中德合作被动式低能耗示范项目实践案例介绍
开展被动式超低能耗绿色建筑示范工程工作经验和体会
基于MATLAB与最小二乘法的能耗数据处理方法.pdf
2021-07-10 11:20:47 560KB MATLAB 数据分析 数据处理 论文期刊
基于新能源高频大数据的驾驶行为与能耗分析.pdf
2021-07-05 20:08:18 3.27MB 大数据 数据分析 数据应用 数据时代
matlab中pso算法代码 FMOPSOTrainControl:Using MOPSO algorithm to optimize traction energy consumption of subway language:MATLAB 项目名称:基于FMOPOS算法的城轨列车牵引能耗优化 简介 其中列车计算模块通过通过数值方法对列车的动力学微分方程进行求解,能够计算牵引、巡航、惰性和制动四种工况下的列车运行状态,输出位置、速度和能耗等信息。控制命令模型,能够将根据工况序列和切换点将输出列车在不同的位置对应的控制命令,使列车按预定方式运行。状态评估模型能够接收列车计算模块输出的列车状态信息,根据评估隶属度函数对优化指标进行评价。 MOPSO算法模块从优化指标评估模块获得每个种群粒子的适应度,然后进行相应的筛选、保留和迭代操作。 列车运行仿真模块由牵引力子模块、制动力子模块、运行阻力子模块和延迟子模块几部分组成。牵引力模块根据控制指令控制牵引力的大小,当控制指令的值为正时输出牵引力,牵引力的大小与控制指令的大小成正比。同时根据列车的牵引特性曲线,限制输出牵引力不超过当前情况下允许的
2021-07-02 09:53:04 1.12MB 系统开源
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