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多目标优化算法在机械比能与机械钻速耦合优化中的应用
1
作者 刘伟吉 张家辉 祝效华 《石油钻采工艺》 北大核心 2025年第3期265-276,共12页
提高钻井效率对于降低成本和提升能源开采速度至关重要。建立了以机械比能MSE和机械钻速ROP为目标函数的多目标耦合优化模型,旨在通过深度学习预测和智能算法优化,提升钻井效率。首先,评估了多种深度学习架构,选定融合卷积神经网络CNN... 提高钻井效率对于降低成本和提升能源开采速度至关重要。建立了以机械比能MSE和机械钻速ROP为目标函数的多目标耦合优化模型,旨在通过深度学习预测和智能算法优化,提升钻井效率。首先,评估了多种深度学习架构,选定融合卷积神经网络CNN、双向门控循环单元BiGRU与注意力机制Attention的CNN-BiGRU-Attention模型对MSE和ROP进行预测。随后,构建了上述多目标耦合优化模型,并采用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)、强度Pareto进化算法2(SPEA2)和参考向量引导进化算RVEA共3种优化算法来求解模型。在限定ROP最小值分别为当前深度下原始ROP值的50%、70%、90%以及原始ROP值的不同条件下,对比分析了3种算法的优化性能,结果显示RVEA算法表现最佳。为了更贴近工程实际,进一步引入扭矩约束并建立相应的深度学习模型,考察转速和钻压调整对扭矩的影响。实验结果表明,即使加入扭矩约束,RVEA算法仍能有效优化MSE和ROP。所提出的方法不仅确定了不同ROP限定条件下的最优MSE降低与ROP增加策略,还为钻井工程参数优化提供了实用的理论依据和决策支持。 展开更多
关键词 机械比能 机械钻速 多目标优化 参考向量引导进化算法 钻井优化 深度学习 扭矩约束
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基于参比电极的三电极电池快充研究
2
作者 邹岱江 唐小波 +2 位作者 秦宇迪 曹晟阁 李香杰 《时代汽车》 2024年第17期85-87,共3页
本文聚焦于电动汽车快充技术中的关键问题,特别是动力电池的耐久性和安全性。为解决这些问题,本文提出一种基于参比电极的三电极电池快充研究方法。该方法通过参比电极实时监测负极电位,并控制负极电位,以防止充电过程中的析锂现象,从... 本文聚焦于电动汽车快充技术中的关键问题,特别是动力电池的耐久性和安全性。为解决这些问题,本文提出一种基于参比电极的三电极电池快充研究方法。该方法通过参比电极实时监测负极电位,并控制负极电位,以防止充电过程中的析锂现象,从而得出更安全的快充策略。文中还介绍了一种快速充电算法,该算法通过两个闭环控制环节实现无损快速充电,同时还提出了一种基于“虚拟电池”的仿真开发方案,以验证快速充电算法的有效性。 展开更多
关键词 参比电极 析锂现象 快速充电算法 仿真开发
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基于差分进化算法的RFID定位 被引量：4
3
作者 唐阳坤 崔英花 《太赫兹科学与电子信息学报》 2021年第5期946-950,共5页
针对传统射频识别(RFID)定位过程繁琐,系统定位精确度低以及计算较为复杂的问题,提出一种利用差分进化(DE)算法优化RFID定位精确度的方法。该方法首先随机初始参考标签的位置坐标,通过接收信号强度(RSS)值计算出阅读器与标签之间的测量... 针对传统射频识别(RFID)定位过程繁琐,系统定位精确度低以及计算较为复杂的问题,提出一种利用差分进化(DE)算法优化RFID定位精确度的方法。该方法首先随机初始参考标签的位置坐标,通过接收信号强度(RSS)值计算出阅读器与标签之间的测量距离,再通过优化阅读器与参考标签和待测标签之间的距离误差,估计出离待测标签最近的位置坐标,最后与经典LANDMARC定位系统做比较。仿真结果表明,经典LANDMARC定位系统的平均定位误差为1.1158 m,而利用差分进化算法优化后的系统平均定位误差为0.0012 m,从而证明利用差分进化算法优化RFID定位的方法是有效的。 展开更多
关键词 RFID定位 差分进化算法 信号强度值 参考标签 LANDMARC定位系统
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