基于PNGV模型的锂离子电池荷电状态估计

目的 提升不同老化情况下的锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度。方法 基于PNGV模型(Partnership for a New Generation of Vehicles)，对锂离子电池SOC进行估计。首先通过双线性变换对PNGV模型进行离散化，采用带有遗忘因子的递归最小二乘法(FFRLS)，对电池模型参数进行在线辨识，利用卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估计，并通过动态工况验证SOC估计精度。结果 以多种误差指标考察不同循环下的试验数据，在不同电池老化状态下具有较好的预测精度。相比基于Thevenin模型的算法，基于PNGV模型的算法可以将SOC平均绝对误差减少约60%，同时也可以将SOC估计最大绝对误差波动范围降低53.8%。结论 本算法引入PNGV模型后，解决了基于Thevenin模型算法误差大、不稳定的问题，提升了动力电池系统在不同老化环境下的适应性。     

基于PCA-LSSVM的厌氧废水处理系统出水VFA在线预测模型

采用IC厌氧废水处理系统处理人工合成废水,并利用PCA-LSSVM模型对系统出水挥发性脂肪酸(VFA)进行预测.首先利用主成分分析法(PCA)分析影响厌氧废水出水VFA浓度的多个变量的相关性并降低输入变量维数,然后用网格搜索结合10倍交叉验证优化LSSVM模型参数sig2和gam,最后利用建立的模型对实验数据进行仿真预测.仿真结果表明,稳态LSSVM模型对稳态条件下厌氧废水处理系统出水VFA具有很好的仿真预测能力,相对误差在4.72%以内,平均相对百分比误差(MAPE)为1.61%,均方根误差(RMSE)为1.08,相关系数达0.9996;稳态干扰LSSVM模型对厌氧废水处理系统出水VFA的仿真预测精度有所降低但仍然具有较好的预测能力,平均相对百分比误差(MAPE)为15.83%,均方根误差(RMSE)为15.45,相关系数为0.9984,该方法可为厌氧出水VFA在线预测和厌氧废水处理系统的优化控制提供指导.     

某离心机模型辨识与仿真

目的辨识某离心机的加速度控制模型,并开展控制系统仿真和优化。方法实测某离心机运行时的转速、电压、电流等,对保载和加速状态的电流进行拟合,进而分析保载阻力、等效转动惯量等模型参数。建立离心机加速度控制系统Simulink仿真模型,进行仿真试验。结果基于辨识的模型参数进行仿真的结果与真实系统试验的结果很接近,为控制系统优化、各种试验能力和误差预估提供了可信的模型。结论采用的辨识方法可行,辨识的参数正确,离心机仿真模型运行快速正确,可供相关离心机辨识和仿真参考。     

基于等幅度充电时间的锂离子电池健康状态估计

目的提出一种基于健康因子的SOH估计方法,以准确估计锂离子电池的健康状态。方法选取锂离子电池恒流充电过程中两恒定压差下的时间间隔作为健康因子,基于健康因子估计电池的健康状态。采用高斯过程回归模型进行电池健康状态估计,通过共轭参数法优化超参数。健康因子作为模型输入,输出相应的电池健康状态,并选取NASA不同实验条件下6个电池的实验数据验证该算法。结果所选6个电池估计结果的MAPE与RMSE值均低于0.02。结论选取的健康因子可以较好地表征电池的健康状态,验证了基于健康因子的SOH估计方法的可行性。该方法可以对不同温度、放电倍率、放电深度下的电池进行准确的SOH估计,具有较强的适用性。     

48 V/50 Ah磷酸铁锂电池组热仿真

目的基于COMSOL Multiphysics软件对锂离子电池组进行热耦合仿真研究,正确辨识电池的有关热物性参数。方法首先确立锂离子电池组仿真的热模型,关于锂离子电池传热模型中涉及的热物性参数,基于不同形状大小的加热片对电池在绝热环境下进行加热,将电池各热物性参数的获取相互解耦,通过对传热模型方程以及边界条件的简化辨识出锂离子电池的热物性参数。最后,基于已确立的锂离子电池热仿真理论基础以及辨识出的相关参数,运用COMSOLMultiphysics仿真软件对锂电池单体和电池组在不同充电倍率下的温度场进行仿真分析,并进行实验验证模型的精确程度。结果根据仿真结果和实验数据的对比分析,基于COMSOLMultiphysics仿真软件可以较为准确地对锂离子电池组壳体表面和内部的温度场进行描述,误差不超过0.5℃。结论在满足一定误差精度范围内,对锂离子电池组热管理系统进行分析和设计时,通过仿真得到的结果就可以为其提供参考和指导。     

形状任意的超材料电磁隐身波长变换器的设计

目的研究形状任意的超材料电磁隐身波长变换器的设计方法。方法基于坐标变换理论,通过对空间中的不同区域先后进行压缩和扩张变换,设计出该装置不同区域的电磁参数张量。结果一方面,入射波经过该装置时,在其界面不产生散射,并且入射波穿过装置进入外部自由空间时又能恢复其初始传播状态;另一方面,该装置在特定区域改变了电磁波的波长。结论有限元软件的仿真结果显示波长变换器实现了预期的电磁功能,从而验证了该装置电磁参数张量表达式的正确性。     

基于改进的PSO优化LSSVM参数的松花江哈尔滨段悬浮物的遥感反演

悬浮物是松花江水质和水环境评价的重要参数之一.利用在松花江哈尔滨段江面上29个采样点的实测高光谱和悬浮物浓度数据,用20个采样点数据为训练集,9个采样点数据为测试集.将机器学习和全局优化智能计算方法引入,应用改进的粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,以均方根误差RMSE为适应度函数,根据迭代得到LSSVM最优参数值,用700 nm和750 nm光谱反射率比值(R700/R750)为特征变量,悬浮物数据为目标变量,用训练集数据训练得到反演模型,使用测试集数据进行验证.结果表明,此模型收敛速度快,精度高,得到预测值的均方根误差RMSE为10.11 mg·L-1,平均绝对百分误差MAPE为10.72%,模型决定系数R2为0.952,该方法可用来对其它水质参数反演预测提供参照.     

双基球扁药工艺优化仿真研究

目的优化双基球扁药成球工艺参数,解决由于目前双基球扁药理论研究不充分、控制模型不明确、生产工艺参数调控依靠人工经验所导致的药品成球后直径、弧厚偏差大的问题。方法利用BP神经网络在处理复杂非线性映射问题上的强大的能力,对成球关键工艺参数与成球质量指标进行建模,并应用成球工艺过程仿真数据对其进行训练,将训练得到的BP神经网络模型用于优化成球工艺参数。同时利用仿真数据进行检验模型的可靠性。结果训练后BP神经网络均方误差为0.001,成球直径误差率为1.27%,成球弧厚误差率为2.08%,成球质量参数误差均很小,可以满足工艺要求。结论该BP神经网络模型具有较高精度,适用于含能材料工艺优化,提出的成球工艺优化方法能有效降低成球试制成本,缩短生产周期。     

一种提高飞行器结构天地力学环境地面试验有效性的方法及其应用

目的研究提高飞行器结构地面试验有效性的途径。方法计算同一被试件结构在飞行状态和地面试验状态下的有限元模型,测量地面试验状态下的模态以验证有限元模型的正确性;计算各特征点(也可以是遥测点)在天地状态下的响应,用机器学习法获取各特征点的映射关系模型;基于该模型由飞行点响应(或遥测数据)确定出地面试验件对应点的响应,并用载荷反求法得到它们的等效载荷;最终确定施加在试验系统上的载荷。结果以细长体结构为例,所得到由其组成试验系统的有限元模型与实测模型之间的固有频率最大相对误差为6.76%,利用映射关系模型预测出对应点在飞行状态下的振动响应。确定了飞行状态下结构响应的特征点,由地面试验系统所对应的响应点反推出应施加的载荷为60 N。结论利用天地数值计算-地面试验验证联合法,无需在地面试验状态下刻意模拟飞行状态的边界条件,确定出所需要施加的载荷,从而提高了飞行器地面试验的有效性。     

带缝金属腔体内包含非线性组件的耦合效应分析

目的对带缝金属腔体内连接非线性组件的系统级耦合效应进行分析。方法在外界电磁激励源的作用下,采用全波混合算法解决腔体内部场强分布问题,并利用高阶FDTD方法求解线缆上的感应电压和电流,得到流入非线性组件的信号,然后建立非线性组件的频域黑箱模型,结合S-参数,得到非线性组件端口的功率响应,最后通过仿真实验验证方法的有效性。结果通过系统耦合效应分析建模,建立仿真模型,得到了非线性组件的响应曲线。结论该系统级的耦合效应分析方法可以分析得到非线性组件作为二端口或多端口时的输出功率响应,对系统级的耦合研究具有重要意义。     

基于模糊神经网络的A2/O工艺出水氨氮在线预测模型

采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.     

飞机用铝合金-CFRP搭接结构的电偶腐蚀预测研究

目的通过有限元仿真,预测飞机复合材料-铝合金搭接试件可能产生的腐蚀部位和腐蚀深度。方法采用动电位极化的方法,测得温度为40℃的5%NaCl溶液中铝合金和复合材料两种材料的极化曲线。以极化曲线及其拟合的电化学动力学参数作为边界条件,建立电偶腐蚀仿真模型。通过模型计算,分别得到两种材料的腐蚀预测结果,将其结果与实验室腐蚀试验结果进行对比。结果电偶试件模型预测得到的电偶电位值与实验测量得到的电偶电位值对比误差为4.2%。搭接试件的腐蚀部位为偶接处3 mm内,其腐蚀分布与搭接件电偶腐蚀模型预测的电位分布规律基本一致,腐蚀深度的预测值和腐蚀实验的实测值对比误差为12.5%。结论该研究的仿真预测结果与试验结果在一定程度上具有一致性,证明了仿真模型的正确性。     

基于响应面法SCR脱硝反应器喷氨格栅的优化研究

利用计算流体动力学（CFD）方法,采用k-e湍流模型和组分运输模型对SCR脱硝反应器的氨浓度场进行了数值模拟,并通过实验验证了反应器内氨浓度场数值模拟的准确性,同时,基于响应面法研究了喷氨格栅各结构参数和系统运行参数对SCR脱硝反应器内氨浓度场的影响.结果表明,喷口密度N,开孔率ψ,喷口角度α及入口风速v对氨浓度分布均匀性都存在着一定影响,其中影响的显著性为N>α>v>ψ.而且存在着一组最优的喷氨格栅结构参数和最佳的系统运行参数能够使SCR脱硝反应器内的氨浓度分布不均匀系数达到最优值.在本文研究的参数范围内,喷氨格栅最优的结构参数分别是：r=8个、d=57mm、α=90°,系统最佳的运行参数为v=8.17m/s,此时氨浓度分布不均匀系数为0.0151.     

基于LM-BP神经网络的Argo数据西北太平洋海水温度模型

以2007年西北太平洋海域Argo海表面温度、经纬度、深度为输入参数,利用LM-BP神经网络,构建了西北太平洋海水温度模型。将均方根差以及Pearson相关性系数作为检验指标,利用2008年和2009年的Argo数据对模型进行了检验。检验结果为:2008年均方根误差为0.714 0℃,Pearson相关性系数为0.996 8;2009年均方根误差为0.761 5℃,Pearson相关性系数为0.9965。表明所建立的基于LM-BP神经网络的Argo数据西北太平洋海水温度模型是可行的。     

半干法烟气脱硫过程的数值模拟

对增湿脱硫实验装置进行了数值模拟研究,依据流体动力学原理建立气液固三相耦合模型：即质量、动量、能量和湍动能耗散输运方程,在构造脱硫装置的网格模型基础上,通过有限元数值计算方法,借助流体软模拟计算了反应器内的脱硫过程,考虑脱硫剂加入量、反应温度、烟气流量工艺因素的影响时该活性脱硫剂的脱硫性能,将模拟值与实测值进行了对比,误差较低,表明本模型及其参数具有一定的准确性。     

含能材料生产系统排产中的瓶颈设备识别方法研究

目的 识别含能材料生产车间中的瓶颈设备,对生产系统作出预警,为排产方案制定以及实际生产工作提供指导,改善生产系统的加工效率.方法 针对传统瓶颈设备识别方法评价指标单一、识别过程复杂的问题,研究一种基于灵敏度分析和逼近理想解排序法(TOPSIS)融合的瓶颈设备识别方法.该算法首先确定作业指标与设备加工量关系的灵敏度矩阵,然后运用逼近理想解排序法,计算设备的综合瓶颈指数,通过比较各设备的综合瓶颈指数,识别出瓶颈设备.结果 采用含能材料生产车间实际数据进行仿真实验,可以在生产系统运行之前识别出系统中的瓶颈设备.结论 通过与其他方法进行对比分析,验证了研究的方法的有效性和优越性.