2019年第6期导读
发布人:xiao 发布时间:12/25/2019 3:17:47 PM  浏览次数:21次
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1、《基于动态规划的电动汽车最佳驾驶决策分析
  目前关于电动汽车(EV)能量优化的研究大致可分为两类:一是动力总成优化控制;二是动力总成与车速的联合优化控制。随着车联网的发展,路况信息更容易被获取,而云计算降低了运算时间,使实时优化更方便,因而动力总成与车速的联合优化成为能量控制策略的主流。本文基于动态规划方法,在前方道路信息完全已知情况下,对EV的最佳经济性驾驶策略进行研究,提出一种以能耗最低与时间最短为目标的最优问题数学模型,确定了基于路段的最优驾驶决策,并对目标函数权重系数、滚动阻力系数空间分布、道路坡度空间分布和区域限速等因素对最优驾驶决策的影响进行了分析。

2、《有限元位移解的生成式对抗网络替代方法
  工程构件力学响应的解析解求解难度大,而有限元计算方法为求解复杂的工程问题带来可能,但该方法以物理法则为基础,受材料本构模型的限制。生成式对抗网络 (GAN)方法采用博弈论的思想,使机器能真正地学习如何自己生成数据;深度学习作为机器学习的一个分支,具有强大的感知与非线性表征能力。本文将深度学习应用到有限元分析中,提出并训练了一种有效的深度学习模型来进行位移响应的分析。其将 GAN应用于材料力学响应的求解中,用以代替有限元求解,这是到目前为止第一个尝试用GAN求解一定边界条件下二维平面位移解的研究。用该 GAN 模型求解,能得到位移解的大致分布,与有限元方法相比,其求解耗时更少,求解速度有极大的提升,只是在求解精度上还需加强;此外,该模型可完全避开物理方法,理论上可以求解本构关系不明的材料的力学响应,也可用于用有限元法难以求解的非线性材料和复合材料。

3、《基于区块链的电动汽车电能现货交易研究
  电动汽车(EV)作为一种新型负荷,其充电行为的不确定性会给配电网带来一定程度的冲击;但在电力供需失衡时,EV也可将其电池的剩余电量在负荷高峰时段作为电源使用。因此,在交易中满足多方利益的前提下,设计高效的 EV电能交易机制,对优化配电网运行、提高交易效率和减少决策耗时有着重要意义。为此,本文设计了一种EV接入泛在电力物联网场景模型;以区块链为底层技术,提出安全交易机制;设计了 EV电能交易的区块链智能合约,并基于遗传算法验证了合约的可行性;最终形成“监管侧-充电桩侧-EV 侧”实时交易协商模式。

4、《一种基于运动模型和惯性陀螺仪的列车定位方法
  列车安全运行和状态监测常用到定位功能,GPS/BD定位是常用的列车定位方法之一,但其易受遮蔽和干扰影响而导致定位中断。为此,本文基于卫星定位数据,通过融合定位方法解决卫星信号中断问题:一旦列车进入卫星信号盲区,基于所建立的列车运动模型,通过车载惯导陀螺仪感知列车水平和垂直方向的姿态参数,并使用 Kalman 滤波算法进行数据处理,使列车无论在信号区还是在信号盲区都能实时获取较精确的列车位置数据。

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