺少定量评价的方法。传统方法只针对装备的整体进行定性评价,不能对不同的等级维修和单个维修动作进行评价。通过对维修性设计中的结构性因素进行分析,得到了空间可达性的主要影响因素。在虚拟维修仿真平台的基础上对工具旋转角度和作业空间比进行了量化评分,给出了针对维修作业过程中单个零部件拆卸的空间可达性评价方法。单个动作评价方法为等级维修的整体空间可达性评价提供了数据基础,并为新型特种车辆的维修方案论证和研制的空间可达性评价提供了手段。     

一种应用于城市环境中的车载自组网广播算法

针对城市环境中车载自组网信息发送面临的问题,本文提出一种可靠的车载自组网广播算法。首先,结合节点间的位置信息与移动方向将节点分类,基于距离机制选择中继节点,实现多跳广播;在十字路口处,为解决消息在各个路口进行广播,结合道路拓扑,将节点分为前向节点与后向节点两类;最后,针对车辆密度稀疏状况而出现通信空洞的问题,采用携带转发策略解决,节点主动探测空洞的发生,并验证消息发送方向上有节点进入通信范围,再次进行消息广播。仿真实验表明,算法在数据包延时、数据包成功发送率以及发送单一数据包平均负荷等方面具有较好的性能。     

基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题

为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。     

基于ATmega128单片机的汽车太阳能充电控制器

利用车上太阳能电池驱动换风扇并作为汽车电瓶辅助充电电源。由ATmega128为核心构成太阳能电池驱动换风扇和电瓶充电的控制系统。这个控制器测量车内外温度、太阳能电池电压、汽车电瓶电压,根据车内外温差自动控制换气风扇工作,根据太阳能电池输出状态和电瓶状态控制充电过程。最后,基于给出的软硬件设计构建了实验系统,进行了实验和总结。     

基于机会约束的电动汽车充光储一体化充电站容量优化方法

针对电动汽车充电站建设运营成本高,土地利用率较低,功能单一的缺点,提出了电动汽车充光储一体化充电站的容量优化方法。考虑光伏出力及电动汽车充电负荷的不确定性,研究在不确定性环境下的容量配置问题,以保证优化方案的可靠性。基于机会约束规划,以建设运营成本最小为目标建立电动汽车充光储一体化充电站容量配置模型,通过序列运算理论将模型中含有随机变量的约束进行确定性转化,采用CPLEX作为模型的求解工具。算例验证了所提模型及方法的有效性。     

考虑电动汽车停泊概率的配电网接纳电动汽车能力评估方法

针对规模化电动汽车无序充电易导致配电网电压及潮流越限,需要定量评估配电网接纳电动汽车的能力问题,提出考虑电动汽车停泊概率的配电网接纳能力评估方法。首先在充电负荷建模环节增加考虑电动汽车停泊概率的影响,采用二阶段方法确定充电负荷所在节点;其次对基础负荷的季节特性进行建模,以研究由此导致的配电网接纳能力季节差异;建立了考虑静态安全约束的接纳能力评估模型,采用机会约束消除充电负荷预测偏差对评估准确度的影响。最后通过算例验证了所提评估方法的有效性。     

基于交通信息和配电网全成本电价的电动汽车充电负荷调度方法

电动汽车的集中充电行为会在一定程度造成交通拥堵,为解决这一问题,综合考虑交通信息和电网信息,基于边际定价理论得到配电网节点边际电价和交通阻塞成本,构建电动汽车充电的全成本电价模型。在此基础上,提出一种考虑交通信息和配电网全成本电价的电动汽车充电负荷调度方法。通过仿真算例验证,该方法在满足电动汽车充电需求的同时可以有效缓解交通拥堵。     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。     

基于模糊逻辑的电动汽车双源混合储能系统能量管理策略

针对电动汽车行驶过程中电池放电电流过大导致的电池容量衰减问题,构建了由锂离子动力电池、超级电容和多端口DC/DC变换器构成的全主动式混合储能系统,其中电流环控制器和电压环控制器分别控制输出电流和直流母线电压。结合超级电容SOC、整车需求功率和车速情况,根据建立的45条模糊控制规则,模糊逻辑控制器调节锂离子动力电池和超级电容的充放电功率,在车辆峰值功率需求较高时避免了高频电流波动对动力电池寿命的影响。同时在功率需求较低时,动力电池给超级电容充电。在HWFET工况下的实验结果表明所提出的全主动式双能量源混合储能系统和基于模糊逻辑的能量管理策略能够有效保护锂离子动力电池免受大电流波动影响,从而达到延长电池寿命的作用。