针对电力电子化配电网谐波源随机波动引发的治理效率与成本问题,提出融合谐波源随机表征与多目标粒子群-遗传算法(multi-objective particle swarm optimization-genetic algorithm,MOPSO-GA)的并联有源电力滤波器(shunt active power f...针对电力电子化配电网谐波源随机波动引发的治理效率与成本问题,提出融合谐波源随机表征与多目标粒子群-遗传算法(multi-objective particle swarm optimization-genetic algorithm,MOPSO-GA)的并联有源电力滤波器(shunt active power filter,SAPF)优化配置策略。基于中心极限定理,采用正态分布与均匀分布构建谐波幅值与相位的概率模型,结合MOPSO-GA算法实现多目标优化。仿真结果表明,在IEEE 18节点系统中仅配置3台SAPF即可将总谐波畸变率从19.88%降至3.32%,电压偏差从10.4%控制至4.5%,SAPF较传统MOPSO算法减少1台,总容量更经济,算法收敛速度与帕累托前沿分布性显著提升。并进一步通过RT-Lab半实物实验平台验证,在真实谐波源下将关键节点谐波电压畸变率从25.24%降至2.12%,该策略为复杂配电网谐波治理提供高效经济的解决方案。展开更多
玄武岩纤维增强复合材料(basalt fiber-reinforced polymer,BFRP)具有优异的力学性能和可熔融再生特性,在汽车轻量化领域的应用前景广阔。针对某车型的铝制防撞装置,开展BFRP/铝混合防撞装置的多目标优化设计。首先,对BFRP层合板开展力...玄武岩纤维增强复合材料(basalt fiber-reinforced polymer,BFRP)具有优异的力学性能和可熔融再生特性,在汽车轻量化领域的应用前景广阔。针对某车型的铝制防撞装置,开展BFRP/铝混合防撞装置的多目标优化设计。首先,对BFRP层合板开展力学性能测试,并利用HyperMesh软件建立防撞装置有限元模型;其次,采用拉丁超立方抽样生成代理模型的训练样本,结合敏感度分析识别关键设计参数,并通过基于加权欧式距离的空间填充采样法来提升代理模型对响应指标的预测精度;最后,以防撞装置峰值载荷、总质量及横梁最大位移最小为优化目标,运用MOPSO(multi-objective particle swarm optimization,多目标粒子群优化)算法求解Pareto前沿,并基于熵权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution,逼近理想解排序法)确定最优设计参数组合。结果显示:优化后防撞装置的峰值载荷降低了36.15%,总质量减小了12.23%,显著提升了耐撞性能并实现了轻量化目标。所提出的方法可为BFRP/铝混合防撞装置的轻量化设计提供一套系统性的解决方案。展开更多
轮毂电机电动汽车(in-wheel motor electric vehicle,IWM-EV)的电机激励与车辆系统的耦合特性严重的恶化车辆的动力学性能以及电机的工作稳定性,针对这种振动负效应问题,建立了考虑机电耦合的车辆动力学耦合模型,并设计了工况识别的主...轮毂电机电动汽车(in-wheel motor electric vehicle,IWM-EV)的电机激励与车辆系统的耦合特性严重的恶化车辆的动力学性能以及电机的工作稳定性,针对这种振动负效应问题,建立了考虑机电耦合的车辆动力学耦合模型,并设计了工况识别的主动悬架多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)模糊滑模控制器。基于傅里叶级数法建立了轮毂电机的垂向不平衡激励与电机转矩的电机模型;将电机模型与车辆动力学模型结合建立了电机与悬架联合的垂向-驱动非线性动力学耦合模型。基于耦合模型分析了车辆的机电耦合振动负效应特性,针对模型强非线性的特点,设计了耦合模型的非线性控制器。仿真结果表明,控制器能既能有效的减小电机的相对偏心率,抑制电机不平衡电磁力,又能提升车辆动力学性能,有效的抑制了轮毂电机电动汽车的振动负效应。展开更多
文摘针对电力电子化配电网谐波源随机波动引发的治理效率与成本问题,提出融合谐波源随机表征与多目标粒子群-遗传算法(multi-objective particle swarm optimization-genetic algorithm,MOPSO-GA)的并联有源电力滤波器(shunt active power filter,SAPF)优化配置策略。基于中心极限定理,采用正态分布与均匀分布构建谐波幅值与相位的概率模型,结合MOPSO-GA算法实现多目标优化。仿真结果表明,在IEEE 18节点系统中仅配置3台SAPF即可将总谐波畸变率从19.88%降至3.32%,电压偏差从10.4%控制至4.5%,SAPF较传统MOPSO算法减少1台,总容量更经济,算法收敛速度与帕累托前沿分布性显著提升。并进一步通过RT-Lab半实物实验平台验证,在真实谐波源下将关键节点谐波电压畸变率从25.24%降至2.12%,该策略为复杂配电网谐波治理提供高效经济的解决方案。
文摘玄武岩纤维增强复合材料(basalt fiber-reinforced polymer,BFRP)具有优异的力学性能和可熔融再生特性,在汽车轻量化领域的应用前景广阔。针对某车型的铝制防撞装置,开展BFRP/铝混合防撞装置的多目标优化设计。首先,对BFRP层合板开展力学性能测试,并利用HyperMesh软件建立防撞装置有限元模型;其次,采用拉丁超立方抽样生成代理模型的训练样本,结合敏感度分析识别关键设计参数,并通过基于加权欧式距离的空间填充采样法来提升代理模型对响应指标的预测精度;最后,以防撞装置峰值载荷、总质量及横梁最大位移最小为优化目标,运用MOPSO(multi-objective particle swarm optimization,多目标粒子群优化)算法求解Pareto前沿,并基于熵权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution,逼近理想解排序法)确定最优设计参数组合。结果显示:优化后防撞装置的峰值载荷降低了36.15%,总质量减小了12.23%,显著提升了耐撞性能并实现了轻量化目标。所提出的方法可为BFRP/铝混合防撞装置的轻量化设计提供一套系统性的解决方案。
文摘轮毂电机电动汽车(in-wheel motor electric vehicle,IWM-EV)的电机激励与车辆系统的耦合特性严重的恶化车辆的动力学性能以及电机的工作稳定性,针对这种振动负效应问题,建立了考虑机电耦合的车辆动力学耦合模型,并设计了工况识别的主动悬架多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)模糊滑模控制器。基于傅里叶级数法建立了轮毂电机的垂向不平衡激励与电机转矩的电机模型;将电机模型与车辆动力学模型结合建立了电机与悬架联合的垂向-驱动非线性动力学耦合模型。基于耦合模型分析了车辆的机电耦合振动负效应特性,针对模型强非线性的特点,设计了耦合模型的非线性控制器。仿真结果表明,控制器能既能有效的减小电机的相对偏心率,抑制电机不平衡电磁力,又能提升车辆动力学性能,有效的抑制了轮毂电机电动汽车的振动负效应。
