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关键词： 车辆工程   混合动力汽车   能量管理策略   深度强化学习   近端策略优化  

摘要： 为了提高功率分流式混合动力汽车（HEV）的经济性，建立了HEV整车的纵向动力学模型，并提出了一种基于策略熵优化的改进近端策略优化算法（PPO）的能量管理策略（EMS）。在一般PPO算法基础上，通过采用经验池机制简化算法框架，只使用1个深度神经网络进行交互训练和更新，以减少策略网络参数同步的复杂性；为了有效探索环境并学习更高效的策略，在损失函数中增加策略熵，以促进智能体在探索与利用之间达到平衡，避免策略过早收敛至局部最优解。结果表明，这种基于单策略网络改进PPO算法的EMS相比于基于双策略网络PPO的EMS，在UDDS工况和NEDC工况下，均能更好地维持电池的荷电状态（SOC），同时等效燃油消耗分别降低了7.1%和1.2%，并取得了与基于DP算法的EMS相近的节能效果。所提改进PPO算法能有效提高混合动力汽车的燃油经济性，可为混合动力汽车的能量管理策略设计与开发提供参考。

关键词： 低压台区   相位识别   局部线性嵌入   高斯混合模型算法  

摘要： 针对目前低压台区用户相位识别不精确的问题，提出一种基于用户电压数据的局部线性嵌入（Locally linear embedding，LLE）降维和高斯混合模型（Gaussian mixture model ，GMM）聚类算法的相位识别方法。该方法首先提取台区用户智能电表中的电压数据并用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）实现降噪和去冗余，其次根据导数动态时间弯曲（Derivative Dynamic Time Warping，DDTW）距离度量低压台区用户电压序列的相似性，最后采用LLE降维提取用户的电压数据特征和GMM聚类算法对用户进行相位识别并在实际台区进行了仿真验证，其准确度高达100%，表明所提方法能够有效解决台区用户相位识别问题。

关键词： 蜣螂优化算法   Tent混沌映射   黄金正弦搜索   自适应t分布策略   工程优化设计  

摘要： 针对蜣螂优化算法易陷入局部极值、收敛速度慢等缺陷，提出了一种多策略增强的蜣螂优化算法．首先，创新地提出了基于最大最小欧式距离-Tent混沌映射种群初始化新方法，使初始种群均匀分布在解空间中，提升种群的多样性；进一步，引入黄金正弦搜索策略平衡算法全局探索和局部开发能力；最后，设计基于自适应t分布策略对全局最优解进行扰动，提升算法摆脱局部最优解的能力．将所提算法与4种经典元启发式算法和2种先进的改进算法在10个基准测试函数进行寻优性能对比，通过Wilcoxon秩和检验结果分析了显著性差异水平，结果表明所提算法在高维单峰测试函数上均优于其他6种算法，在多峰测试函数上表现突出．此外，将所提算法应用在2个典型工程优化设计中，优化效果均达到最佳值，进一步验证了其在解决实际工程问题时的优越性．

关键词： 四象限探测器   椭圆光斑   偏移角   定位算法   高斯光斑  

摘要： 为了提高四象限探测器在椭圆高斯光斑位置的测量精度，以及椭圆光斑与四象限探测器中心坐标存在偏移旋转角度的位置检测精度，提出了一种椭圆高斯光斑的定位算法。以高斯分布的椭圆光斑作为入射光斑模型，通过无穷积分拟合算法和最小二乘法拟合最佳解析表达式。为建立椭圆光斑在四象限探测器所有模型，对偏移角度进行多项式拟合，简化椭圆光斑与四象限探测器中心坐标存在偏移角定位算法的计算量。最后，通过仿真计算，确定偏移角与定位算法的拟合关系式。经过算法补偿后的定位精度能够达到亚微米级别，为椭圆光斑的定位算法提供了理论基础。

关键词： 抽水蓄能   鲁棒优化   非精确列和约束生成算法   不确定性   新能源  

摘要： 随着风光等新能源大规模并网，电力系统中弃风弃光、电压越限和功率倒送等问题日益突出。抽水蓄能作为目前最成熟、最经济的大型储能模式，与新能源联合运行有助于平抑新能源波动性，并提高系统运行灵活性和电力供应可靠性。针对常规风光蓄调控方法对于风光出力不确定等复杂场景求解效率缓慢且求解时间缺乏可调性问题，提出一种基于非精确列和约束生成算法（i-C&CG）的风光蓄自适应两阶段鲁棒调度方法。首先，建立考虑抽蓄机组工况转换和功率过渡的模型；其次，建立了基于多面体区间不确定集的风光蓄两阶段自适应鲁棒调度模型；然后，将模型分解为主-子问题，并通过非精确列和约束生成算法，获得兼顾精度和效率的优化决策。最后，通过算例仿真对比分析了采用i-C&CG和C&CG方法的模型求解时间和误差，说明所提出的两阶段调度方法能有效平衡系统运行的鲁棒性和经济性，并在误差允许范围内保证模型求解效率。

关键词： 侧信道攻击   均匀流型逼近与投影   相关功耗分析   数据降维   加权邻接图  

摘要： 侧信道攻击中所采集能量迹数据的高噪声和高维度，大大降低了侧信道攻击的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题，提出一种基于均匀流型逼近与投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP)的高级加密标准(Advanced Encryption Standard, AES)算法相关功耗分析方法。该方法基于欧氏距离计算能量迹数据的邻近点集合。首先，通过构建邻接图并计算邻近点之间的相似度得到加权邻接图，从而捕获能量迹数据之间的位置关系以保留数据的局部结构特征。其次，利用拉普拉斯矩阵描述邻接图的结构关系，并通过特征分解取特征值较小的特征向量作为初始化的低维数据。同时，为了保留数据的全局结构特征，使用二进制交叉熵作为优化函数调整数据在低维空间中的位置。此外，为了提升计算效率，在梯度下降过程中使用力导向图布局算法。最后，对降维后的数据进行相关功耗攻击恢复密钥。实验测试结果表明，采用UMAP方法能够有效保留原始能量迹数据的局部和全局结构特征；基于UMAP的相关功耗分析方法能够提高能量迹数据和假设功耗泄露模型之间的相关性，减少恢复密钥所需的能量迹条数，恢复单个密钥字节需要的能量迹数量为180条，恢复全部16个密钥字节需要的能量迹数量为700条。相较于等距特征映射降维方法，本方法恢复所有密钥字节所需的能量迹数量减少了36.4%。

关键词： 排序算法   DeStrip算法   条纹去噪   现场可编程逻辑门阵列(FPGA)   高斯滤波   维纳滤波  

摘要： 针对红外摄像头产生的图像会伴随条纹噪声干扰的问题，设计一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的红外图像条纹去噪算法。该方案采用二维高斯函数作为模糊核函数设计维纳滤波，以保留图像主要特征，并确保高准确度信号恢复；通过改进维纳滤波获取图像的高频信息，依赖高频信息的行中值、列中值还原图像中的条纹噪声，完成图像中条纹噪声的去除；设计串行全比较排序模块，使FPGA能利用合适资源实现图像数据排序工作。FPGA的资源利用率与时序报告分析表明，该算法占用资源适当，时序正常，没有违规，能够在FPGA上实现；经算法处理后的图像峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）达到了42.35 dB，图像结构相似性（structural similarity,SSIM）达到了0.917 1，相较于其他条纹噪声抑制算法，该算法拥有更优秀的图像恢复性与结构稳定性。

关键词： 钠热管   传热极限   遗传学算法   NSGA-Ⅲ  

摘要： 碱金属钠热管由于具有工作温度高，传热性能好的特点，在高超声速飞行器，微型核反应堆以及太阳能利用等领域应用前景广阔。本文针对某热管冷却空间核反应堆需要，设计了一种梯形槽道钠热管，并基于NSGA-Ⅲ的遗传学算法，研究了不同工作温度、蒸汽腔直径和槽道数对钠热管传热极限的影响，提出了在热管冷却空间核反应堆服役条件下钠热管传热能力的最优解方案。设计的梯形槽道钠热管符合马赫数要求和有效毛细半径要求。

关键词： 辊式矫直   材料模型   曲率积分   ABAQUS  

摘要： 本文基于理想弹塑性、双线性强化和幂强化材料模型，推导了三种材料模型在矫直弯曲过程中的曲率-弯矩关系，并通过曲率积分法构建了多辊矫直的求解模型，以Q690材料的拉伸及矫直实验为例，结合ABAQUS有限元仿真进行验证。研究结果表明，随着双线性强化系数η和幂强化系数的m增加，材料的弹复量显著增大，其中弹复量η与呈线性关系，而与m呈非线性关系；在相同压下量条件下，双线性强化模型和幂强化模型的实际塑性变形率低于理想弹塑性模型，且随着强化系数的增大，计算误差逐渐增大；幂强化模型的理论计算、实验和模拟单向总矫直力结果误差为4.65%，验证了理论模型的准确性。本研究为新材料的矫直设备的设计和工艺制定提供了理论支持。