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编 辑 出 版: 《重庆工商大学学报(自然科学版)》编辑部

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国际标准刊号:ISSN 1672-058X

国内统一刊号:CN 50-1155

新闻动态
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  • 2023年《重庆工商大学学报(自然科学版)》影响因子稳步提升

  • 喜讯!《重庆工商大学学报(自然科学版)》影响因子与学术影响力再创历史新高

当期目录
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  • 基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

    周孟然, 汪 飞

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计 及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。 方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上, 以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微 网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混 沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比 0%、5%、10%和 15%时进行了算例仿真分析。 结果 当风电不稳定度为 10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案 1 和无风电储能少 6 919. 4 元,风电平稳量也提高 38 kWh。 在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利 用,可以很好地满足负荷侧用能需求。 从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较 强的全局搜索能力和更好的准确性。 结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚 费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。

  • 储能辅助电网参与调频的控制策略研究

    黄 荣, 郭家虎

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 研究储能电站在风光发电情况下保持电力系统稳态的调节原理与方法,并在此基础上设计了一种虚 拟同步发电机三级模型用有源支持控制方式辅助火电机组维持电网频率稳定的主动支撑控制策略。 方法 利用储 能电池快速响应的特性,建立储能系统,对储能换流器的控制进行改进,在传统的控制架构的基础上改进为在电压 中加入虚拟阻抗的外环调节器和基于准 PR 控制器的电流内环控制,深入分析控制策略的原理和同步发电机的对 应关系。 结果 随着新能源渗透率越来越高,在储能电站并网参与频率调节的情况下,频率波动的次数变少。 结论 控制方法可以给新能源发电系统带来一定的惯性和阻尼,从而增强了系统的稳定性,并且证明了储能电站参与电 网调频的必要性和可实施性,为储能电站的分布和储能电池的容量配置提供了一定的实际的参考意义

  • 一种机械臂像素级抓取检测方法的研究

    何联格1, 2, 3 , 聂远航1 , 李天华1 , 妥吉英1, 3

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 针对在平面抓取的场景下,机械臂如何感知目标物体的位置信息并完成抓取作业,提出了一种兼顾检 测速度和精度的抓取检测网络。 方法 根据抓取检测任务中输入与输出尺寸大小相同的特点,采用语义分割思想设 计了抓取检测网络;输入为随机裁剪后的深度图片,输出为同尺寸的抓取置信度、抓取角度和抓取宽度特征图;为 了提高平面抓取任务的效率,在综合考虑检测网络速度和精度的情况下,对网络结构进行了改进,除了在网络结构 中加入了注意力机制外,还使用 U-net 和 Deeplabv3 算法替换了网络的主体结构;通过对比实验认为加入注意力机 制的检测网络在检测速度和检测精度上平衡得较好,能够实现抓取任务,将抓取位姿传输给 ROS 系统,通过一系 列的坐标变换和运动规划进行了抓取作业。 结果 添加注意力机制后,检测网络的推理时间仍为毫秒级,最大抓取 置信度提高了 7. 2%;采用 U-net 和 Deeplabv3 的网络检测速度较慢,U-net 网络的抓取置信度 ??Qmax 提高了 18. 8%, Deeplabv3 网络的准确率 Acc 提高了 12. 8%;由于抓取检测网络应同时考虑检测速度和精度,因此加入注意力机制 的检测网络性能较优。 结论 实验结果表明:添加注意力机制后的抓取网络在检测速度与精度上兼顾的比较理想, 能够成功抓取场景中的目标物体,此方法具有一定的实际应用价值

  • 基于曲率跟踪方法的轴上拖挂轮式移动机器人的运动控制设计

    苗盛阳, 周宇生

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 针对轴上拖挂轮式移动机器人中的挂车对目标轨迹精确跟踪控制问题,提出了一种能够跟踪挂车理 想运动轨迹曲线相对曲率的双环控制方法。 方法 首先通过梳理轴上拖挂轮式移动机器人受到的非完整约束建立 出运动学模型,并通过欧拉-拉格朗日方程建立其动力学模型;然后利用运动学方程推导出挂车的理想运动轨迹曲 线的相对曲率和拖车与挂车理想偏航角之差之间满足的重要函数关系式;最后基于该核心关系式,利用姿态误差 系统的外环速度控制器和动力学模型的内环比例积分反馈控制器组成的双环控制方法来实现给定的跟踪任务。 结果 仿真结果表明,对于外环系统,外环速度控制器使得姿态跟踪误差在经过一段时间的变化后全都趋近于零, 实际的姿态变量最终稳定地趋近于目标姿态变量;对于内环系统,内环比例积分反馈控制器使得速度跟踪误差经 过短暂的调整后趋近于零,实际速度值最终稳定地趋近于参考的速度值。 结论 设计的双环控制器可以有效地实现 姿态跟踪和速度跟踪,能够使挂车精确地跟踪理想运动轨迹曲线,由于在姿态跟踪过程中引入了挂车运动轨迹曲 线的相对曲率,该方法可以极大地提高轨迹跟踪的精确度

  • 基于蚁群算法的振动筛参数优化设计

    李玥亭, 张振山, 王振威

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 为研究振动筛的筛分参数对振动筛筛分效率的影响以及筛分颗粒在筛分过程中的运动规律,对振动 筛进行参数优化设计。 方法 首先建立振动筛的三维模型,使用离散元分析软件 EDEM 对振动筛的筛分过程进行 模拟仿真并使用正交试验法设计了多组振动筛筛分试验,通过离散单元法分析了振动筛的振幅、振动频率和振动 方向角三个运动学参数对筛分效率的影响。 对正交试验结果进行多元非线性拟合,在拟合函数的基础上使用蚁群 算法寻找最佳筛分效率对应的振动参数值。 结果 振动频率增大会导致颗粒在筛箱中跳动次数过大,颗粒一直处于 跳起状态,颗粒通过筛孔的概率降低,使筛分效率下降。 振频对筛分效率的影响与振幅相似,随着振频的增大,筛 面抖动加剧,对颗粒的作用力增大,颗粒在空中的时间增加,导致颗粒进入筛孔的机率减小,筛分效率下降。 振动 方向角增大时,筛分效率呈先增后减趋势,方向角过小时,颗粒朝几乎平行于筛网的方向弹出,与筛网总接触时间 减小,透过筛孔的砂粒减小,方向角过大时,颗粒垂直于筛面弹出,筛分速度变慢,颗粒容易在筛面上堆积,可透过 筛孔的颗粒在筛分过程中与筛面接触的机会减小,最终透过筛孔的颗粒减少,筛分效率下降。 结论 当振幅为 2 mm,振频为 18 Hz,振动方向角为 44°时,振动筛的筛分效果最佳,此研究对振动筛的优化设计具有一定指导意义。

  • 加速型 IGV 对高负荷轴流风扇性能影响研究

    肖国锋, 赛庆毅, 刘 扬

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 为了进一步提升小型高负荷轴流风扇在微小空间的高通流及高负荷能力,提出一种加速型进口导叶 (IGV)结构设计方案。 方法 采用三维设计软件 Pro / E 设计不同加速型 IGV,通过数值模拟方法研究其对风扇不同 流量系数下的压力系数、全压效率以及流道损失的影响。 结果 采用加速型 IGV 使得风扇流道内通流能力增强,叶 片尾缘气流延缓分离,下游流动更加均匀;随着进口气流加速程度的提高,设计工况点全压效率基本呈单调递增的 趋势;相比无加速 IGV 风扇,当 IGV 加速程度为 1. 1、1. 2 时,在设计工况点,风扇压力系数提升百分比为 1. 61%, 1. 24%,效率分别提升了 3. 49%,5. 05%;IGV 的加速程度从 1. 0 增至 1. 5 时,风扇效率提高 6. 69%。 结论 在小型高 负荷轴流风扇中,加速型 IGV 与无加速 IGV 相比,加速型 IGV 对风扇压力系数以及效率的提升具有更优的效果, 并且 IGV 加速程度也并非越大越好,当加速程度为 1. 1、1. 2 时风性能表现最优,为小型高负荷轴流风扇的研究提 供相关设计参考

  • 线控主动四轮转向汽车控制策略研究

    屈 翔1, 张小锋1, 王 伟2, 邱江波2

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 针对线控四轮转向汽车横向稳定性不足及控制鲁棒性差等问题,提出一种主动转向反馈控制策略。 方法 使用 Simulink 搭建线控转向系统转向执行机构动力学模型,将 MATLAB / Simulink 与 Carsim 联合仿真,建立线 控四轮转向整车模型;基于二自由度模型分析横摆角速度和质心侧偏角对汽车稳定性的影响,推导理想的横摆角 速度和质心侧偏角;以横摆角速度增益恒定为依据设计理想传动比,得到期望前轮转角,以横摆角速度误差为控制 量设计模糊控制器得到附加前轮转角对期望转角实时修正,实现前轮主动转向;针对横摆角速度和质心侧偏角与 理想值之间的误差,加权得到稳定性控制目标;设计自适应积分滑模反馈控制策略输出后轮转角,对理想值进行跟 踪,实现后轮主动转向。 结果 仿真实验结果表明:所搭建的线控转向系统能够准确反映汽车动力学特性。 相比无 控制的机械前轮转向汽车与横摆反馈控制的四轮转向汽车,线控主动四轮转向汽车在双移线工况下将质心侧偏角 控制在 0 值附近波动,横摆角速度跟踪误差控制在 1. 149 deg / s 以内;在角阶跃工况下将质心侧偏角稳态值控制在 0. 065 deg,横摆角速度稳态值误差为 0. 074 deg / s。 结论 线控主动四轮转向控制策略在双移线和角阶跃工况下控 制效果显著,鲁棒性能好,能有效提高汽车的操纵稳定性和主动安全性。

  • 基于变分自动编码器的车辆轨迹预测研究

    易虹宇, 杨智宇, 杜 力

    2024, DOI:

    Abstract:

    针对轨迹预测中车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等 一系列问题,提出了一种基于变分自动编码器的车辆轨迹预测方法。 首先,通过长短时记忆网络从原始数据中提 取轨迹数据与车道信息的语义特征;其次,引入多头注意力机制,采用两个单独的注意力模块分别建立车辆与车辆 交互模型及车辆与道路交互模型,能够更好地反映周边车辆与道路几何对车辆轨迹的交互影响,得到丰富的场景 上下文信息;接着利用变分自动编码器对车辆轨迹多模态建模,捕捉轨迹预测的随机性质以生成合理的未来轨迹 分布;最后从分布中多次重复采样以生成多条可能的未来轨迹。 通过搭建实验平台和使用 Argoverse 自然驾驶数 据集进行测试,改进后的预测方法在平均位移误差和最终位移误差指标下的数值分别为 1. 03 和 1. 51,预测精度上 相较于其他 3 种预测方法,分别提升了 45%、46%、32%;实验结果表明:预测方法可以有效地改善车辆与周边车 辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等问题,预测精度提高,总体预测性能 良好。

  • 基于 CNN-Transformer 的锂离子电池健康状态估计

    陈国麟, 姚行艳

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获 得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和 Transformer 的锂离子电池健康状态估计方法,利用不 同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。 方法 从锂离子电池放电 过程中的部分电压和温度曲线中提取 3 个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强 大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用 Transformer 的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康 指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。 结果 本研究使用 MIT 数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差 和平均绝对误差是最低的,为 0. 11 和 0. 08,最小相对误差为 0. 61%。 结论 所提出的 CNN-Transformer 健康状态估 计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。

  • 精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法

    陈 飞1, 刘衍民2, 刘 君3, 张娴子3

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 多目标粒子群算法虽然极易实现且收敛速度快,但在平衡其收敛性和多样性方面仍需进一步改善。 方 法 针对上述问题,提出一种精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法(ECMOPSO)。 一方面,算法采用全局损害 选择精英粒子集,然后将两两竞争引入多目标粒子群算法中,通过精英竞争选取优胜者粒子,将其与全局领导者融 合形成更全面的社会综合信息,以增强种群中粒子之间信息的交互性,更好引导种群中的粒子飞行,提升算法全局 探索能力;另一方面,结合全局损害和基于位移密度估计对外部存档进行维护,从而提高外部存档中非劣解的质 量,平衡算法的收敛性和多样性。 结果 将 ECMOPSO 算法与 4 个多目标粒子群算法和 4 个多目标进化算法在 ZDT 和 UF 系列基准测试问题上进行仿真实验,并采用 Wilcoxon 秩和检验和 Friedman 秩检验比较 ECMOPSO 算法与所 选对比算法的整体性能。 实验结果表明:相比其他几个对比算法,ECMOPSO 算法的收敛能力、解的分布性以及稳 定性都得到了一定的提升。 结论 ECMOPSO 算法可以很好地平衡收敛性和多样性,提升其整体性能,能有效求解 大多数多目标优化问题。

  • 基于双有序性约束的人脸年龄估计研究

    王 荀, 黄振生

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 人类年龄是人类识别和搜索任务中的重要特征,现有研究一般将人脸年龄估计视为传统的分类任务, 忽略了年龄之间的有序特征,导致估计年龄与真实年龄之间的差距较大,因此,有必要寻找一种方法以缩小估计年 龄与实际年龄的差距。 方法 提出一种基于双有序性约束卷积神经网络模型(DO-CNN)的人脸图像年龄估计方法。 首先,DO-CNN 使用基于广义 Logistic 分布的有序回归模型作为卷积神经网络的分类器,并验证比其他有序分类器 在人脸估计任务上的优越性;接着,进一步提出有序竞争比损失函数,在传统竞争比损失函数上,通过引入风险项 使损失函数注意到预测年龄与真实年龄的误差,进而指导模型缩小估计年龄与真实年龄的差距。 结果 在开源人脸 图像年龄数据集 FGNET 和 AgeDB 上的对比实验显示:相比现有研究方法,DO-CNN 分别提升约 12%和 3%的准确 率,当允许的误差范围扩大后,该优势依然保持。 此外,基于广义 Logistic 分布的有序回归分类器相比基于其他分 布的有序回归分类器具有明显提升。 结论 实验结果表明:基于双有序性约束的卷积神经网络模型可以明显提升人 脸年龄估计的准确率,并减少年龄估计的实际误差。

  • 不对称信息下差异化补贴对新能源汽车供应链影响研究

    士明军1, 2, 胡 晓1, 2

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 研究一个制造商和一个加盟店组成的新能源汽车供应链,考虑制造商成本信息不对称时,政府差异化 补贴对新能源汽车供应链的影响问题。 方法 运用博弈理论建立制造商和加盟店之间的委托代理模型,设计加盟店 销售契约,采用运筹学非线性优化方法对模型进行求解,分析不对称信息和政府补贴对供应链参与者的影响、政府 补贴对信息价值的叠加影响,并给出了数值算例。 结果 差异化补贴总能激励制造商提高产品绿色度水平与绿色生 产效率,实现加盟店利润增长;信息不对称会导致加盟店的利润损失,只有当生产效率较高时,制造商才能从不对 称信息中获得信息租金;低成本类型制造商始终只能获得保留利润。 无论效率高与低,补贴总会进一步加剧加盟 店的信息劣势;制造商生产效率较高时,供应链内部利润实现转移而整体效益不会受损,进而规避不对称信息带来 的不利影响。 补贴会进一步加大不对称信息对供应链的影响,而且会随着制造商绿色生产效率的高低发生变化。 结论 差异化补贴能激励加盟店与绿色生产效率高的汽车制造商合作,进而推动新能源汽车产业可持续发展与转 型升级;不对称信息对制造商及加盟店的收益会产生影响,补贴不仅能扩大高效率制造商的信息优势,而且对信息 价值具有叠加效应。

  • 考虑消费券刺激的供应链柔性契约优化研究

    吴传良1, 2, 杨 霞1

    2024, DOI:

    Abstract:

    目的 针对政府及相关部门通过大量发放消费券刺激消费的经济现象,探究消费券刺激消费者需求状态转 移如何影响供应链上下游企业采购与定价决策。 方法 引入数量柔性契约并通过构建博弈模型,比较研究消费券刺 激需求状态是否转移两种情形下供应链采购决策问题。 首先,求解出不考虑消费刺激需求状态转移时的最优柔性 采购量和最优批发价格,并阐述决策变量关于回购价格、库存成本、生产成本、零售价格等相关参数的相关性;然 后,以消费券刺激需求适中转移至需求强烈状态为例,求解出考虑消费刺激需求状态转移时的最优柔性采购量和 最优批发价格,并且发现最优柔性采购量与一步转移概率正相关,而最优批发价格却与一步转移概率负相关;最 后,比较分析了两种情形下零售商以及供应商的决策结果。 结果 研究结论表明:考虑消费券刺激需求状态转移时, 零售商最优柔性采购量大于未考虑消费券刺激需求状态转移情形,供应商最优批发价格小于未考虑消费券刺激需 求状态情形。 结论 考虑消费券刺激需求状态转移进行采购与定价决策增加了零售商收益;引入数量柔性机制有利 于提高供应链成员的应急能力。

  • 可分 Frobenius 扩张下的 Gorenstein 余挠维数

    罗玉祥1, 陈 刚2, 任 伟1?

    2024, DOI:

    Abstract:

    针对环变化下的 Gorenstein 同调性质,提出模的 Gorenstein 余挠性质及相应维数在环的可分 Frobenius 扩张 下的保持性质。 首先证明对可分 Frobenius 扩张 R→S,S-模 M 是 Gorenstein 余挠模当且仅当 M 是 Gorenstein 余挠的 R-模,从而可得模的 Gorenstein 余挠维数沿着该环扩张保持不变; 作为应用,证明了若该环扩张是可裂的,则环的 整体 Gorenstein 余挠维数也保持不变;此外,讨论了群环上的 Gorenstein 余挠维数,进一步验证 Gorenstein 余挠维数 在环的可分 Frobenius 扩张下的不变性。

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