Energy consumption estimation model for dual-motor electric vehicles based on multiple linear regression

ABSTRACT

The drive range of electric vehicle (EV) is one of the major limitations that impedes its universalism. A great deal of research has been devoted to drive range improvement of EV, an accurate and efficiency energy consumption estimation plays a crucial role in these researches. However, the majority of EV’s energy consumption estimation models are based on single motor EV, these models are not suitable for dual-motor EVs, which are composed of more complex transmission mechanisms and multiple operating modes. Thus, an energy consumption estimation model for dual-motor EV is proposed to estimate battery power. This article focuses on studying the operating modes and system efficiency in each operating mode. The limitation of working area of each mode ensures the vehicle dynamic performance, then PSO algorithm is adopted to optimize the torque (speed) distribution between two motors to improve the system efficiency in the coupled driving mode. Finally, the energy consumption estimation model is established by multiple linear regression (MLR). The result shows that the proposed model has a high precision in energy consumption estimation of dual-motor EV.     

WEP的安全技术分析及对策

在对无线局域网WLAN标准IEEE80 2 .11的WEP描述的基础上 ,笔者深入研究了WEP协议的设计上和实际应用中存在的密钥序列重复使用、消息认证和完整性等严重安全漏洞 ;详细分析了标准无线局域网中WEP协议解决方案 ;提出了WEP的改进算法WEP2 ,WEP2将IV大小增加到 12 8bit,以增强抗攻击能力 ;分析了AES解决方案的可行性 ;在密钥再生与分配方面 ,提出在MAC层实现经认证的密钥交换 ,用来改善WEP的安全脆弱性等解决措施。最后 ,还对今后的研究方向作出进一步的展望     

交通系统智能决策的算法研究

遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法，但由于其自身固有的缺陷，通常优化过程的收敛速度较慢，局部搜索能力不足，而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中，目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点，如正反馈性、鲁棒性和智能性，但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况，将遗产算法与蚁群算法相结合，用于实际交通系统寻找最优路径的问题中，并定义了目标函数，以路径可靠性和路径长度为优化目标，寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证，说明了该方法的有效性。     

三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝位移反演分析与安全预测

本文研究了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法,并将此方法应用于三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝的变形反演分析中。以茅坪溪一期工程原型观测成果为依据,反演出能够正确反映坝体变形特性的邓肯-张EB模型参数,从而预测了施工期末和蓄水期末该坝的变形特性,并基于总应力法研究了心墙水力劈裂破坏发生的可能性,为茅坪溪堆石坝运行期的安全生产提供依据。研究结果表明,茅坪溪心墙堆石坝不会发生水力劈裂破坏,该坝蓄水后虽然水压上升,但心墙仍是安全的。     

人员位置固定的公共场所分区疏散研究

通过将分区疏散转化为分配问题(Allocation Problem),并采用启发式的A*优化算法,对人员位置固定的公共场所分区疏散进行研究。进一步利用基于元胞自动机模型的大型公共场所人员疏散行为模拟仿真系统,在充分考虑公共场所中每个人员的状态、人员之间以及人员与周围环境的相互作用的前提下,对疏散分区的效果进行模拟;通过与未分区的模拟结果相比较,可以认为,分区疏散有助于人员快速疏散,大大缩短整体避难时间,而且基于移动路径搜索的分区更加切合实际。     

A CODED ALGORITHM FOR CAPACITY EXPANSION OF A WATER QUALITY MANAGEMENT SYSTEM1

ABSTRACT: This paper describes a mathematical model, an algorithm and a computer program that were specially developed to study the problem of a water quality management system undergoing a rapidly increasing environmental stress. The model output will determine the locations, sizes and the timing of construction of new treatment plants plus an overall treatment plant operating policy so that environmental standards are maintained at a minimum cost. The model, as formulated, is a 0-1 mixed integer programming problem which is solved by decomposing it into a capital budgeting problem (solved by Little's branch and bound algorithm) and an operational policy problem (solved by linear programming). The coded algorithm (in FORTRAN 10) has been tested with a semi-realistic example.     

基于粒子群算法的城市垃圾中转站的空间布局研究

随着城市化的进程，垃圾处理设施成为影响城市化质量的重要指标。依据人们实际所关注的垃圾处理设施的总成本和负效应两个因素，在前人研究的基础上，建立了垃圾收运多目标模型，使得总成本和负效应最优化。根据模型设计了粒子群算法，该算法属于智能算法，且精度高，收敛快，在许多领域也得到广泛应用。用设计的粒子群算法并结合案例求出了Pareto最优解，给出三种决策方案，验证了模型和算法的有效性和可行性，为决策者提供了一种理论参考。     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

基于BP神经网络的天线识别

本文比较研究了BP神经网络中的几种常用算法,针对这些不同算法下的BP神经网络进行训练,并得出了各自网络的性能。在此基础上,针对经典BP算法和LM算法进行对比研究,找到LM算法的改进之处。此外,在实际的应用中表明,不仅不同的BP算法对网络的运算速度、泛化能力等有较大的影响,而且BP神经网络对隐含层神经元数目也很敏感。我们希望在BP神经网络的基础上,构建一种合适的天线模型,来应用于天线的分类识别,这将具有很大的现实意义。     

气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法

通过Mie散射理论公式构建目标函数,利用免疫进化算法对气溶胶等效复折射率的实部和虚部进行协同优化,据此创新性地提出了气溶胶等效复折射率反演的新途径.基于成都市2017年9~12月逐时的气溶胶散射系数和吸收系数观测数据以及该时段同时次GRIMM180大气颗粒物监测仪的连续监测资料,研究结果表明,气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法不仅是普适的,而且还具有收敛速度快、计算稳定和求解精度高等特点.通过与其它气溶胶等效复折射率反演方法的对比分析,进一步论证了新方法的优势,这为气溶胶等效复折射率演变机理以及气溶胶吸湿性增长模型的后续研究提供了算法保障.