摘 要忆阻器（记忆电阻）的阻值可以根据外加电压（或电流）变化，还具有体积小（纳米级）、功耗低、易存储和非易失性等优点，在存储领域及人工神经网络领域有非常好的应用前景。本文简单介绍了卷积神经网络和忆阻器的3种模型（惠普模型、阈值模型和分段线性模型）并用阈值模型在MATLAB中搭建了卷积神经网络，应用MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）数据集对网络进行了训练，并最终实现了对手写体数字的识别。其中，卷积神经网络的训练部分是通过软件进行的，这样可以简化忆阻器网络的结构，节省内存，提高网络运行的效率。为了进一步减少网络的复杂度，本文还对网络进行了“裁剪”，使得卷积神经网络的效率进一步的提高，但作为代价，神经网络的准确率略有下降。基于传统冯诺依曼结构的计算机体系，由�

摘 要本文借助MATLAB软件中的Simulink模块对由整流器构成的加热电源进行了建模与仿真，主要的要求为输出电压为直流36V，功率为100kW，并且实现单位功率因数。论文首先介绍了PWM整流器的研究目的、国内外的发展历程以及当前的发展方向。其次，本文介绍了整流电路目前常见的拓扑结构，其中主要包括电压型和电流型两大类。然后通过整流器的工作状态阐述了PWM整流器的工作原理，通过基本的电路原理、矩阵变换推导了PWM整流器在低频和高频下的数学模型，以及通过对比直接和间接电流控制的优缺点介绍了常见的控制策略。最后文章给出了整流器主电路参数的设计方法以及晶闸管相控整流电路在Simulink中的建模与仿真。其中，对PWM整流器电路形式的研究、工作原理的分析、数学模型的推导、常见控制策略的实现方法以及参数计算是本文研究内容的�

摘 要近年来掀起了电动汽车的发展热潮，各国都在加紧研发电动汽车，其必将是未来汽车产业的重心，但是电池技术尚不够成熟，这导致了国内电动汽车发展有所停滞，其具有比能量高、自放电少等优点，因此应用范围在不断扩大，小到随身携带手机，大到家用轿车等等。随之应用范围的扩大，对锂离子电池操作不当时，会有一定的危险性，过放电过充电等都会对电池造成不可逆的损伤，因此需要对锂离子电池进行深入的研究，建立可靠的锂离子电池管理系统以确保正确使用电池非常重要。本文围绕锂离子电池的SOC评估展开，先介绍锂离子电池工作原理及基本特性，然后围绕其模型展开，并将模型参数与荷电状态联系起来进行估算。其中用到粒子群算法，来识别已建立的锂离子电池模型的参数，以获得最优参数解，然后通过OCV-SOC特性曲线可以得�

摘 要在全球能源危机的大环境下，对新能源的需求也日益强烈，电动汽车技术于是应运而生，并得到飞速发展，日趋成熟。同时，电动汽车的能量存储和再利用这一热门研究方向，伴随着近年来基于V2G技术的电动汽车充放电技术的不断发展，受到全世界的广泛研究。除了电动汽车本身技术的支持，要实现其全球化的普及，相关基础设的施建设也同样刻不容缓，绿色环保高效率的电动汽车充电桩也在全世界迅速地建设起来。本论文首先对电动汽车充放电技术的发展现状做了介绍，并详细分析了现阶段国内外热门的V2G技术。根据电动汽车充放电的需求，确定了充放电系统的主电路拓扑结构，即主体结构为前级三相电压型PWM整流器和后级双向半桥DC-DC变换器的主电路拓扑。同时对PWM整流器的控制策略进行选定，通过对比确定了控制性能更为优越的电压空

摘 要随着汽车的普及，一次能源的消耗，人们逐渐在往电动汽车方面去发展。目前电动汽车中应用的电池为锂电池，而锂电池需要进行严格的管控才能发挥它的长处，因此对于锂电池的SOC估算是一个重要的研究对象，本文针对锂电池的SOC估算进行了以下工作内容：（1）根据研究对象，对锂电池的原理和模型作分析，从SOC的定义出发去了解影响SOC估算的因素。分别从电流、温度、老化和自放电率的角度去分析对SOC估算的影响，最终在数据条件的限制下选择了电流和电压作为参考因素。（2）在对比各种研究方法之后采用BP神经网络来估算锂电池对的SOC，通过在Matlab中建立仿真，分别从训练的精度、效率和稳定性方面分析网络的性能。针对精度方面，在最优情况下误差平均值为3.47%，基本在8%以内，误差还是较大，因此打算采用遗传算法来优化BP神经网�

摘 要随着能源的枯竭以及环境的污染，新能源的发展及其迅猛，其中关系广大民众出行的汽车行业变化尤为剧烈，燃料汽车更是成为新能然汽车中佼佼者。然而由于燃料汽车的输出特性较软，电压变化范围大，受负载影响大，无法满足应用需求，需要采用DC-DC变换器达到技术要求。本文通过对比不同的DC-DC变换器拓扑提出一种升级的Boost斩波电路拓扑结构——四相移相Boost斩波电路，并从主体电路与控制电路两个方面展开研究工作。分析变换器不同状况下的工作模式，采用四相移相技术减小了输出电压纹波，根据理论分析结合设计技术要求计算电容、电感及开关管的参数，并根据工程实践，留有一定工程裕量对电容、电感及开关管等元器件进行选型。设计驱动电路以及电压电流信号采样电路，以配合整体功能完善。对 Boost电路建立小信号模型，进行

论文总字数：29973字摘 要16012216 刘赛 指导教师 高山 本文对主动配电网规划动态场景生成技术这一问题进行研究。建模对象主要分为两类，一类是分布式电源（风电、光电等），另一类是负荷。建模过程采用以静至动的策略，首先生成静态场景，再生成动态场景，最终为主动配电网规划提供必要的参考信息。 在生成静态场景部分，对风电采用基于BP神经网络的数学模型建立风速——风功率的预测模型，合理分割数据，用训练好的神经网络进行数据验证，获取大量的预测误差数据；对负荷预测采用基于动态神经网络的时间序列模型，对未来的负荷实现预测，模型训练过程中产生大量的误差数据。 在生成动态场景部分，对在静态场景生成过程中产生的预测误差数据采用正态分布模型进行拟合。根据拟合的结果，使用拉丁超立方抽样技术来对预�

摘 要在现代供应链管理中，采购管理和供应商管理作为供应链中的关键环节对企业的市场竞争力起着决定性的作用。如今，供应商内外部的不确定性因素不断增加，而随着企业的客户越来越个性化，企业的需求不确定性也随之增加，供应链不确定性管理越来越成为学术界关注的焦点之一。目前，有关供应链不确定性的研究大多从需求不确定的角度展开来探讨供应商选择和订单分配等方面的内容。而本文将从供应与需求均不确定的视角，结合文献分析、随机整数规划模型等方法，在文献分析的基础上，提出供需不确定的情况下，企业面对多源供应商的订单分配决策模型。然后通过MATLAB优化工具箱对模型进行算例求解，得到了以采购成本最小为目的的模型最优解，对现实中的企业在面临订单分配鞠策问题时，提供了重要参考。同时本文还对模型中不�

摘 要随着互联网技术的飞速发展，物流业也疾速扩展和进步，但是客户的高要求使得物流成本越加增长，因此，降低冷链物流配送成本并且提高客户满意度水平成为了物流行业需要重点考虑的问题。我国冷链物流的研究和进展缓慢，技术落后、信息管理水平低、配送成本高和客户满意度差等问题制约着冷链物流的发展。本文基于众包模式下的O2O电商冷链物流配送路径问题进行了建模优化，建立了最小配送成本的目标函数和客户满意度函数的双目标函数。本文结合隶属度函数进行客户时间窗的变化，并利用客户所购货物的价值占据货物总量的加权平均求得每个客户的满意度水平，结合每个客户的最低满意度水平将客户时间窗转化为更加精确和实际的客户时间要求，将其作为一个约束条件，以此将问题化为了单目标函数。最终利用遗传算法在MATLAB中�

摘 要本次毕业设计在原有车型骏派A70E的基础上，对制动系统做了一些改进，本次设计从制动效能和制动时方向稳定性的角度出发来进行设计。对于制动系统而言，本设计通过对制动系统的分析，选用了线控制动系统，后又对制动器部分进行了设计，包括了制动器的直径与厚度，制动衬片的一些参数，以及一些对液压制动回路的选型，后又对液压驱动机构的制动轮缸与ibooster进行了设计，包括直径的设计，以及一些性能的分析，最后对制动性能进行了分析，包括制动距离与制动减速度的计算以及一些仿真。由于本车型属于部分自动驾驶的车型，总体上借助一些传感器，把盘式制动器作为执行模块，便形成了AEB系统的雏形。本次毕业设计的主要任务还是传统制动器的设计。关键词：制动系统；盘式制动器；制动轮缸；iboosterAbstractThis graduation project is b