Hierarchical control for cornering stability of dual-motor RWD vehicles with electronic differential system using PSO optimized SOSMC method

This paper proposes a novel control scheme with a three-layer hierarchical structure to improve the cornering stability of the dual-motor rear-wheel drive (RWD) vehicles with the electronic differential system (EDS). The proposed hierarchical structure for the control system includes the observing layer, control layer, and actuation layer. In the observing layer, the driver model is designed to obtain the nominal steering angle, and the state observer is designed to obtain the yaw angle which cannot be easily measured. Then, particle swarm optimization (PSO) and second order sliding mode control (SOSMC) are employed in the control layer. The SOSMC part is used to design the control law to eliminate the chattering problem in the sliding mode algorithm, and the PSO part is used to obtain the optimal weights in the sliding mode surface to meet the minimum sideslip angle error and yaw rate error. The actuation layer allocates the corrected yaw moment by distributing the driving force to each independent driving wheel. Finally, the numerical tests are carried out under the double line change (DLC) maneuver. The results show that the proposed control system can effectively improve the cornering stability of the dual-motor RWD vehicles and reduce their motor power consumption.     

基于RISC-V处理器的卷积加速SoC系统设计

为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。     

面向理想性能空间的跨架构编译分析方法

编译器性能是计算机系统架构充分发挥优势的体现,编译器优化受机器平台与编译器特征的影响.编译器分析是在目标编译器与多参照编译器、目标平台与多参照平台之间进行的,即编译器与平台的组合是分析的基础.只有在多组合情况下才能为目标编译器优化提供最大可能的性能提升空间和详细的优化方案,但增加编译器与平台的组合往往会增加无法计量的分析工作量.为此,提出了一种基于峰值架构的面向跨平台跨编译器分析方法.基于峰值架构集为目标编译器构建理想性能空间,结合细粒度优势优化定位技术为目标编译器提供优势优化选项和优化方向,并实现编译器优化.最后通过实验验证了该分析技术的实用性与普适性,并为Intel平台上的目标编译器gcc提供了优化方向.     

面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

为更好地对待发布数据进行隐私保护,构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法,并优选对应的隐私保护参数,达到数据提供者所期望的隐私保护效果,满足数据使用者对可用性的要求。实验结果表明,该方法不仅可以找到相对较优的参数值,而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。     

考虑风电和储能接入电网的多目标协同博弈区间经济调度

针对风电的不确定性对电网调度的经济和安全运行造成影响的问题, 充分考虑储能灵活充放电的运行优 势, 提出了一种基于改进均衡协调算法的多目标区间储能经济调度优化方法. 本文综合考虑有功调度与无功优化之 间的内在耦合关系, 以典型日运行的电压偏差和系统综合运行总成本最小化为优化目标, 建立多目标区间储能经济 调度优化模型. 在优化过程中, 首先考虑在直流潮流的区间调度模型中, 通过优化储能和发电机的有功出力来实现 对风电不确定性的处理, 然后采用改进均衡协调算法对考虑交流潮流的有功–无功储能调度模型进行综合优化, 从 而获得兼顾电网安全性与经济性的均衡最优解. 本文还从风电的不同区间波动以及风电场并网规模的角度出发, 分 析了对系统储能调度运行的影响. 最后本文将改进算法获得的最优解与采用带权重系数的理想点法分析获得的 Pareto最优解进行对比分析, 可避免确定权重因子时的人为主观因素. 本文通过对IEEE RTS–24节点系统进行算例 仿真, 验证了所提模型的合理性和可行性.     

改进粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量回归机在预测建模中的参数选取问题,提出一种基于混沌自适应策略的粒子群优化支持向量回归机参数的方法.采用混沌映射算法和聚合度自适应判断策略,增强种群的全局寻优性能,提升粒子的多样性,从而避免种群过早收敛.充分考虑天气、节假日、居民消费等因素的影响,提出一种改进的支持向量回归机预测模型并与粒子群算法的支持向量回归机模型进行对比分析.分析结果表明,该预测模型可将预测的均方根误差降低约40％,绝对值误差降低约42％,相对误差降低约46％,仿真结果验证了所提方法优化了支持向量回归机参数,改善了预测效果.     

基于改进NSGA-II算法求解多目标资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(resource constrained project scheduling problem, RCPSP)要求在满足相关约束的条件下安排各活动开始时间,从而达到某一目标的最优,具有很强的应用背景,并受到众多学者的广泛关注.经典的RCPSP模型以最小化项目工期为单一目标,忽略了资源使用率等因素对项目整体的影响,使其与实际应用仍有较大差距.基于经典的RCPSP模型,引入最优资源均衡为另一目标,将模型扩展为多目标模型,丰富了RCPSP模型的应用场景.同时,考虑到新模型中各活动间存在大量的控制关系,使用传统的启发式多目标算法需要耗费大量的时间对不可行解进行判断,求解性能较低,提出一种新的算法框架NSGA-IIs.该算法框架基于活动间控制关系将各活动分成若干子集,并在初始化和交叉变异等阶段以子集为基本单位产生新的个体,能够较好地避免不可行解的产生,提高算法的效率.使用解集覆盖度作为评价指标,通过实例数据集的实验表明,与已有的求解RCPSP的经典算法相比,所提出的算法具有明显的优越性.     

多查询共享技术研究综述

传统的数据库系统围绕单次查询的模型构建,独立地执行并发查询.由于该模型的限制,传统数据库无法一次对多个查询进行优化.多查询共享技术旨在共享查询之间的公共部分,从而达到提高系统整体响应时间和吞吐量的目的.将多查询执行模式分为两类,介绍了各自的原型系统——基于全局查询计划的多查询原型系统和以运算符为中心的多查询原型系统,并且讨论了两种系统的优势以及所适用场景.在之后的内容中,将多查询共享技术按照查询的各个阶段分为查询编译阶段中的多查询共享技术以及查询执行阶段中的多查询共享技术两大类.以这两个方向为线索,梳理了多查询计划的表示方法、多查询表达式合并、多查询共享算法、多查询优化等各种方向的研究成果.在此基础上,还介绍了共享查询技术在关系数据库和非关系数据库中的应用.最后,分析了共享查询技术面临的机遇和挑战.     

面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法

针对云制造模式下快速选择和组织相关制造资源、保证制造任务执行的问题,提出一种面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法。该方法将制造过程抽象为制造任务执行链,链中的节点对应制造设备云服务或检验云服务,链中的有向边对应物流云服务;并通过行业域、地域和类型域来组织管理云服务,以构造规模较小的候选云服务集,同时减少功能匹配、性能匹配、价格匹配和时间匹配的计算量,达到快速构建云制造虚拟车间的目的。算例分析表明,相比其他方法,该方法能够在更短的时间内完成云服务的选择,并保证所选云服务的服务质量（QoS）在相关域中是更好的。     

横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型

以实现供货商联盟期望物流成本最小化为目标,针对需求随机波动下的多供货商多产品库存路径问题（IRP）进行了研究。基于横向整合战略,设计了供货商联盟成员间车辆配送成本的合理分摊方式。考虑零售商配送软硬时间窗和库存服务水平要求,构建了多供货商多产品的异质车辆库存路径混合整数随机规划模型,并利用需求累积分布逆函数将其转化为确定型规划模型。然后设计改进遗传算法求解该确定型规划模型。算例分析结果显示,使用异质车辆配送可以比使用同质重型和轻型车辆分别降低供货商联盟总成本8.3%和11.92%,分别提升配送车辆装载率24%和17%。敏感性分析结果表明,无论供货商供货数量占联盟总供货数量比例和零售商商品需求变异系数如何变化,采用异质车辆配送的供货商联盟总成本都能得到有效降低;且需求变异系数越大,采用异质车辆配送的优势越明显。