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基于ISIGHT的动力总成悬置系统鲁棒性优化设计

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简介：
本研究利用ISIGHT平台进行动力总成悬置系统的鲁棒性优化设计，旨在提升车辆行驶时的舒适性和耐久性。通过多目标优化算法，综合考虑成本、性能和可靠性，实现悬置系统参数的最佳配置，增强其在各种工况下的稳定表现。 徐中明和李晓以某混合动力客车的动力总成悬置系统为研究对象，建立了该系统的六自由度刚体动力学模型，并基于ISIGHT进行了优化设计。在这一过程中，他们将悬置刚度设为设计变量进行研究。

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  • 基于ISIGHT的动力总成悬置系统鲁棒性优化设计
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    本研究利用ISIGHT平台进行动力总成悬置系统的鲁棒性优化设计，旨在提升车辆行驶时的舒适性和耐久性。通过多目标优化算法，综合考虑成本、性能和可靠性，实现悬置系统参数的最佳配置，增强其在各种工况下的稳定表现。 徐中明和李晓以某混合动力客车的动力总成悬置系统为研究对象，建立了该系统的六自由度刚体动力学模型，并基于ISIGHT进行了优化设计。在这一过程中，他们将悬置刚度设为设计变量进行研究。
     
  • 动力总成悬置系统的优化及减振分析（2016年）
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    本文探讨了动力总成悬置系统的设计优化及其在减少车辆振动与噪音方面的应用效果，旨在提高汽车行驶平顺性和乘坐舒适度。研究基于2016年的实验数据和理论分析展开。 为了应对汽车动力总成悬置系统的隔振问题，我们构建了一个特定型号的动力总成悬置系统仿真模型。研究了该悬置系统在无阻尼与有阻尼两种情况下的支反力，并选取四个橡胶悬置的12个主要方向刚度作为设计变量。以确保动力总成悬置系统在其各阶固有频率主振方向上的能量解耦程度为目标，我们运用Adams/Insight模块对该系统进行了优化处理。结果显示，在经过优化后，该系统的支反力显著降低，从而减少了动力总成振动的传递，并且其解耦能力有了明显的提升。通过悬置系统的调整和改进，整体减振效果得到了极大的改善。
     
  • 基于YALMIP的鲁棒优化线性规划
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    本研究采用YALMIP工具箱探讨鲁棒优化中的线性规划问题，致力于开发有效算法以解决不确定性条件下的最优化挑战。 鲁棒线性优化利用YALMIP求解示例 我们从一个简单的例子开始：问题涉及单一决策变量x以及不确定的标量w。此情况下，我们将通过引入不确定性约束来构建一个问题，并定义一个基本的不确定模型。 在YALMIP中，首先声明sdpvar x w表示这两个变量。接着设定不等式限制F = [x+w <= 1]和不确定性范围W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]。我们的目标函数是objective = -x; 显然，在这种情况下，最优解为x等于0.5，因为如果x取较大值，则存在w的特定数值会导致不等式约束失效。 通过调用solvesdp命令来解决这个问题时，YALMIP会自动生成并求解鲁棒对偶问题。对于具有多面体不确定性的线性约束通常采用枚举法处理；然而，在本例中由于不确定性范围简单明了（方形），YALMIP直接执行最大化操作以找到最差情况模型，并且这种方法更为高效。
     
  • 基于局部鲁棒优化的非凸鲁棒场景生成算法(SGLRO)
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    本研究提出了一种名为SGLRO的创新算法，专注于通过局部鲁棒优化技术解决非凸问题中的鲁棒场景生成难题。此方法能够有效增强决策模型在面对不确定性时的表现和稳定性。 鲁棒优化是一种通过寻找在所有可能的不确定参数值下都可行的解来考虑不确定性问题的方法。此程序实现了包含非凸约束条件下的鲁棒优化问题求解方法。这是Rudnick Cohen等人于2019年提出的一种采用局部鲁棒优化（SGLRO）算法生成场景的技术实现方式。SGLRO是一种基于抽样的策略，它通过随机选取样本并利用这些样本构建最坏情况的场景来寻找稳健的最佳解决方案，并且使用局部鲁棒优化步骤确保最终解的有效性。函数SGLRO.m用于执行该算法，提供输入参数列表及其功能说明。在examples文件夹中包含了Rudnick Cohen等人2019年的所有示例代码，这些示例展示了如何利用SGLRO.m进行操作。
     
  • 鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用
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    本文章介绍了鲁棒约束和鲁棒优化的概念，并详细探讨了CPLEX软件工具在建立及求解复杂鲁棒优化模型中的应用，提供了解决不确定环境下优化问题的有效途径。 在MATLAB中使用CPLEX求解鲁棒优化模型，并考虑了各种约束条件的书写代码。
     
  • 基于Backstepping的非线性系统预设性能鲁棒控制设计
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    本研究聚焦于采用Backstepping方法为非线性系统设计预设性能下的鲁棒控制器，旨在实现对各类外部扰动和参数变化的有效抵抗。通过理论分析与仿真验证，提出的方法在保证系统稳定性的前提下，提升了系统的响应速度及抗干扰能力。 针对一类受外界扰动影响的严格反馈非线性系统, 结合Backstepping技术、预设性能控制以及鲁棒控制方法, 提出了一种新的预设性能鲁棒控制器设计策略。通过误差转换建立系统的等效误差模型，利用Backstepping和鲁棒控制逐步递推选择适当的Lyapunov函数来设计控制器。这种方法能够同时优化系统的暂态响应与稳态特性，并且仿真实验验证了该方法的有效性。
     
  • 电力系统的非线性鲁棒控制
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    《电力系统的非线性鲁棒控制》一书聚焦于探讨复杂电力系统中的非线性特性及不确定性因素，提出了一系列先进的鲁棒控制策略和技术。该书通过深入分析和实例验证，为提高电力系统的稳定性和可靠性提供了理论支持与实践指导，是电气工程领域的重要参考文献。 本段落主要讨论电力系统的控制方法，旨在增强其稳定性和提高抗干扰能力。
     
  • matlab悬置解耦_decration.rar_动力总成悬置_悬置解耦率计算程序
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    本资源提供动力总成悬置系统设计中关键参数——悬置解耦率的MATLAB计算程序，适用于汽车工程领域的振动与噪声分析。 用于动力总成悬置系统的模态及解耦率计算的MATLAB程序。
     
  • 基于凸优化的鲁棒波束成形技术.zip
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    本研究聚焦于利用凸优化理论改进无线通信中的波束成形技术，旨在增强信号传输的可靠性和效率，对抗信道变化与干扰。 利用MATLAB实现了基于凸优化的稳健波束形成，并包含了cvx求解的过程。通过对比导向矢量不确定性和协方差矩阵不确定性方法，给出了具体的结果。
     
  • 含风电不确定性因素的电力系统鲁棒优化调度.pdf
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    本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下，电力系统的鲁棒优化调度方法，旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视，风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式，风力发电具有一定的随机性和间歇性，难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战，如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中，国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性，但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升；另一些则使用模糊方法处理不确定性，但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外，还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型，并利用自动发电控制（AGC）响应来应对风电输出力的波动，保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划，增强了电力系统的抗扰能力。具体来说，在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法，能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明，所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战，并提高电力系统的供电可靠性。此外，该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险，还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。