为解决“垃圾围城”难题,设计改进基于讨论机制的头脑风暴优化(discussion mechanism based brain storm optimization,DMBSO)算法对垃圾收运路径进行优化。首先,在低碳环保背景下,考虑车辆载重对碳排放量的影响,建立了以最短路径和极小化碳排放量为目标的绿色垃圾收运路径优化模型;然后设计改进DMBSO算法,其包含组间讨论和组内讨论,使算法在全局搜索和局部搜索达到平衡,并且引入逆转算子、启发式交叉算子和精英保留策略,使改进DMBSO算法适用于解决离散组合优化问题;
直流侧单极接地故障是基于模块化多电平换流器(modular mutilevel converter,MMC)的高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电系统最常见的故障类型,一般以换流站闭锁前子模块电容放电电流近似故障电流,忽略了换流站控制环节的影响,结果存在误差。提出一种考虑换流站控制方式的故障电流计算方法,针对换流站主从控制,改进了基于微分方程的求解方法,在故障后的等效回路中使用并联受控电流源将换流站控制环节纳入考虑范围,分别对定功率控制与定电压控制方式下的故障电
为了满足智慧交通管理系统向智能化方向发展,一般采用毫米波交通雷达对交通流进行实时并准确地检测。由于受到时间、天气和通信故障等因素的影响,以及雷达最大作用距离的限制,数据常常存在缺失异常等情况,从而对交通流变化规律分析带来很大的影响。在研究城市道路中交通流数据质量优化及交通流变化规律的问题时,对原始交通流数据分成三份,首先采用组合检验和阈值检验,非线性回归分析、线性插值、历史均值法、粒子群多层前馈(PSO-BP)神经网络算法,分别完成异常数据的识别、更正及部分缺失数据的填补,然后建立时间序列的交通流模型、交
42CrMoA高强连接螺栓广泛用于风机叶片与轮毂的连接,风机叶片结构复杂性和运行波动性导致载荷复杂交变,长时间交变载荷会造成叶片连接螺栓高频疲劳损伤,螺栓的疲劳失效断裂是风机安全运行急需解决重要问题。以某2 MW风力机叶片42CrMoA高强连接螺栓材料为研究对象,利用PLG-50高频疲劳试验机开展不同加载条件下螺栓材料高频疲劳实验研究。研究结果表明,650 MPa载荷下6.4449×10
6周次后试样尚未断裂,750 MPa载荷下的试样疲劳寿命达1.0564×10
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为扩展固体废弃物的资源化利用途径,以碱渣和钢渣作为固化剂、电石渣作为激发剂,对高含水率疏浚淤泥固化处理,研究固化淤泥在干湿循环条件下的强度性质。正交试验表明,碱渣对固化淤泥强度的影响随养护龄期的增加而增强,固化污泥养护28 d时,碱渣对强度的影响显著,而钢渣和电石渣对强度的影响不显著。在干湿循环条件下,固化剂掺量较少的试样在第3次浸水时破坏;其他试样经5次干湿循环整体仍完整,1次干湿循环使固化淤泥的强度降低约1/2,后续干湿循环对强度的影响不大;增加固化剂掺量有助于提高固化淤泥的干湿循环耐久性。固化淤泥的
为了研究粗粒土路基在长期循环荷载作用下的累积变形规律,开展了一系列动三轴试验,分析了不同动应力比、围压及压实度对粗粒土累积变形的影响。研究结果表明:循环次数为1000次时的累积应变大约为总累积应变的75%,累积应变随着动应力比的增大而增大;当动应力比相同时,围压越大,累积应变越大;粗粒土累积应变随压实度的增大而减小,说明提高压实度能够有效抑制累积应变发展。基于试验结果,提出了能够反映动应力比、围压及压实度影响的粗粒土累积应变预测模型,与试验结果对比有较好的一致性,研究结果可铁路路基变形的预测提供参考依据。
为了实现汽车船舶等行业中钢板件的结构健康监测,针对冲击、碰撞损伤发生时的振动信号,提出了一种结合小波包阈值降噪(WPT)和集合经验模态分解(EEMD)降噪的方法来提高损伤源的定位精度。首先,设计了动态环境下钢板件的冲击损伤试验系统并进行实验方案设计,采集了损伤时刻数据;其次,通过对损伤信号进行WPT-EEMD降噪有效提高信噪比,并利用阈值检测获得信号到达各传感器的时间;最后,基于延时叠加算法,完成了钢板件中损伤区域的定位成像。实验结果表明,该方法可在动态环境下有效定位出钢板件上冲击损伤发生的位置,为解决动
精确的短期电力负荷预测对电力系统的调度与调峰等有着重要的影响。为了提高预测精度提出了基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)预测模型ISSA-LSSVM。麻雀搜索算法的改进过程首先采用Sobol序列产生初始种群,提高初始解质量;其次通过结合锦标赛排序算法避免原算法由于后期种群数量减少导致的种群多样性下降问题;最后引入柯西-高斯双变异提高
多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT*(rapidly-exploring random trees star)算法(back tracking rapidly-exploring random trees star,BT-RRT*),减少无效父节点,并确保各智能体生成优化的无碰撞路径。在协作避障阶段,智能体依据自身的任务
为研究中子管内钛膜中氚浓度逐渐减少的行为,分别对中子管内钛膜的氘氚置换反应与高温释氚两种行为进行深入研究。对局部混合模型下的氘氚置换方程进行修正添加了氘氚扩散项,采用有限元分析软件对氘氚置换方程进行数值解分析,并与未修正的氘氚置换方程进行分析比较。同时通过高温释氚实验,对不同温度下的氚钛膜释氚量进行研究。结果表明:未修正与修正后的氘氚置换反应氚浓度都会随着氘束流注入逐渐减少,修正后的方程的平均氚浓度减少比较快,300 h后趋于稳定;未修正的平均氚浓度减少比较慢,200 h趋于稳定。高温释氚实验表明,氚钛膜