简介:摘要: 随着社会经济发展速度的加快,电力电子装置还有计算机空调等电器已经在人们的生活中变得很普及,带来的问题就是谐波污染变得越来越严重。在电力系统安全、稳定、经济运行方面谐波污染会对其构成潜在的威胁。因此,我们必须尽快研究出能够快速分析谐波的方法。快速傅里叶变换是是目前谐波检测最常用的方法,它很方便而且便于实现。然而,由于对非同步采样序列进行快速傅里叶变换时会出现频谱泄露和栅栏效应等现象,这很大程度的影响测量结果的准确性。所以根据快速傅里叶变换带来的问题,采用了一种基于两根谱线的加权平均来修正幅值的双峰谱线修正算法,可以用距离谐波频点最近的两根离散频谱幅值估算出我们要求的谐波的幅值;同时,利用多项式逼近方法得到了频率和幅值的修正公式,这些方法可以在一定程度上抑制频谱泄露并且提高结果的准确性。然后利用matlab平台对算法的结果进行仿真,计算结果表明,利用加窗函数可以有效减少频谱泄露,其中汉宁窗抑制频谱泄露的效果最好。利用双峰插值算法对频率,幅值,相位进行修正。其中对布莱克曼窗函数的修正效果最好,其次是汉宁窗。
简介:针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。
简介:带柔性时间窗的开放式车辆路径问题(OpeningVehicleRoutingProblemwithFlexibleTimewin—dows,OVRPFTW)对物流配送中的延迟或者提早具有一定程度的容忍.本文首先建立了OVRPFTW的数学模型,然后分别将Sine映射,Chebyshev映射和Logistic映射引入基本蚁群算法,构建了三种混沌蚁群算法,并将其用于求解OVRPFTW.算倒测试表明:Sine映射和Chebyshev映射能够明显地改进基本蚁群算法的优化性能,基于Sine映射和Chebyshev映射的混沌蚁群算法的求解性能优于基本蚁群算法和基于Logistic映射的混沌蚁群算法.
简介:Inthispaper,weproposeaparallelGauss-Seideltypeiterativemethodforsolvingthelarge-scalesystemofnonlinearalgebraicequationsAφ(x)+Bψ(x)=b,whichisanasynchronousvariantofthesynchronousparallelnonlinearGauus-SeideltypemethodgivenbyR.E.White.Withalmostthesamebutsomewhatmorerelaxedconstrainteonthemultiplesplittings,weprovetheconvergenceandestimatetheconvergencerateofthenewmethod.
简介:选取QIN和SOB两种代表性劈窗算法对辽宁地区地表温度进行反演,并分析二者的精度和误差分布。结果表明:QIN和SOB算法反演的地表温度(Ts)与地面气象台站准同步观测的气温和地温的线性拟合显著,SOB算法线性拟合更好;从误差分布直方图可知,两种算法的反演结果与地温更接近,SOB算法与同步气温和地温在±2.0℃之间的误差比例略高于QIN算法;在野外开展与卫星遥感空间尺度一致的地表温度观测试验,QIN和SOB算法与实测值的平均绝对误差均为1.5℃;与NASA官网发布的地表温度产品对比发现,QIN和SOB算法的平均绝对误差分别为1.75℃和1.70℃;因此,QIN和SOB算法在辽宁地区均适用,而SOB算法误差较小。
简介:清晨,打开窗户,明媚的阳光便温情脉脉地爬进来,伸出柔软的舌尖,像猫一样轻轻地柔柔地舔着我的肌肤,新鲜的空气流进来,仿佛清亮的山泉洗涤我的胸腔,多么舒畅呀.窗户,人们对它钟爱非凡。每天把它拭得纤尘不染,用布、绸子、麻等材质制成绚烂的帘儿装饰窗子。窗花,是我国非常传统的民间艺术。逢年过节,在城乡随处可见雕刻月亮,裁剪云彩的精巧窗花,一幅幅精妙的图案把一扇扇窗户装扮得熠