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多重不确定性下生物质燃料供应链多周期优化研究
被引量：
2
1
作者
张得志
高伟
李双艳
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期2026-2036,共11页
生物质燃料是一种潜力巨大的可再生能源,近年来已引起人们越来越多的关注。生物质燃料在市政、交通领域的应用是碳减排的重要举措,得到了中国政府的大力支持。然而,原料供应、市场波动等因素的高度不确定性使生物质燃料产业面临巨大挑...
生物质燃料是一种潜力巨大的可再生能源,近年来已引起人们越来越多的关注。生物质燃料在市政、交通领域的应用是碳减排的重要举措,得到了中国政府的大力支持。然而,原料供应、市场波动等因素的高度不确定性使生物质燃料产业面临巨大挑战。为提升生物质燃料生产比率、促进资源的合理配置,对生物质燃料供应链网络进行优化研究,分析原料供应、客户需求、价格波动的多重不确定性,以期望利润最大为优化目标,构建考虑多重不确定性的生物质燃料供应链多周期随机优化模型。在多周期背景下,综合运用随机离散场景模拟和情景树方法刻画上述不确定因素,构建等价确定性模型,并结合模型特征,设计基于嵌套Benders分解(NBD)与随机对偶动态规划(SDDP)相结合的求解算法。最后,通过算例仿真实验,对比分析不同不确定因素对利润和库存成本的影响。研究结果表明:需求或供应波动的增大,都会导致供应链利润减少,且与需求不确定性相比,供应不确定性对供应链的影响更大,因而决策者可更侧重原料的稳定供应,以获得更高利润;合理的库存可对冲市场波动带来的不利影响,保障生物质燃料的生产运转;产品价格波动或下降使企业面临较大经营风险。
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关键词
生物质燃料供应链
多重不确定性
多周期
随机优化
改进嵌套benders分解算法
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职称材料
基于VMD和MRVM变负荷工况下的滚动轴承故障诊断
被引量：
6
2
作者
徐波
周凤星
+3 位作者
黎会鹏
严保康
刘毅
严丹
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1331-1340,1368,共11页
为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector mac...
为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,简称MRVM)的智能诊断模型。首先,使用改进混沌果蝇优化算法(improved chaotic fruit fly optimization algorithm,简称ICFOA)对VMD的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)个数和惩罚参数进行优化,搜索两个参数的最优组合值;其次,使用最优组合参数值对VMD算法的关键参数进行设定,并对已知的故障信号进行分解获得相应的IMF分量;然后,使用嵌套一对一算法构造高精度的多分类RVM学习模型,将IMF分量的二维边际谱熵值作为MRVM的输入特征向量;最后,使用不同载荷下的实验数据进行验证。实验结果表明,所提出的方法能够准确地对变载荷工况下的轴承故障进行诊断,其中轴承故障类型的诊断精度为100%,轴承故障程度的诊断精度为91.87%,诊断精度较高,鲁棒性强。
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关键词
变分模态
分解
多分类相关向量机
改进
混沌果蝇优化
算法
嵌套
一对一
二维边际谱熵
故障诊断
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职称材料
题名
多重不确定性下生物质燃料供应链多周期优化研究
被引量：
2
1
作者
张得志
高伟
李双艳
机构
中南大学交通运输工程学院
中南林业科技大学物流与交通学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期2026-2036,共11页
基金
国家社会科学基金资助项目(20BGL114)。
文摘
生物质燃料是一种潜力巨大的可再生能源,近年来已引起人们越来越多的关注。生物质燃料在市政、交通领域的应用是碳减排的重要举措,得到了中国政府的大力支持。然而,原料供应、市场波动等因素的高度不确定性使生物质燃料产业面临巨大挑战。为提升生物质燃料生产比率、促进资源的合理配置,对生物质燃料供应链网络进行优化研究,分析原料供应、客户需求、价格波动的多重不确定性,以期望利润最大为优化目标,构建考虑多重不确定性的生物质燃料供应链多周期随机优化模型。在多周期背景下,综合运用随机离散场景模拟和情景树方法刻画上述不确定因素,构建等价确定性模型,并结合模型特征,设计基于嵌套Benders分解(NBD)与随机对偶动态规划(SDDP)相结合的求解算法。最后,通过算例仿真实验,对比分析不同不确定因素对利润和库存成本的影响。研究结果表明:需求或供应波动的增大,都会导致供应链利润减少,且与需求不确定性相比,供应不确定性对供应链的影响更大,因而决策者可更侧重原料的稳定供应,以获得更高利润;合理的库存可对冲市场波动带来的不利影响,保障生物质燃料的生产运转;产品价格波动或下降使企业面临较大经营风险。
关键词
生物质燃料供应链
多重不确定性
多周期
随机优化
改进嵌套benders分解算法
Keywords
biomass fuel supply chain
multiple uncertainties
multi-period
stochastic optimization
improved nested
benders
decomposition algorithm
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于VMD和MRVM变负荷工况下的滚动轴承故障诊断
被引量：
6
2
作者
徐波
周凤星
黎会鹏
严保康
刘毅
严丹
机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
黄冈师范学院电子信息学院
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1331-1340,1368,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174106,51975433,51975430)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51707079,11703007)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB133)
文摘
为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,简称MRVM)的智能诊断模型。首先,使用改进混沌果蝇优化算法(improved chaotic fruit fly optimization algorithm,简称ICFOA)对VMD的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)个数和惩罚参数进行优化,搜索两个参数的最优组合值;其次,使用最优组合参数值对VMD算法的关键参数进行设定,并对已知的故障信号进行分解获得相应的IMF分量;然后,使用嵌套一对一算法构造高精度的多分类RVM学习模型,将IMF分量的二维边际谱熵值作为MRVM的输入特征向量;最后,使用不同载荷下的实验数据进行验证。实验结果表明,所提出的方法能够准确地对变载荷工况下的轴承故障进行诊断,其中轴承故障类型的诊断精度为100%,轴承故障程度的诊断精度为91.87%,诊断精度较高,鲁棒性强。
关键词
变分模态
分解
多分类相关向量机
改进
混沌果蝇优化
算法
嵌套
一对一
二维边际谱熵
故障诊断
Keywords
variable mode decomposition(VMD)
multi-class relevance vector machine(MRVM)
im-proved chaotic fruit fly optimization algorithm(ICFOA)
nested one-against-one
2-D margin-al spectrum entropy
fault diagnosis
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多重不确定性下生物质燃料供应链多周期优化研究
张得志
高伟
李双艳
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于VMD和MRVM变负荷工况下的滚动轴承故障诊断
徐波
周凤星
黎会鹏
严保康
刘毅
严丹
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
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职称材料
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