基于能源互联网背景的储能二次电池技术发展分析

能源互联网是在现有配电网基础上,融合新能源技术和互联网技术,将分布式能源采集装置和分布式能源储存装置联合发展起来的新技术,对于优化能源结构和提高能源利用具有重要的意义。文章以能源互联网对储能电池的需求为背景,首先归纳了能源互联网对于储能电池的要求,在此基础上重点分析了多种可应用于能源互联网的储能电池的性能与特点,并对其未来发展趋势进行了展望。     

基于复杂网络蜂群无人机网络拓扑结构分析

蜂群无人机网络拓扑结构研究,是无人机作战体系发展的根基.借助复杂网络理论研究了蜂群无人机运用方法,构建了蜂群无人机复杂网络拓扑结构,分析了节点度、平均路径长度、聚类系数等典型统计特性参数和抗毁伤特性,对蜂群无人机网络效能进行科学有效的评估.蜂群无人机复杂网络能够高效、快速地进行信息传输,产生超出个体效益之和的整体性质,...     

弹药装载的构造型启发式算法研究

多约束条件下的弹药装载问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-完全问题,其求解是很困难的,所以在实际应用中,往往采用一些启发式算法来求解。本文在考虑弹药装载中各类约束条件的情况下,构建了弹药装载优化模型,提出了一种弹药装载的构造型启发式算法。该算法考虑了装载方向、重量、弹药箱装入顺序和装载位置以及运输工具装载平衡等因素,并通过算例检验,说明了该算法在弹药装载中应用的有效性。     

Integrating decisions with advance supply information in an assemble-to-order system

We study a periodic-review assemble-to-order (ATO) system with multiple components and multiple products, in which the inventory replenishment for each component follows an independent base-stock policy and stochastic product demands are satisfied according to a First-Come-First-Served rule. We assume that the replenishment for various component suffers from lead time uncertainty. However, the decision maker has the so-called advance supply information (ASI) associated with the lead times and thus can take advantage of the information for system optimization. We propose a multistage stochastic integer program that incorporates ASI to address the joint optimization of inventory replenishment and component allocation. The optimal base-stock policy for the inventory replenishment is determined using the sample average approximation algorithm. Also, we provide a modified order-based component allocation (MOBCA) heuristic for the component allocation. We additionally consider a special case of the variable lead times where the resulting two-stage stochastic programming model can be characterized as a single-scenario case of the proposed multistage model. We carry out extensive computational studies to quantify the benefits of integrating ASI into joint optimization and to explore the possibility of employing the two-stage model as a relatively efficient approximation scheme for the multistage model.     

BDS在低轨卫星编队高精度相对轨道确定上的应用分析

分析基于北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation System, BDS)的低轨卫星编队相对轨道确定问题,但由于缺乏实测数据,通过仿真实验展开研究。结果表明,500 km空域平均可视BDS卫星数约为9.7,由于地球静止轨道(GeoStationary earth Orbit,GEO)卫星和倾斜地球同步轨道(Inclined GeoSynchronous earth Orbit,IGSO)卫星的存在,亚太地区的可视BDS卫星数明显偏多。仅考虑观测噪声的影响时,基于BDS的相对定轨精度可达0.74 mm,加入星历误差的影响,对近距离编队系统的相对定轨而言,GEO卫星数米的星历误差可以忽略,但当星间距离增大到约200 km时,GEO卫星单差后的星历误差可达厘米量级,GEO+IGSO+中圆地球轨道(Medium Earth Orbit,MEO)卫星和IGSO+MEO卫星求解的相对轨道精度分别为1.09 mm和0.96 mm,GEO卫星的加入使得精度下降了13.54%。在其余误差得到有效处理后,BDS的相对定轨精度可达亚毫米量级,且无明显区域差异,GEO卫星和IGSO卫星能提高近距离编队系统的全球相对定轨精度,未来BDS将广泛应用于低轨卫星编队相对轨道确定。     

一种基于混合算法的火力规划方法

针对战场上火力单元与目标数量较多的具有多约束的火力规划问题,提出一种采用贪心策略和改进遗传算法的混合算法求解不同复杂程度的火力规划方法。贪心策略用于优化初始种群以加快遗传算法收敛及在短时间内求解较复杂的火力规划问题。采用改进编码方式、杂交与变异算子的遗传算法处理约束条件,提高搜索效率,加快算法运行速度。仿真实验结果表明,混合算法可以在平衡求解时间与结果满意度的情况下求解不同复杂程度的火力规划问题。     

复合固体推进剂等效力学性能VCFEM细观预示方法

根据固体推进剂的细观结构特征,采用等圆最优装载方式生成代表性体积单元(Representative Volume Element,RVE)模型,并结合Voronoi单元有限元方法(Voronoi Cell Finite Element Method,VCFEM)和均匀化方法,发展了一种可预示固体推进剂等效力学性能的数值分析方法,从而得到体分比和组分材料对等效模量和等效泊松比的影响规律。为证明该方法的有效性,设计一个对称数值模型,通过对该方法和传统有限元方法的节点位移结果的比较,发现两者之间的相对误差小于5%,且VCFEM用少量单元就完成了分析,提高了计算效率。通过对不同细观结构下推进剂RVE模型的计算,发现随着夹杂体分比的增大,夹杂的颗粒增强效应越明显,基体材料的变化比夹杂材料对等效力学性能有着更加显著的影响。     

固体推进剂黏弹性本构模型及其有限元应用研究

基于时温等效原理和WLF方程建立推进剂黏弹性泊松比主曲线方程,进而建立考虑时间温度相关泊松比的推进剂本构模型。基于增量有限元方法,采用完全显式积分算法推导增量形式的黏弹性本构方程。根据MSC. Marc用户子程序编程规则,确定本构模型对应的一致切线刚度矩阵从而实现本构模型的有限元应用。先后通过固化降温以及点火增压工况,分别采用黏弹性泊松比以及弹性泊松比对药柱结构进行应力应变力学响应分析,并对比不同类型泊松比对应力应变场的影响。研究方法和结果可为发动机药柱的精细结构完整性分析提供参考。