一种升压电机控制系统的设计及其在混合动力汽车上的应用研究

我国已经成为世界上第一大新能源汽车生产及销售大国,在新能源汽车中,占主导地位的是纯电动和混合动力汽车,混合动力汽车又分为普通混合动力汽车及插电式混合动力汽车。电机控制系统作为新能源汽车的三大核心系统之一,直接关系整车的动力性、能耗水平、安全性等。文章研究一种应用于混合动力车型的升压电机控制技术,阐述该升压电机控制系统的拓扑关系及优点,分析其分别应用于混合动力汽车（HEV）和插电式混合动力汽车（PHEV）上的表现。     

混合动力汽车能量管理系统与控制策略

随着全球石油资源的日益枯竭和环境保护力度的加大,迫使全球汽车工业开发新型汽车动力系统,融合传统燃油汽车和纯电动汽车优点的混合动力汽车成为当今最具应用前景的低排放、低能耗汽车。作为一种新型的多能量源交通工具,混合动力汽车的性能与其采用的能量管理策略密切相关。在满足汽车动力性能的前提下,能量管理策略应当能够根据汽车动力系统的特性及实时的运行工况,实现在发动机、电机之间合理的转矩分配,以获得整车最大的燃油经济性能、最低的排放以及平稳的驾驶性能。     

内山田的想法

“就现在的时间来讲,我们认为作为新能源车辆来讲,插电式混合管理（PHEV）应该是具有比较好的普及潜力”     

基于遗传算法的国际多式联运路径优化研究

多式联运由于其经济高效的特点而受到了越来越多的关注。选择合理的运输方案可以有效地控制运输成本。依据现实生活中铁路和水路运输都有固定的运输时间表,文章建立了以运输成本、包装成本、等待成本和碳排放成本为目标的多式联运路径优化模型,采用基于保存策略和转移策略的遗传算法对模型进行求解。通过实例分析,验证了该模型的有效性,为多式联运方案的选择提供了决策支持。     

基于改进遗传算法的多式联运路径优化研究

文中以荣森物流公司为研究背景,针对多运输方式多路径问题,提出一种改进的遗传算法,可同时解决运输方式的选择和路径的规划问题。通过建立多式联运路径优化模型,采用多参数编码方式,从而解决该类问题,同时为多式联运的相关决策和组织提供参考依据。     

论混合动力汽车蓄电池管理系统

混合动力汽车作为解决汽车工业节能和环保的一项新技术,目前已成为汽车研究和发展的焦点。对混合动力汽车研究中基于规则的稳态能量管理策略、模糊优化控制策略、瞬时优化控制策略和全局优化控制策略进行了分析和比较,指出了未来混合动力汽车控制策略研究的发展方向。混合动力能量管理控制策略是混合动力汽车的基础和核心,当前的混合动力控制策略还不是很理想和成熟,需要进一步的优化。     

模糊控制在PHEV中的应用与仿真分析

用模糊控制理论对PHEV进行控制,并通过ADVISOR2002进行了仿真分析。模糊控制理论可对PHEV进行有效的控制;可将SOC控制在合理的范围,提高电池组的使用寿命和工作效率;让发动机的工作点更加的集中,波动小,提高发动机效率。     

基于遗传算法的供应链网络优化

在全球化市场竞争日益激烈的环境下,供应链的竞争已经成为新时期产业竞争的关键内容。目前,真正的竞争不是企业与企业之间的竞争,而是供应链与供应链之间的竞争。而供应链竞争的关键则在于其物流网络的竞争,一个高效、适合的物流网络不仅能帮助企业抢占市场份额,而且还能大幅降低物流成本,提升企业核心竞争力。本中针对我国企业供应链网络扩张中存在的问题,利用遗传算法进行建模优化。     

基于遗传算法的排水管道费用函数优化

在常见排水管道费用函数模型的基础上,通过引入0-1变量构造了通用的排水管道费用函数公式,并采用改进遗传算法进行了参数优化,有效地提高了程序的通用性和效率,可用于快速确定不同地区的最佳排水管道费用函数。     

基于遗传算法的多目标集装箱多式联运运输优化模型

基于集装箱多式联运在进行门到门的运输过程中可以选择多种运输方式和路径的组合进行优化运输这个特点，本文将多式联运的运输优化问题转化成为一个最短路径问题，以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型，并选择遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证。     

基于遗传算法和启发策略的军用物资飞机装载优化

以军用物资飞机装载为研究对象,在考虑实际应用中的一些约束条件下,构造了军用物资的装载优化模型,提出了一种基于启发策略的遗传算法。该算法考虑了装载容积、装载质量及装载密度等约束条件。最后对一个案例进行了计算,验证了该模型的有效性。     

基于遗传算法的内河船舶路径优化问题研究

将遗传算法应用到内河船舶的路径优化研究中,建立了以运送成本最低为目标的无时间窗约束的内河船舶路径优化模型,并对模型的遗传算法进行了设计.通过实例的计算验证了该模型在内河船舶路径优化中的有效性.     

基于遗传算法的DCT脆弱水印优化

基于离散余弦变换的脆弱数字水印计算过程中,由于浮点数-整数转换过程舍入误差造成影像峰值信噪比(PSNR)降低,提取水印标准互相关相似度(NC)低,采用遗传算法的智能优化算法,可以修正变换过程产生的舍入误差,提高基于离散余弦变换的脆弱数字水印的性能。     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

基于遗传算法的物流运输与调度优化研究

物流优化是物流企业降低物流成本的主要方式之一,通过物流优化进一步提高物流公司的服务能力,已经是许多物流企业提升竞争力的一项有效举措。本文依据现实中的物流运输问题,建立了基于运输成本和时间的一般函数模型,利用遗传算法进行求解,寻求最优运输路线。算例结果表明使用遗传算法优化运输方式,可以改善现有的调度模式,在满足时间约束的条件下,实现物流运输成本最小。     

基于遗传算法的空间飞行器配重布局优化

某空间飞行器安装有多种探测设备,布局复杂,由于各系统产品质心位置存在偏差,因此飞行器质心位置z向数值偏差较大,不满足质心位置系统要求,因此需要以尽可能小的配重质量代价使飞行器满足复杂的质量特性要求。本文提出了一种基于遗传算法的配重布局优化算法,将飞行器可安装配重的区域进行离散,针对固定质量的配重块进行布局优化,获得了配重分布,使得飞行器总质量增加不大于1%,转动惯量变化不超过1.1%,z向质心位置偏差减小53.8%,满足了系统指标要求。     

基于遗传算法的军用集装箱装载优化

以军用集装箱装载为研究对象，在考虑实际应用中的一些约束条件下，构造了军用物资的装载优化模型，提出了一种军用集装箱三维装载的遗传算法。该算法考虑了货物放置方向、装载客积、装载质量及装载重心等约束条件。最后对一个案例进行了计算，验证了该模型的有效性，并且利用3ds max得到了装载方案的三维图。     

基于遗传算法的网络计划多目标优化

工程项目网络计划是为了达到成本最低、工期最短、资源利用最均衡、质量最优并能够保证安全施工。文章从遗传算法基本原理出发,设计网络计划多目标优化的目标函数及约束条件,结果证明,该方法解决问题速度快,结果精确度高,对工程项目管理具有实际的应用价值。     

基于遗传算法的车间设备布局优化

对某车间设备布局问题进行数学建模,建立以车间物流成本最小为目标的车间布局优化模型。应用遗传算法设计求解优化模型,根据SLP方法得到的初始布局方案建立初始种群,对该初始种群进行编码、选择、交叉和变异操作,得到最终车间设备布局。基于此,以上海海事大学工程训练中心机械加工车间为案例进行设备布局优化,完成车间物流分析,应用遗传算法对车间进行求解,并通过Matlab软件进行编程运算,得出车间的最优解。     

基于改进遗传算法的TSP问题优化研究

旅行商问题（TSP问题）已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略．是一种基于群体、隐并行搜索策略，是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此．本文提出使用改进的遗传算法．即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性，用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度．较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明．该改进算法的是有效的。