基于阿基米德优化算法对质子交换膜燃料电池的模型参数估计

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作者 姚斌 《时代汽车》 2024年第10期124-126,共3页

随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使... 随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使用了改进型阿基米德设计优化算法,然后在实验研究中,实施了该设计的模型,并将结果与一些众所周知的方法进行比较。最终结果表明,所提出的方法对于Nexa模型的误差值为0.10,比较其他算法中,本研究提供了最佳解决方案。 展开更多

关键词 阿基米德优化算法 质子交换膜燃料电池 模型 仿真

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基于DP-MSCAOA算法的梯级水库多目标防洪优化调度研究

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作者 王必磊 李晓英 周小青 《水电能源科学》 北大核心 2024年第7期193-197,34,共6页

为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融... 为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融合动态规划、多策略协同阿基米德优化算法优势的DP-MSCAOA嵌套优化算法,并以资水某梯级水库为例,针对不同频率洪水进行多目标防洪联合优化调度,与常规调度结果和粒子群优化结果进行对比。结果表明,多目标联合优化调度模型削峰和错峰效果更优,验证了多目标联合优化调度模型的适用性及DP-MSCAOA嵌套优化算法的有效性,可为降低洪灾风险、缓解防洪压力提供技术支撑。 展开更多

关键词 多目标防洪 梯级水库 优化调度模型 多策略协同阿基米德优化算法 动态规划

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基于改进AOA与PID的高效机房冷却水系统能耗优化与控制研究

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作者 李守杰 莫修栋 +2 位作者 余志锋 浦诗悦 杨爱明 《制冷与空调（四川）》 2024年第6期791-799,共9页

为降低高效机房冷却水系统能耗,提高高效机房冷却水系统控制效果,提出一种基于改进阿基米德算法(Artificially Intelligent Optimization Algorithm,AOA)与PID的能耗优化与控制方法。方法首先构建高效机房冷却水系统能耗优化模型,并以... 为降低高效机房冷却水系统能耗,提高高效机房冷却水系统控制效果,提出一种基于改进阿基米德算法(Artificially Intelligent Optimization Algorithm,AOA)与PID的能耗优化与控制方法。方法首先构建高效机房冷却水系统能耗优化模型,并以系统能耗最低目标函数,采用引入Circle映射和莱维旋转变换策略的改进AOA算法进行目标函数求解,实现了高效机房冷却水系统能耗优化。然后构建高效机房冷却水系统被控对象模型,利用改进AOA算法优化的PID控制算法对被控对象进行控制,实现了高效机房冷却水系统控制。仿真结果表明,该方法可降低高效机房冷却水系统能耗,达到节能效果,相较于能耗优化前,优化后的系统平均能耗降低了9.88%,且改善了冷却水系统控制效果,使冷却水系统中的冷却水泵流量和冷却塔出水温度能更快达到期望流量和温度,且响应时间较快,为235s,表现出良好的控制性能。 展开更多

关键词 aoa算法 PID控制 能耗优化 系统控制 冷却水系统 高效机房

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严重遮挡场景下AOA-ENN辅助列车定位的方法研究

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作者 武晓春 杨伟康 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2871-2883,共13页

铁路周边卫星遮挡情况复杂多变,当列车在隧道等严重遮挡场景下运行时,北斗卫星导航系统/捷联惯性导航系统(BDS/SINS)列车组合定位系统无法接收到卫星信号,导致列车定位误差累积甚至定位失效。为提高列车在严重遮挡场景下的定位精度,提... 铁路周边卫星遮挡情况复杂多变,当列车在隧道等严重遮挡场景下运行时,北斗卫星导航系统/捷联惯性导航系统(BDS/SINS)列车组合定位系统无法接收到卫星信号,导致列车定位误差累积甚至定位失效。为提高列车在严重遮挡场景下的定位精度,提出阿基米德优化算法优化的Elman神经网络(AOA-ENN)辅助BDS/SINS列车组合定位系统进行列车定位的方法。首先,在无迹卡尔曼滤波算法中引入新息理论得到自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),将其作为BDS/SINS列车组合定位系统的信息融合算法。其次,基于模糊C均值聚类算法(FCM)建立列车运行场景识别模型,依据环境特征参数对列车运行场景进行自主识别。最后根据场景识别模型的输出结果,当列车在开阔、低遮挡、高遮挡场景运行时,通过AUKF对BDS和SINS解算的定位信息进行融合来完成列车定位,同时将采集的列车定位数据加入训练集,对AOA-ENN进行在线训练;当列车在严重遮挡场景下运行时,BDS无法正常接收信号,利用训练好的AOA-ENN辅助列车组合定位系统进行定位,利用AUKF对AOA-ENN的预测信息和SINS解算的信息进行融合后输出定位结果。实验结果表明:在严重遮挡场景下,AOA-ENN辅助列车组合定位系统得到的定位成功率达到98.2%;通过不同优化算法和神经网络的仿真对比实验,验证了AOA-ENN在辅助列车组合定位系统定位时的优越性。所得成果为优化列车在隧道等严重遮挡场景下的定位精度提供了参考。 展开更多

关键词 列车组合定位系统 运行环境识别 自适应无迹卡尔曼滤波 阿基米德优化算法 ELMAN神经网络

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基于混沌初始化和高斯变异的飞蛾火焰优化算法 被引量：17

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作者 刘倩 冯艳红 陈嶷瑛 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期53-58,共6页

针对飞蛾火焰优化算法(moth-flame optimization algorithm,MFO)在求解最优化问题时存在寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌初始化和高斯变异的改进飞蛾火焰优化算法。首先,采用立方混沌映射对飞蛾种群进行初始化操作,... 针对飞蛾火焰优化算法(moth-flame optimization algorithm,MFO)在求解最优化问题时存在寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌初始化和高斯变异的改进飞蛾火焰优化算法。首先,采用立方混沌映射对飞蛾种群进行初始化操作,使飞蛾更均匀地分布于搜索空间;其次,应用高斯变异对种群中少数较差个体进行扰动以增强算法跳出局部最优的能力;最后,通过阿基米德曲线扩大搜索范围,提高算法对未知领域的探索能力。在CEC14测试函数及21个可扩展Benchmark函数上进行了一系列实验,与标准飞蛾火焰优化算法、遗传算法、人工蜂群算法、粒子群算法、差分进化算法、花授粉算法和蝴蝶优化算法进行比较,结果表明,该算法能明显提高解的精度和算法的收敛速度。 展开更多

关键词 混沌初始化 高斯变异 阿基米德曲线 飞蛾火焰优化算法 群体智能

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改进区域搜索算法评定圆度误差 被引量：5

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作者 孔玉强 王世强 朱永刚 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期1033-1039,共7页

针对圆度误差评定方法中传统区域搜索算法存在很多无效搜索点的问题,提出了改进区域搜索算法(IZS),该算法引用阿基米德曲线特性改进搜索区域,简化搜索点数,提高计算效率。给出了圆度误差最小区域,最小外接和最大内切法的数学计算模型,... 针对圆度误差评定方法中传统区域搜索算法存在很多无效搜索点的问题,提出了改进区域搜索算法(IZS),该算法引用阿基米德曲线特性改进搜索区域,简化搜索点数,提高计算效率。给出了圆度误差最小区域,最小外接和最大内切法的数学计算模型,并具体阐述了该算法的实现过程。最后通过实验对比GA,SA和PSO算法,发现IZS算法计算速度更快,精度更高;对比传统搜索算法(RZS、PZS),计算得到的精度相同的条件下(即1.2826μm),IZS算法仅需要搜索78个点。应用于实践中,将提升回转类零件圆度误差的检测效率。 展开更多

关键词 计量学 圆度误差 改进区域搜索算法 阿基米德曲线 几何优化

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利用PVDF压电传感器实现接触滑动的快速检测

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作者 吴海彬 黄力文 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期135-144,共10页

工业机器人在进行工件抓取过程中,往往存在夹持力过大使工件破损、夹持力过小导致工件滑落的矛盾。为此,提出一种接触滑动的快速检测方法,采用聚偏二氟乙烯(polyvinylidene fluoride, PVDF)压电传感器作为滑觉感知元件。首先,利用阿基... 工业机器人在进行工件抓取过程中,往往存在夹持力过大使工件破损、夹持力过小导致工件滑落的矛盾。为此,提出一种接触滑动的快速检测方法,采用聚偏二氟乙烯(polyvinylidene fluoride, PVDF)压电传感器作为滑觉感知元件。首先,利用阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm, AOA)优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对传感器信号进行分解与重构,降低噪声干扰;然后,提取信号的时频域特征,构建信号特征集;最后,使用蜣螂优化算法(dung beetle optimization, DBO)优化选取长短期记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)参数,将DBO优化选取后的参数和信号特征集用于构建滑动检测识别模型。将所提滑动检测方法应用于电动夹爪抓取试验,结果表明,该方法实现了接触状态的精准快速识别,准确率达到100%,识别时间在20 ms以内,根据识别结果可实时调整电动夹爪夹持力大小。 展开更多

关键词 滑动检测 聚偏二氟乙烯(PVDF) 阿基米德优化算法(aoa) 变分模态分解(VMD) 长短期记忆网络(LSTM)

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基于高速飞行器火力控制模型的智能解算方法

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作者 杨犇 金飞腾 +2 位作者 刘燕斌 陈柏屹 彭寿勇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1693-1701,共9页

研究吸气式高速飞行器的火力控制解算问题,针对高速飞行器较传统的亚音速与超音速飞行器系统响应时间短,飞行环境复杂,对火力控制模型解算要求度高等难点,提出了一种高速飞行器火力控制模型的解算方法。构建了面向高速飞行器平台的火力... 研究吸气式高速飞行器的火力控制解算问题,针对高速飞行器较传统的亚音速与超音速飞行器系统响应时间短,飞行环境复杂,对火力控制模型解算要求度高等难点,提出了一种高速飞行器火力控制模型的解算方法。构建了面向高速飞行器平台的火力控制模型,并根据高速飞行器的飞行特性,使用快速模拟法结合阿基米德优化算法求解攻击区域,并反解出载机初始的指令信号。仿真结果表明,该解算方法解算精度高,控制参数少,所实现的攻击区域广,且能发挥高速飞行器较强的飞行性能。 展开更多

关键词 高速飞行器 火力控制 攻击区域 阿基米德优化算法 智能解算

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基于改进BPNN的5G通信网络流量预测

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作者 李兵 《通信电源技术》 2024年第1期203-205,共3页

为提高5G网络流量预测结果的准确性,提出一种基于改进反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的5G通信网络流量预测方法,采用阿基米德优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)优化BPNN的权系数和阈值,建立基... 为提高5G网络流量预测结果的准确性,提出一种基于改进反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的5G通信网络流量预测方法,采用阿基米德优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)优化BPNN的权系数和阈值,建立基于AOA-BPNN的5G通信网络流量预测模型。采用某5G基站的网络通信流量监测数据进行仿真分析,并与其他方法的预测效果进行对比,结果表明,AOA-BPNN模型预测结果的平均相对误差和均方根误差分别为4.25%和0.522 GB,预测精度高于其他方法,验证了所提方法的实用性和优越性。 展开更多

关键词 5G通信 网络流量预测 反向传播神经网络(BPNN) 阿基米德优化算法(aoa)

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高频地波雷达电小多频天线设计

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作者 胡建涛 岳显昌 +1 位作者 陈章友 王龙岗 《雷达科学与技术》 北大核心 2023年第2期157-164,共8页

本文通过顶部加载多个平面阿基米德螺旋线圈得到具有多频功能的电小地波雷达天线。采用CST软件设计多个平面螺旋线圈的尺寸参数,所设计的天线具有3.7 MHz、6.5 MHz和8 MHz三个频点,天线总高度相对3.7 MHz的天线电长度仅为0.077λ,属于... 本文通过顶部加载多个平面阿基米德螺旋线圈得到具有多频功能的电小地波雷达天线。采用CST软件设计多个平面螺旋线圈的尺寸参数,所设计的天线具有3.7 MHz、6.5 MHz和8 MHz三个频点,天线总高度相对3.7 MHz的天线电长度仅为0.077λ,属于电小天线。采用Dixon优化算法实现多频点的阻抗匹配,在匹配元件数较少前提下保证各个频点带宽大于60 kHz,满足了设计要求。天线实测结果和CST仿真结果吻合,说明了本文方法在实现高频地波雷达天线小型化和多频化方面具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 高频地波雷达 电小天线 阿基米德螺线 Dixon优化算法 阻抗匹配 多频化

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基于IVMD-LSTM的模块化多电平变换器故障诊断

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作者 刘述喜 王乾蕴 +2 位作者 刘科 曲雨霏 罗钦 《太阳能学报》 2025年第4期114-124,共11页

为提高模块化多电平变换器(MMC)子模块开关管开路故障诊断准确率和效率,提出一种基于改进型变分模态分解的长短期记忆递归神经网络(IVMD-LSTM)的MMC子模块开关管故障诊断方法。该方法直接采用子模块电容电压作为故障特征量,首先通过阿... 为提高模块化多电平变换器(MMC)子模块开关管开路故障诊断准确率和效率,提出一种基于改进型变分模态分解的长短期记忆递归神经网络(IVMD-LSTM)的MMC子模块开关管故障诊断方法。该方法直接采用子模块电容电压作为故障特征量,首先通过阿基米德优化算法(AOA)对变分模态分解(VMD)算法进行优化,得到不同样本特征的最优模态分量数量和惩罚因子,对故障样本数据进行模态分解,取特征最显著的3个模态分量组成数据集,然后使用LSTM对故障数据进行分类诊断,得到MMC子模块开关管故障最终诊断结果。仿真结果表明所提方法的分类诊断表现明显优于其他方法,提高了MMC开关管故障诊断准确率和效率,可实现精确、快速、可靠的故障诊断。 展开更多

关键词 模块化多电平变换器 故障诊断 变分模态分解 长短期记忆递归神经网络 阿基米德优化算法

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