基于粒子群优化算法与混合罚函数

粒子群算法(PSO)具有简单易实现，可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解，结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件，使粒子群算法的寻优速度加快，迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明，该算法在优迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果。     

模糊模式识别在车型分类中的应用

利用各种车辆通过环形线圈的感应曲线作为研究对象,用模糊识别理论进行车辆的特征提取及隶属度函数的建立,并在特征提取的基础上进行特征选取和匹配分类来进行车辆识别。     

基于改进型PSO算法的汽车转阀参数优化

提出了基于模拟退火(SA)修正的改进型粒子群算法(SA-PSO)的转阀参数优化方法。建立了整车动力学模型、转向系统模型、高速"路感"模型和转阀能耗模型,并对模型进行了验证;给出了低速转向轻便性、高速转向"路感"和能耗的量化指标;提出了以轻便性、"路感"和能耗量化指标的平方和根最小值为目标函数,以各参数取值范围为约束条件的最优化问题;构建了基于模拟退火修正的改进型粒子群优化算法(SA-PSO)的自适应度函数,运用改进型粒子群算法获得了转阀参数的全局最优解;SA-PSO与PSO的优化结果对比表明,SA-PSO的全局收敛性强、收敛速度快;通过优化参数与另外两组参数双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗仿真验证了优化方法的有效性和优化结果的正确性,最后分别进行了转阀参数优化前、后的双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗试验,结果表明,优化后的转阀使转向轻便性、高速转向"路感"和节能性均得到改善。     

时滞半主动悬架模糊神经网络控制

建立了含时滞半主动悬架数学模型,分析了悬架系统产生时滞的原因,设计了含时滞补偿模糊神经网络自适应控制策略,开发了C8051单片机为内核的半主动悬架控制系统,仿真分析后,在全真半主动悬架试验台上进行了台架试验。结果表明,实施半主动悬架神经网络时滞补偿控制,解决了控制中的“不合拍”问题,较好地协调了车辆舒适性和安全性之间的矛盾。     

东港灌区运行状况综合评价研究

在灌区续建配套与节水改造规划工作实施的基础上，拟建了一套合理的评价指标体系，利用层次分析法（AHP）确定评价指标的权重，建立了模糊综合评判（FCE）数学模型，并运用该模型对东港市的三个灌区的运行状况进行综合评价，评价结果与实际情况吻合良好。     

梯级水电站补偿效益分摊方法研究

为了真实地体现梯级水电站的补偿效益，从分析影响梯级水电站补偿效益分摊的主要因素入手，提出了几种单因子分摊方法、综合分析法以及模糊综合评判法，建立了分摊数学模型，以汉江支流岚河梯级补偿效益分摊为例，将不同方法计算结果进行对比，提出了不同条件下梯级水电站补偿效益的合理分摊方法。     

黑河流域水资源调配评价的模糊物

采用模糊物元分析方法，结合欧氏贴近度的概念，按照社会－经济－生态环境－资源－效率合理性指标建立水资源调配评判指标。对黑河流域五种可能的水资源配置方案行进分析，选出最佳配置方案。从评价结果可以看出，选出的方案在流域实施后，能满足流域社会经济的可持续发展，同时保持生态环境的良好。     

杨凌区降雨对作物生长适应性的模糊分析

依据模糊数学理论 ,采用模糊综合评判方法 ,从降雨“适量”、“适时”和“有效程度”3个指标出发 ,就杨凌区降水资源对农作物生长发育适应性做了评价分析 ,并提出降雨对作物生长的适宜度模型。通过实地调查与计算分析 ,该模型较好地反映了杨凌区主要作物对该区降雨特征的适宜能力 ,同时也较好地反映了本区降雨资源的地域特征 ,为该地区农作物合理布局决策提供了科学依据     

基于工况偏差在线计算的PHEV能量补偿控制方法

针对车辆真实工况与标准工况实时偏差导致的整车能量管理性能下降问题,提出一种基于工况偏差在线计算的插电式混合动力汽车(PHEV)能量补偿控制方法。根据车辆工况识别结果建立实际工况与标准工况之间偏差的数学表达式;以油电耗比为指标函数,构建能量管理系统控制偏差数学模型,给出工况偏差与控制偏差函数关系的离线建模方法;在此基础上,以工况偏差为输入,以控制偏差为被控对象,设计能量补偿模糊控制器,给出控制偏差的模糊控制规则和动力补偿分配权值。基于某控制策略对本文所提出的方法进行仿真验证,结果表明:所提出的能量分配补偿控制方法能够进一步降低整车燃油消耗,进而提升PHEV能量管理性能。     

基于模糊层次分析法的农产品加工企业风险评价研究

风险评价是风险管理的重要阶段,针对农产品加工企业特点,提出了一种基于模糊层次分析法的农产品加工企业风险评价方法。该方法初步解决了农产品加工企业风险管理中的关键问题——风险因素的识别。以某农产品加工公司为例,介绍了该方法的应用过程。