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優化模型

  • 研 究了雙目視覺測量系統的結構參數優化問題.對雙目視覺測量的有效視場約束條件進行了數學 描述

    研 究了雙目視覺測量系統的結構參數優化問題.對雙目視覺測量的有效視場約束條件進行了數學 描述,建立了雙目視覺坐標測量系統的數學模型.在考慮像點提取誤差的條件下,利用誤差理論建立了測量 誤差模型,并基于待測量的視場范圍要求,定義了測量系統結構參數的優化指標。最后,通過枚舉法進行了 優化求解.

    標簽: 雙目視覺 參數優化 測量系統 測量

    上傳時間: 2017-07-02

    上傳用戶:zhangliming420

  • 電動汽車用異步電機系統效率優化控制研究 (中科院博士論文)目前,大量應用于工農業生產的交流異步電機驅動系統,存在著整體效率較低的缺陷,造成資源浪費嚴重。本文以應用于電動汽車的中小功率等級異步電機驅動

    電動汽車用異步電機系統效率優化控制研究 (中科院博士論文)目前,大量應用于工農業生產的交流異步電機驅動系統,存在著整體效率較低的缺陷,造成資源浪費嚴重。本文以應用于電動汽車的中小功率等級異步電機驅動系統為研究對象,并針對被廣泛應用的SVPWM電壓型逆變器輸出調制電壓中含有基波電壓以及諧波電壓的實際特點,提出要從兩個方面對穩態輕載工況下異步電機系統進行效率優化控制:優化電機的基波勵磁磁鏈,尋找由基波電壓所引起的電機鐵芯損耗和銅損的最優平衡點,以減少由基波電壓引起的電機損耗 優化SVPWM發生方法,控制逆變器的諧波電壓輸出,以減少由諧波電壓引起的電機鐵芯損耗和銅損。論文主要包括以下幾個方面: 針對常用MATLAB/Simulink模塊庫所提供的異步電機模型不包含鐵芯損耗這一缺陷,本文提出了一種計及鐵芯損耗的異步電機數學模型,模型不包含微分環節,保證了仿真時的穩定性,模型所需參數均可通過普通的短路和空載實驗獲取。模型符合電機實際情況,具有簡單、可靠、易于實現的優點。 基于損耗模型控制(LMC)以及最小直流母線功率在線搜索控制(SC)的研究成果,本文提出了一種新型混合在線式直流最小功率模糊搜索效率優化控制算法(FLSC)。

    標簽: 異步電機 電動汽車 應用于 優化控制

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:壞壞的華仔

  • 求解一些數學中最常見遇到的非線性最優化的模型

    求解一些數學中最常見遇到的非線性最優化的模型,比如信號燈的優化配時問題求解等等。

    標簽: 非線性 模型

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:wangdean1101

  • 隨著我國經濟的迅速發展和信息技術的進步,物流行業已經被確定為我國國民經濟的重要產業和經濟發展的新增長點,其中物流配送路徑的優化是物流系統中的關鍵一環,選擇合理經濟的配送路線可以極大的降低配送成本,提高

    隨著我國經濟的迅速發展和信息技術的進步,物流行業已經被確定為我國國民經濟的重要產業和經濟發展的新增長點,其中物流配送路徑的優化是物流系統中的關鍵一環,選擇合理經濟的配送路線可以極大的降低配送成本,提高配送效率,增加企業的經濟效益。 本文以如何科學的解決配送路徑的優化問題為出發點,分析比較了各種算法在解決VRP中的特點與利弊,由于蟻群算法有著良好的正反饋機制與較強的魯棒性和靈活性,本文選擇了蟻群算法作為解決VRP問題的算法,并結合VRP問題本身的特點,針對蟻群算法存在的過早收斂等不足進行改進,最后將改進的蟻群算法應用在本文所建立的VRP模型中,并通過仿真試驗,證明了蟻群算法在解決大規模動態VRP問題中的有效性和可行性。 論文主要研究工作和創新性成果有以下幾個方面: (1)設定了一類配送點位置不變,需求時間不定的動態帶軟時間窗的VRP問題。利用時間段的概念,將動態VRP問題轉化為連續時間段內的靜態VRP問題進行研究,構造了該問題的模型,提出了動態VRP問題的求解方案。 (2)結合VRP問題的特點,針對蟻群算法的早熟等不足,對蟻群算法進行改進,通過對偽隨機概率公式的改進,配送點的二次...

    標簽: 經濟 發展 信息技術 產業

    上傳時間: 2017-09-11

    上傳用戶:熊少鋒

  • 隨著我國經濟的迅速發展和信息技術的進步,物流行業已經被確定為我國國民經濟的重要產業和經濟發展的新增長點,其中物流配送路徑的優化是物流系統中的關鍵一環,選擇合理經濟的配送路線可以極大的降低配送成本,提高

    隨著我國經濟的迅速發展和信息技術的進步,物流行業已經被確定為我國國民經濟的重要產業和經濟發展的新增長點,其中物流配送路徑的優化是物流系統中的關鍵一環,選擇合理經濟的配送路線可以極大的降低配送成本,提高配送效率,增加企業的經濟效益。 本文以如何科學的解決配送路徑的優化問題為出發點,分析比較了各種算法在解決VRP中的特點與利弊,由于蟻群算法有著良好的正反饋機制與較強的魯棒性和靈活性,本文選擇了蟻群算法作為解決VRP問題的算法,并結合VRP問題本身的特點,針對蟻群算法存在的過早收斂等不足進行改進,最后將改進的蟻群算法應用在本文所建立的VRP模型中,并通過仿真試驗,證明了蟻群算法在解決大規模動態VRP問題中的有效性和可行性。 論文主要研究工作和創新性成果有以下幾個方面: (1)設定了一類配送點位置不變,需求時間不定的動態帶軟時間窗的VRP問題。利用時間段的概念,將動態VRP問題轉化為連續時間段內的靜態VRP問題進行研究,構造了該問題的模型,提出了動態VRP問題的求解方案。 (2)結合VRP問題的特點,針對蟻群算法的早熟等不足,對蟻群算法進行改進,通過對偽隨機概率公式的改進,配送點的二次...

    標簽: 經濟 發展 信息技術 產業

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:yuanyuan123

  • 生產排程與模型構建研究

    生產排程是生產運作管理的基本問題,通過仿真等方法可以編排和優化生產排程,提高及時交貨率和設備利用效率。首先分析生產排程的基本概念,生產排程的三個子過程,以及生產排程問題的解決方法。然后討論了生產排程涉及到的主要因素,并使用面向對象技術分析訂單類、設備類、人員類、存儲類、工件類等模型構建的主要因素,最后給出了生產排程的UML靜態結構圖,為設計生產排程軟件奠定了基礎。

    標簽: 模型

    上傳時間: 2016-11-21

    上傳用戶:你的名字啊

  • 基于模型—數據融合的中國區域碳水通量動態模擬及分析

    準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用,預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高,但觀測范圍局限、站點分布不均勻,易受環境影響,難以區域擴展;模型模擬可實現不同尺度參量估算,但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制,導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息,建立兩者相互制約調節的優化關系,以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路,本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上,重點突破全球動態植被模型(Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM)敏感參數優化方法,獲取適宜中國的參數化方案:在此基礎上,引入數據同化算法,將遙感衛星產品信息與模型相融合,在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡,提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域,實現對20002015年中國地區總初級生產力(Gross Primary Productivity GPP)和敬發(Evapotranspiration,ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1)將LP」DGwM中所選出的22個可調參數(涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域)在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合,結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性,尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性(Relative Uncertainty,RU)基本保持在09-1.25之間,不具有明顯的年際變異性:ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯,且基本處于0.5以下,明顯低于GPP,說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。

    標簽: 數據融合

    上傳時間: 2022-03-16

    上傳用戶:shjgzh

  • 基于遺傳算法的BP神經網絡的優化研究及MATLAB仿真

    隨著人類社會的進步,科學技術的發展日新月異,模擬人腦神經網絡的人工神經網絡已取得了長足的發展。經過半個多世紀的發展,人工神經網絡在計算機科學,人工智能,智能控制等方面得到了廣泛的應用。當代社會是一個講究效率的社會,科技更新領域也是如此。在人工神經網絡研究領域,算法的優化顯得尤為重要,對提高網絡整體性能舉足輕重.BP神經網絡模型是目前應用最為廣泛的一種神經網絡模型,對于解決非線性復雜問題具有重要的意義。但是BP神經網絡有其自身的一些不足(收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題),在解決某些現實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題,本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優勢,能夠彌補BP網絡的不足,為解決大規模復雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網絡有機地結合起來,提出了一種新的網絡結構,在穩定性、學習性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的,本文首先設計了BP神經網絡結構,在此基礎上,應用遺傳算法進行優化,達到了加快收斂速度和全局尋優的效果。本文借助MATLAB平臺,對算法的優化內容進行了仿真實驗,得出的效果也符合期望值,實現了對BP算法優化的目的。關鍵詞:生物神經網絡:人工神經網絡;BP網絡;遺傳算法;仿真隨著電子計算機的問世及發展,人們試圖去了解人的大腦,進而構造具有人類思維的智能計算機。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機戰勝人類棋手的同時,引發了人們對模擬人腦信息處理的人工神經網絡的研究。1.1研究背景人工神經網絡(Artificial Noural Networks,ANN)(注:簡稱為神經網絡),是一種數學算法模型,能夠對信息進行分布式處理,它模仿了動物的神經網絡,是對動物神經網絡的一種具體描述。這種網絡依賴系統的復雜程度,通過調節內部大量節點之間的關系,最終實現信息處理的目的。人工神經網絡可以通過對輸入輸出數據的分析學習,掌握輸入與輸出之間的潛在規則,能夠對新數據進行分析計算,推算出輸出結果,因為人工神經網絡具有自適應和自學習的特性,這種學習適應的過程被稱為“訓練"。

    標簽: 遺傳算法 bp神經網絡 matlab

    上傳時間: 2022-06-16

    上傳用戶:jiabin

  • 面向5g移動通信系統的網絡優化關鍵技術研究

    1)針對loT組尋呼的連接場景,在下一代移動通信網絡中應用NB-IOT技術的基礎之上,將網絡優化的重點放到盡可能地保證1oT設備的隨機接入性能上。為此,本文提出一種基于時隙散射的1oT組尋呼隨機接入優化策略。首先為1oT組尋呼的連接場景建立基于排隊論的數學模型:接著通過數學公式推導山初始狀態時散射到各個時隙的1oT設備數,從而得出具體的時隙散射算法。系統仿真結果表明,本文提出的方案在1oT設備數增加時,依然能夠有效地保證1oT設備的隨機接入性能。2)針對具有特定功能的10T混合連接場景,將網絡優化的重點放到保證時延敏感度高的業務的隨機接入性能上。為此,本文提出一種基于前導碼組合的隨機接入優化方案。主要的思想是用不同的前導碼組合來表征不同業務的優先級,從而避免了靜態或半靜態前導碼分配方案的缺點。本文給出了組合兩個前導碼的具體方案并推導出相應的不同優先級業務的接入性能公式,通過系統仿真可以得到,本文提出的方案在保證低優先級業務吞吐量的同時能夠有效地保證了高優先級業務的時延需求。與此同時,本文提出的方案適用于具有不同時延敏感度的H2H與loT混合連接場景3)針對海量連接的1oT業務連接場景,在未來5G移動通信系統的服務定制化平臺下,將網絡優化的重點放到提高系統資源利用率上。本文根據1oT包小而多的特點,提出聚合策略,并給出具體的包聚合邏輯。針對多小站交叉覆蓋的區域,提出基于1oT流量聚合的資源分配機制。實驗仿真表明,針對1oT小包的聚合模塊能夠有效地節省系統資源,提高系統的資源利用率。

    標簽: 5g 移動通信系統 網絡優化

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:默默

  • 光伏發電系統MPPT控制仿真模型

    摘要:在光伏發電系統優化的研究中,為了有效提高太陽能利用率,建立了光伏電池等效電路和數學模型,在MATLAB/Simulink仿真環境下搭建光伏電池通用工程模型,光伏電池通過串并聯方式組合成光伏陣列,并利用電導增量法原理通過控制Boost電路占空比實現光伏陣列最大功率點跟蹤(MPPT),仿真結果表明:改進模型可仿真任意光照強度、環境溫度下,不同型號光伏電池及其串并聯組合成光伏陣列的1-V特性,并能較好控制并實現MPPT,模型動態性能好,具有較強的實用性。關鍵詞:光伏電池;串并聯組合;最大功率點跟蹤

    標簽: 光伏發電系統 mppt控制

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:

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