摘要：换道决策是智能网联汽车的核心难题之一，其面临着高动态、复杂交通场景下需要综合考虑行驶安全及效率等目标的巨大挑战。提出一种多目标预测优化的换道决策方法，主要包括动力学矩阵建模及多目标预测优化问题解算。基于智能网联汽车的通讯大数据信息构建交通流矩阵模型，然后分别设计表征车辆换道安全、行驶效率的动力学模型，通过多目标综合预测优化方法，求解条件约束下预测优化问题从而优化出最优换道决策指令。结果表明，所提出的预测优化换道方法较其他方法提高了智能汽车的行驶安全性和效率。

摘要：随着现代电力系统中清洁能源发电容量占比不断提高,外部环境的不确定性对自动发电控制AGC效果的影响不容忽视。本文首先考虑风电影响,构建了含风电电力系统AGC模型。在此基础上,提出了一种预测优化比例积分微分PID控制器设计方法,并将优化后的PID控制器融入系统模型中,根据预测算法获取系统的最优预测序列,并据此调整PID控制器的输入,以解决传统PID控制器参数固定对系统动态特征所表现的不适应性,从而获取最优的AGC效果。仿真结果说明,所提方法能有效应对风电接入后带来的不确定性,具有更好的控制性能表现。

摘要：6 RMPO控制算法原理6．1燃料和温度的关系影响变量①炉型特性：②制品种类不同；③炉室漏风量：各个室不同，随时间变化较大；④装炉量：每块制品重量都有微小差异：

摘要：1炉窑燃烧控制目的炉窑燃烧控制系统需实现功能：节省人力：提高温控精度，克服人为干扰，降低产品损耗；提升产品质量，相对降低制品在炉体内的水平和垂直温差。

摘要：在风电高渗透率的电力系统中,风电参与系统调频是保证其安全稳定运行的有效手段,但风电的不确定性,使该过程面临新的挑战。针对此问题展开研究,首先,构建虚拟惯性控制下,风电参与自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)一次调频的系统模型;其次,针对风电输出的不确定性,描述了风电参与调频过程中,风速变化对AGC系统参数的影响;最后,设计了一种时变预测优化比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制方法,以时变预测优化模型表征风速变化对系统参数的影响,以PID控制器对前级预测优化控制变量的输出结果进行调整。仿真结果表明:当风电参与电力系统负荷频率控制时,所提方法能够针对风速变化带来的AGC系统参数变化进行控制变量的动态调整,具有更好的频率控制效果。

摘要：为了有效降低汽车高档变速箱齿轮传动噪声,针对强力珩齿工艺参数对齿轮表面粗糙度Ra的影响,在一定工艺参数范围内采用响应曲面法设计强力珩齿试验,并建立Ra预测模型,分析强力珩齿的珩轮转速nH、Z向进给量fZ和X向进给量fX等工艺参数对被珩齿面Ra的影响规律;在满足齿面Ra≤0.36μm的精度下,通过布谷鸟搜索算法优化出最大强力珩齿效率的一组工艺参数。结果表明,在一定内齿珩轮强力珩齿工艺参数范围内,nH对被珩齿轮工件表面粗糙度影响最大,fZ和fX的影响程度基本相当,通过响应曲面法建立的表面粗糙度模型置信度高;经优化的一组强力珩齿工艺参数所加工的齿轮表面粗糙度Ra值满足齿面精度要求,可在珩齿前对被珩齿轮工件表面质量进行预测和控制。

摘要：超细尾砂已成为充填材料的主要来源。为了便于充填料浆配合比设计与强度预测,基于超细料浆微观结构,提出用固体填充率表征充填料浆结构密实程度。选用某矿山超细尾砂进行了63组配合比强度试验。研究结果表明:固体填充率和水灰比与充填体无侧限强度分别呈指数函数和负幂函数关系。采用Pearson理论对试验样本进行相关性分析,结果表明:固体填充率与水灰比相互独立。在此基础上,建立了超细尾砂胶结充填体双变量强度计算模型,模型计算值与试验值的误差在7%以内。进行了超细尾砂胶结体强度随养护时间增长的试验,基于试验数据拟合规律,提出了强度龄期数学模型,建立了三变量强度计算公式。模型能准确预测矿山充填体强度,且能有效指导矿山充填料浆设计。

摘要：基于减少CPU功耗的目的,采用了机器学习SVM算法为CPU的动态频率电压调节技术(DVFS)制定决策模型,采用EDP(Energy Delay Product)作为最终优化指标。通过GEM5和Mc PAT工具进行仿真实验,发现新建的模型按照执行程序不同最多可以节省20%的EDP。