摘要：在低压断路器的低能耗设计中,参数设置通常采用经验方式选取,因而很难实现能耗最低化。为此,在分析HSW6低压断路器能耗的数学物理模型的基础上,提出一种采用粒子群算法(PSO)进行低能耗参数优化设计的方法。首先对断路器的额定电流和内部功耗、铜耗、触头数、触头电阻等影响因素进行分析与建模,并转换成求解这一组参数的最优值问题;然后采用自适应PSO算法进行全局寻优得到参数最优解。实际应用表明,该文提出的基于PSO算法的低能耗参数优化设计方法不仅能实现断路器低能耗设计要求,而且提高了设计效率。

摘要：充电机是电动汽车发展的基础设施,LLC变换器因其良好的效率特性在电动汽车充电机中有着广泛的应用,但LLC变换器对电压增益比较敏感,同时电动汽车动力电池组的电压在充电过程中,变化范围很宽,会导致等效充电效率低,充电能耗高。为了解决这个问题,论文基于锂电池的充电特性曲线,以整个充电过程消耗的能量为优化指标,提出了反映充满电池所需要的电量多少的充电机充电效率评估函数。针对宽的电压输出范围和LLC变换器转换效率对电压增益敏感的矛盾,提出了一种三段式混合控制方式,根据不同的输出电压和功率,LLC变换器工作于常规的调频模式、谐振工作模式和超谐振频率谐振模式,达到以最少的耗能充满电动汽车动力电池的效果。通过损耗计算对等效效率与分段参数之间的关系进行了比较分析,对三段式控制器进行了优化设计;最后搭建了10 kW LLC变换器实验样机进行了验证。

摘要：反褶积是感应测井数据处理的主要手段，而反褶积因子是提高感应测井反褶积效果的关键。本文利用最小二乘反褶积（LSD）法，经过白噪化处理、能量保持和希望输出函数选择等处理，可设计出最优的最小二乘反褶积因子。文中提供的模型试算实例表明，用最优设计的反褶积因子进行感应测井数据处理，可获得比较理想的处理效果。

摘要：超宽带(UWB)通信系统通常采用高斯脉冲和Hermite脉冲作为发射脉冲,从其产生原理分析,发射脉冲不能同时满足时域和频域的共同约束条件。以高斯发射脉冲为例设计先加入去毛刺电路、高通滤波器等改进电路以实现时域优化,再在频域上用粒子群(PSO)算法对改进的发射脉冲电路的电参数进行优化,并做了注入干扰的仿真实验。实验表明:经PSO算法优化后的改进的UWB发射脉冲性能大大改善,满足UWB通信系统的各项指标要求。

摘要：针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,设计一种进行收敛停滞检测,并对粒子选择性变异的新量子粒子群算法,然后将其应用于阵列天线方向图综合.仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可以取得良好的优化效果,而且该算法相对于近邻粒子群算法(NPSO)和免疫克隆选择算法(ICSA)来说,在方向图综合中精度更高,速度更快,具有很好的推广能力.

摘要：在输配电系统中,断路器的自身能耗越高,系统的输电效率就越低,而调整断路器设计参数以降低其自身能耗的同时,设备本身的结构、材料及散热等设计成本也会随之增加。为此,在分析传统断路器能耗模型的基础上,采用一种多回路设计结构,并提出一种考虑断路器能耗与成本等因素的新型断路器优化设计评估模型;再对新的优化评估模型,设计一种文化差异进化算法,对断路器的并联回路数目、触头接触、触头电阻及能耗值等主回路结构相关参数进行仿真优化求解。最后计算出新型断路器优化评估模型的相关参数取值,并应用于HSWX系列断路器样机生产。结果表明,采用多回路结构的新型断路器有功功耗与温升显著降低、提出的优化设计方法可行,且可以大大提高断路器的设计效率。

摘要：针对断路器的能耗优化设计中复杂的多维参数设定常采用经验选取的方式,易导致断路器自身能耗过大。为此,提出一种结合鲶鱼效应与云模型的改进粒子群优化算法对其多维相关参数进行优化选取,先将传统的粒子群优化算法与云模型相结合,对多维寻优粒子加以分类,控制不同粒子群在不同搜索状态下的快速寻优;再引入鲶鱼效应扰动机制增加寻优粒子多样性,提高寻优精度;最后采用该改进算法对断路器能耗模型优化仿真以及断路器参数进行设定。结果表明,提出的改进方法可以实现断路器低能耗设计要求,并能有效提高其设计效率。

摘要：胸部计算机断层扫描(computed tomography,CT)中肺结节良恶性的精确分类对于肺癌的早期诊断具有重要意义。然而,CT影像中肺结节背景的复杂,以及图像特征提取不全面等问题,为实现肺结节良恶性的精确分类带来困扰。为此,提出了多模式特征融合网络肺结节良恶性分类方法。具体地,以MobileNet V3为骨干网络,以原始肺结节CT图像及提取出的结节图像为输入,设计了一种双路径特征提取网络,不仅能够有效提取原CT图像的全局信息,还能有效挖掘肺结节区域的判别性特征,以弥补结节较小时网络过多关注其周围组织从而产生误判的问题。此外,在特征提取阶段引入convolutional block attention module(CBAM)和通道混洗机制,进一步增强了网络的特征表达能力。同时,对原MobileNet V3网络结构做出修改,删除最后四组基于倒残差结构的bottlenecks(bnecks)模块,使模型能够以较小的时间和空间复杂度精确诊断恶性结节。在LIDC-IDRI数据集上的实验表明,提出的方法能够在显著降低网络参数量和FLOPs的同时实现对肺结节良恶性的精确分类,分类准确率、敏感性、特异性、精确率、F1值和AUC值分别达到了93.71%、94.03%、93.48%、95.56%、92.65%和98.66%。

摘要：为解决断路器触头弹簧的设计问题,提出一种云增强差异进化(ECDE)优化设计方法。以HSW6系列万能式断路器为例,分别对A、B、C 3种不同型号的触头弹簧进行设计分析,构造触头弹簧的数学模型,并采用云ECDE求解。实验结果表明,与采用差异进化算法设计相比,该方法能够快速、有效地求出触头弹簧模型的最优解。

摘要：为提高语音情感识别精度,采用二叉树结构设计多分类器,其中使用半定规划法求解并构造多核支持向量机(SVM)分类模型,并采用均方根误差与最大误差对分类器性能进行衡量.对特征选择之后的参数集合进行了测试,结果表明,采用半定规划多核SVM分类模型的情感识别精度达到88.614%,比单核分类模型的识别精度提高了12.376%,且能有效减少误差积累和降低情感状态之间混淆程度.