研 究了双目视觉测量系统的结构参数优化问题.对双目视觉测量的有效视场约束条件进行了数学 描述,建立了双目视觉坐标测量系统的数学模型.在考虑像点提取误差的条件下,利用误差理论建立了测量 误差模型,并基于待测量的视场范围要求,定义了测量系统结构参数的优化指标。最后,通过枚举法进行了 优化求解.
上传时间: 2017-07-02
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电动汽车用异步电机系统效率优化控制研究 (中科院博士论文)目前,大量应用于工农业生产的交流异步电机驱动系统,存在着整体效率较低的缺陷,造成资源浪费严重。本文以应用于电动汽车的中小功率等级异步电机驱动系统为研究对象,并针对被广泛应用的SVPWM电压型逆变器输出调制电压中含有基波电压以及谐波电压的实际特点,提出要从两个方面对稳态轻载工况下异步电机系统进行效率优化控制:优化电机的基波励磁磁链,寻找由基波电压所引起的电机铁芯损耗和铜损的最优平衡点,以减少由基波电压引起的电机损耗 优化SVPWM发生方法,控制逆变器的谐波电压输出,以减少由谐波电压引起的电机铁芯损耗和铜损。论文主要包括以下几个方面: 针对常用MATLAB/Simulink模块库所提供的异步电机模型不包含铁芯损耗这一缺陷,本文提出了一种计及铁芯损耗的异步电机数学模型,模型不包含微分环节,保证了仿真时的稳定性,模型所需参数均可通过普通的短路和空载实验获取。模型符合电机实际情况,具有简单、可靠、易于实现的优点。 基于损耗模型控制(LMC)以及最小直流母线功率在线搜索控制(SC)的研究成果,本文提出了一种新型混合在线式直流最小功率模糊搜索效率优化控制算法(FLSC)。
上传时间: 2013-12-17
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求解一些数学中最常见遇到的非线性最优化的模型,比如信号灯的优化配时问题求解等等。
上传时间: 2014-01-15
上传用户:wangdean1101
随着我国经济的迅速发展和信息技术的进步,物流行业已经被确定为我国国民经济的重要产业和经济发展的新增长点,其中物流配送路径的优化是物流系统中的关键一环,选择合理经济的配送路线可以极大的降低配送成本,提高配送效率,增加企业的经济效益。 本文以如何科学的解决配送路径的优化问题为出发点,分析比较了各种算法在解决VRP中的特点与利弊,由于蚁群算法有着良好的正反馈机制与较强的鲁棒性和灵活性,本文选择了蚁群算法作为解决VRP问题的算法,并结合VRP问题本身的特点,针对蚁群算法存在的过早收敛等不足进行改进,最后将改进的蚁群算法应用在本文所建立的VRP模型中,并通过仿真试验,证明了蚁群算法在解决大规模动态VRP问题中的有效性和可行性。 论文主要研究工作和创新性成果有以下几个方面: (1)设定了一类配送点位置不变,需求时间不定的动态带软时间窗的VRP问题。利用时间段的概念,将动态VRP问题转化为连续时间段内的静态VRP问题进行研究,构造了该问题的模型,提出了动态VRP问题的求解方案。 (2)结合VRP问题的特点,针对蚁群算法的早熟等不足,对蚁群算法进行改进,通过对伪随机概率公式的改进,配送点的二次...
上传时间: 2017-09-11
上传用户:熊少锋
随着我国经济的迅速发展和信息技术的进步,物流行业已经被确定为我国国民经济的重要产业和经济发展的新增长点,其中物流配送路径的优化是物流系统中的关键一环,选择合理经济的配送路线可以极大的降低配送成本,提高配送效率,增加企业的经济效益。 本文以如何科学的解决配送路径的优化问题为出发点,分析比较了各种算法在解决VRP中的特点与利弊,由于蚁群算法有着良好的正反馈机制与较强的鲁棒性和灵活性,本文选择了蚁群算法作为解决VRP问题的算法,并结合VRP问题本身的特点,针对蚁群算法存在的过早收敛等不足进行改进,最后将改进的蚁群算法应用在本文所建立的VRP模型中,并通过仿真试验,证明了蚁群算法在解决大规模动态VRP问题中的有效性和可行性。 论文主要研究工作和创新性成果有以下几个方面: (1)设定了一类配送点位置不变,需求时间不定的动态带软时间窗的VRP问题。利用时间段的概念,将动态VRP问题转化为连续时间段内的静态VRP问题进行研究,构造了该问题的模型,提出了动态VRP问题的求解方案。 (2)结合VRP问题的特点,针对蚁群算法的早熟等不足,对蚁群算法进行改进,通过对伪随机概率公式的改进,配送点的二次...
上传时间: 2013-12-18
上传用户:yuanyuan123
生产排程是生产运作管理的基本问题,通过仿真等方法可以编排和优化生产排程,提高及时交货率和设备利用效率。首先分析生产排程的基本概念,生产排程的三个子过程,以及生产排程问题的解决方法。然后讨论了生产排程涉及到的主要因素,并使用面向对象技术分析订单类、设备类、人员类、存储类、工件类等模型构建的主要因素,最后给出了生产排程的UML静态结构图,为设计生产排程软件奠定了基础。
标签: 模型
上传时间: 2016-11-21
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用,预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高,但观测范围局限、站点分布不均匀,易受环境影响,难以区域扩展;模型模拟可实现不同尺度参量估算,但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制,导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息,建立两者相互制约调节的优化关系,以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路,本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上,重点突破全球动态植被模型(Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM)敏感参数优化方法,获取适宜中国的参数化方案:在此基础上,引入数据同化算法,将遥感卫星产品信息与模型相融合,在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹,提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域,实现对20002015年中国地区总初级生产力(Gross Primary Productivity GPP)和敬发(Evapotranspiration,ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1)将LP」DGwM中所选出的22个可调参数(涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域)在各自取值范围内随机获得不同的参数组合,结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性,尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性(Relative Uncertainty,RU)基本保持在09-1.25之间,不具有明显的年际变异性:ET相对不确定性RU月变化趋势明显,且基本处于0.5以下,明显低于GPP,说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签: 数据融合
上传时间: 2022-03-16
上传用户:shjgzh
随着人类社会的进步,科学技术的发展日新月异,模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展,人工神经网络在计算机科学,人工智能,智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会,科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域,算法的优化显得尤为重要,对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型,对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足(收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题),在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题,本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势,能够弥补BP网络的不足,为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来,提出了一种新的网络结构,在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的,本文首先设计了BP神经网络结构,在此基础上,应用遗传算法进行优化,达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台,对算法的优化内容进行了仿真实验,得出的效果也符合期望值,实现了对BP算法优化的目的。关键词:生物神经网络:人工神经网络;BP网络;遗传算法;仿真随着电子计算机的问世及发展,人们试图去了解人的大脑,进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时,引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络(Artificial Noural Networks,ANN)(注:简称为神经网络),是一种数学算法模型,能够对信息进行分布式处理,它模仿了动物的神经网络,是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度,通过调节内部大量节点之间的关系,最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习,掌握输入与输出之间的潜在规则,能够对新数据进行分析计算,推算出输出结果,因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性,这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间: 2022-06-16
上传用户:jiabin
1)针对loT组寻呼的连接场景,在下一代移动通信网络中应用NB-IOT技术的基础之上,将网络优化的重点放到尽可能地保证1oT设备的随机接入性能上。为此,本文提出一种基于时隙散射的1oT组寻呼随机接入优化策略。首先为1oT组寻呼的连接场景建立基于排队论的数学模型:接着通过数学公式推导山初始状态时散射到各个时隙的1oT设备数,从而得出具体的时隙散射算法。系统仿真结果表明,本文提出的方案在1oT设备数增加时,依然能够有效地保证1oT设备的随机接入性能。2)针对具有特定功能的10T混合连接场景,将网络优化的重点放到保证时延敏感度高的业务的随机接入性能上。为此,本文提出一种基于前导码组合的随机接入优化方案。主要的思想是用不同的前导码组合来表征不同业务的优先级,从而避免了静态或半静态前导码分配方案的缺点。本文给出了组合两个前导码的具体方案并推导出相应的不同优先级业务的接入性能公式,通过系统仿真可以得到,本文提出的方案在保证低优先级业务吞吐量的同时能够有效地保证了高优先级业务的时延需求。与此同时,本文提出的方案适用于具有不同时延敏感度的H2H与loT混合连接场景3)针对海量连接的1oT业务连接场景,在未来5G移动通信系统的服务定制化平台下,将网络优化的重点放到提高系统资源利用率上。本文根据1oT包小而多的特点,提出聚合策略,并给出具体的包聚合逻辑。针对多小站交叉覆盖的区域,提出基于1oT流量聚合的资源分配机制。实验仿真表明,针对1oT小包的聚合模块能够有效地节省系统资源,提高系统的资源利用率。
上传时间: 2022-06-19
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摘要:在光伏发电系统优化的研究中,为了有效提高太阳能利用率,建立了光伏电池等效电路和数学模型,在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建光伏电池通用工程模型,光伏电池通过串并联方式组合成光伏阵列,并利用电导增量法原理通过控制Boost电路占空比实现光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT),仿真结果表明:改进模型可仿真任意光照强度、环境温度下,不同型号光伏电池及其串并联组合成光伏阵列的1-V特性,并能较好控制并实现MPPT,模型动态性能好,具有较强的实用性。关键词:光伏电池;串并联组合;最大功率点跟踪
上传时间: 2022-06-19
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