为了有效降低天然气长输管道压气站的运行能耗,以输气管道的依次相接的单条管道和压气站为研究对象,基于输气管道理论基础及动态规划法,分别建立了输气管道稳态仿真模型和以各压气站总能耗最低为目标函数的输气管道稳态运行优化模型,明确了该模型的优化对象为各站压缩机开机台数和出站压力,根据仿真、优化程序,求解了某管道在一确定输量下的算例。研究结果表明:①相同输量及开机方案下,输气管道自定义仿真结果与TGNET模拟结果的相对误差较小,表明了该仿真程序的模拟精度符合工程实际要求,验证了仿真计算模块的准确性,可作为优化程序运行的基础计算模块;②相同输量下采用优化开机方案可使全线压缩机总功率有效降低,验证了所建优化模型的优化性,对管道的经济运行具有指导意义;③建立的输气管道稳态运行优化模型也适用于前期设计阶段,将设计与优化相结合,能提高设计方案的合理性。

为有效平衡混流装配的生产效率与能耗,提出多目标多载量小车物料搬运节能调度方法,将能耗目标约束引入传统多载小车物料搬运调度模型,建立最小化最大线边库存与总能耗的多目标混合整数规划模型。为获得问题模型的Pareto解,提出基于时间窗与支配规则的正向多目标动态规划算法:根据问题性质,定义了多载量小车节能调度问题新的状态表示方式以获得动态规划算法的无后效性,同时引入时间窗与支配规则以减少对非支配解的搜索,有效提高了计算效率,运行时间缩短8.10%以上,仿真结果验证了该方法的优越性和算法的可行性。

针对柔性自平衡机器人的稳定自平衡认知问题,提出一种基于多层启发式动态规划认知(Multi-level heuristic dynamic programming,Ml HDP)模型的平衡认知方法,将这种认知方法用于柔性自平衡机器人自平衡学习中。通过引入取向奖赏模块,把原有离散形式的奖赏机制转化为连续形式,以转化后的连续奖赏信号作为评价的主要依据。该方案使得机器人在自主认知的过程中能够记录更多信息量,提高其认知能力。通过机器人的自平衡认知实验可以看出,在机器人具有柔性关节的条件下仍然具备良好的认知能力,学习效果优于传统方法,鲁棒性强。

车辆传动系统的电气化是未来可持续发展中重要的一个环节。但就现阶段而言，纯电动汽车的电池技术还未实现突破；混合动力汽车的节油潜力也没有得到充分发挥，良好设计的能量管理策略可以提高节油率。