特种车辆模拟驾驶训练中六自由度平台控制研究

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为了在有限的空间内,模拟出特种车辆驾驶过程中的各种姿态,研制了一套应用于特种车辆模拟驾驶训练系统的六自由度运动平台.对六自由度运动平台的机械结构进行芨计,使其满足运动行驶过程中的运动姿态模拟;通过嵌入式控制系统设计,实现对运动平台中每个自由度的控制;利用逆解算法求得每个电动缸的位移量,利用洗出算法实现加速度和角位移等状态的体感模拟.经验证,该运动平台具有沉浸感强、精度高、低延迟等特点,可有效完成训练任务.
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为迅速有效地响应柔性作业车间调度(Flexible Job-shop Scheduling problem,FJSP)中的机器故障扰动事件,提出一种基于博弈论的柔性作业车间动态调度方法.采用求和加权法和非支配排序基因算法(Non-Dominated Sort Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)算法生成预调度方案,在NSGA-Ⅱ中引入自适应交叉算子,提高种群多样性;针对机器故障下FJSP动态调度问题,为兼顾调度方案的稳定性与鲁棒性指标,并快速响应扰动事件,建立多阶段完全信息静态博弈模型,
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为提高优化调度解集质量,针对多目标模糊柔性作业车间调度问题,以模糊最大完工时间、模糊机器总负载、模糊瓶颈机器负载为优化目标,提出多策略融合的量子粒子群算法.使用混沌映射提高初始种群质量,并引入莱维飞行策略增强算法跳出局部最优能力,设计一种基于机器变异的邻域搜索策略进行局部搜索.利用交叉维护精英个体的多样性,结合模拟退火进行深度寻优.考虑模糊生产成本,引入多指标加权灰靶决策模型解决调度方案决策难题.通过仿真实验验证了算法和决策模型的优越性和有效性.
为提高短期光伏功率的预测精度,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化随机森林(Random Forest,RF)的变权组合预测模型.利用灰色关联分析选出相似日,使用EW将功率时间序列分解成不同频率的子模态,根据频率将其重构为高、中、低频3个模态,建立 PSO-RF,PSO-BP,PSO-LSSVM预测模型动态计算各自权值进行重构,进行误差校正输出预测结果.通过对澳大利亚光伏
为了对短期风电功率及其波动范围作出有效预测,提出了一种基于Kmeans聚类和核主成分分析法结合随机森林算法的风电功率预测方法.采用聚类分析数据处理方法对气象风力发电数据进行预处理,提高数据质量,使用核立成分分析法对风电数据的8个特征数据进行降维处理去除特征间的相关性,采用随机森林算法进行预测,得到风电功率的预测值.结果 表明:与传统的预测模型相比,采用聚类和核主成分分析法结合随机森林算法的模型进行预测,降低了预测误差,并能更准确地跟踪风电功率的变化.
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基于蒙特卡罗方法,通过对伽马射线与物质相互作用、放射源、测量电子学系统和防护材料等建模,构建放射线探测与电脉冲产生的物理数学模型,进行模拟数据采集算法程序实现,并结合适当的测量系统场景仿真模型,交互式完成放射线测量数据的模拟采集以及后续的能谱处理.该仿真系统可虚拟仿真单道脉冲幅度分析测量和计算机多道测量实验,可实现混合源、未知源或自定义放射源在不同尺寸晶体下的能量、活度和能谱测量实验项目;可开展铅当量和半价层测量、不同材料防护性能测量评价等实验项目;可用于放射测量仪器开发和测试校准,未知放射源能谱比对等.