检索结果-南通市图书馆

运筹与管理 2017年第8期26卷 85-91页

作者：王晓娜李军祥上海理工大学管理学院上海200093

物流联络中心的人力成本随着坐席拥有的技能、服务渠道的多少以及服务时段的不同而不同,对人员进行合理班次设计以节省人力成本尤为必要。考虑现实联络中心工作时间的连续与中断、技能组和渠道组的匹配等,提出采用分阶段法优化班次。首... 详细信息

物流联络中心的人力成本随着坐席拥有的技能、服务渠道的多少以及服务时段的不同而不同,对人员进行合理班次设计以节省人力成本尤为必要。考虑现实联络中心工作时间的连续与中断、技能组和渠道组的匹配等,提出采用分阶段法优化班次。首先给出不考虑时间中断的坐席的排班模型A,求得排班方案;接下来,在此基础上将中断时间约束加入,建立模型B,求得班次覆盖矩阵;最后加入排班调整约束,建立模型C,对多技能组中各渠道组进行调整,给出最符合实际情况的最优排班调整方案。数值实验结合物流企业实例和各方案的比较,验证了模型的有效性。该方法为联络中心排班提供了新思路,对其它服务行业的排班也具有一定的参考价值。

关键词：物流联络中心多技能多渠道变成本排班分阶段法

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车载锂离子电池SOC及SOH预测研究

车载锂离子电池SOC及SOH预测研究

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作者：马原江西理工大学

学位级别：硕士

与传统的一次电池相比,锂离子电池作为一种可循环使用的新型供电能源,由于其所具有的续航时间长、放电电流稳定、循环寿命长等优点,目前已经引起世界各国的高度重视,在民用、军事等领域被广泛使用。而锂离子电池的荷电状态和健康状态,... 详细信息

与传统的一次电池相比,锂离子电池作为一种可循环使用的新型供电能源,由于其所具有的续航时间长、放电电流稳定、循环寿命长等优点,目前已经引起世界各国的高度重视,在民用、军事等领域被广泛使用。而锂离子电池的荷电状态和健康状态,是监测评价电池使用性能的核心指标,动力锂离子电池的荷电状态(SOC,State of Charge)表征的是当前充放电循环周期下电池剩余可放电容量与最大可放电容量的比值。准确预测电池荷电状态对于提升车辆驾驶性能,实时监测车辆的剩余里程有重要意义。电池健康状态是根据计算锂离子电池的额定容量与剩余使用寿命(RUL,Remaining Useful Life)相关性规律得出的一种评估。电池额定容量指的是在一定的放电条件(一定沉度、一定的电流密度和终止电压),电池所能放出的电量。RUL表征的是电池放电性能大小(或电池最大可放电容量),SOC及SOH(State of Health)都是电池管理系统中的重要参数,二者相互配合,从而使电池状态预测更为精准。常见的分析方法有:数学模型法、以神经网络为首的智能算法、直接测量法等。这些方法大都具有预测精度较高的优点且部分算法建立的预测模型相对简单,程序运行速度快,但仍存在一些问题:电动汽车在SOC预测时易受电流波动、工况非线性等因素影响,从而产生较大误差的问题。在实际工况下对锂离子电池健康状态进行估计时,数学建模困难、内部参数测量复杂、模型自适应性差的问题;针对以上问题,本文主要研究内容如下:(1)对车载锂离子电池的工作状态、内部化学反应机理等进行了详细介绍。将常用的电池等效模型与SOC及SOH的预测难点相结合并分析各个模型的优劣性,同时综合考虑外界环境及电池自身因素影响,探寻二者间相互联系。从影响因素来看,SOC和SOH的影响因素大致相同,均易受环境温度、充放电电流、电压等环境因素的影响,但SOH作为SOC的影响因素之一,其对SOC的预测精度有着直接的关系,同时为避免重复计算,应先对SOH进行分析。(2)由于电池寿命影响因素的复杂性,为了使电池整体的SOH预测更加精准,将影响电池额定容量的因素进行划分,并按照影响程度划分为内部退化因素和特性影响(外部)因素。特性影响因素按照对电池SOH预测误差的影响程度使用主元提取法(KPCA,Kernel Principal Component Analysis)对其进行二次划分:主要影响因素(温度、充放电倍率)和偶发性因素(采集器误差、湿度)。由于该类特性影响因素具有动态、非线性的特点,需要结合本文提到的经由粒子群改进的径向基神经网络算法计算得到的较为准确RUL预测数据,将预测得出的RUL数据结合恶劣工况下电池放电性能退化情况(温度过冷、热,过充、放电,过流等),对其进行修正。将修正后的RUL值作为输入端,结合偶发性因素及特性影响因素代入粒子群优化径向基神经网络算法(PSO-RBF)当中,依据当前行车环境进行额定容量预测。从而实现对动态额定容量的快速准确预测。(3)通过使用上文得到的较为准确的SOH数据,进一步对SOC进行预测。综合考虑多种算法优劣性,选用优化的径向基神经网络算法对SOC进行估计。SOC计算精度主要受SOC初值(SOC)、电池标定容量(CN)、温度等因素影响,结合电池充放电特性,将电池分为充电、静置、放电三个状态以降低运算时间,提升预测精度。依据汽车行驶时电池所处的不同工作状态采取相应的策略对SOC进行预测。电池放电阶段使用经由粒子群改进的径向基神经网络,通过采集电池的开路电压、温度、放电倍率、循环次数等数据对SOC进行动态预测;电池处于静置状态及充电状态时,其所处环境较为平稳,电流、温度变化不大,为减少计算量,将考虑温度漂移的开路电压曲线及充电时电流节点突变曲线制成二维数组表,使用二分查表法中的比例查找法,对汽车行驶时动态测量得到的SOC预测值进行修正。实验使用省重点实验室测量得出的电池剩余使用寿命数据及SOC测量数据进行仿真模拟,同时引入美国国家航空航天局公开的电池数据进行对比实验,结果表明经由KPCA算法进行成分分析后使用优化后的PSO-RBF算法预测剩余使用寿命的平均误差为1.9%,额定容量预测误差为2.3%,结果证明该SOH预测模型具有一定的可行性。同时,将得出的电池健康状态数据输入至SOC预测模型中,结合模拟道路行驶得出的SOC变化曲线及温度、电压等环境变化数据,最终得出分阶查表法预测的SOC的最大误差为2.1%。总体而言,该模型具有较高的预测精度,且运算时间快,具有一定的可行性。

关键词：车载锂离子电池 SOH SOC 分阶段法优化的粒子群算法径向基神经网络

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公司法人人格否认诉讼制度的完善

公司法人人格否认诉讼制度的完善

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作者：黄双西南政法大学

学位级别：硕士

公司法人人格否认诉讼是指在公司的运行以及做出重大决策中有影响力的股东,利用公司法人人格独立和股东有限责任等现代公司制度的基本原则,逃避应负债务,对债权人的合法利益或者社会公共利益造成重大损害时,该公司债权人、代表公共利益... 详细信息

公司法人人格否认诉讼是指在公司的运行以及做出重大决策中有影响力的股东,利用公司法人人格独立和股东有限责任等现代公司制度的基本原则,逃避应负债务,对债权人的合法利益或者社会公共利益造成重大损害时,该公司债权人、代表公共利益的组织或机关对公司以及相关股东、实际控制人提起的否认公司法人人格、追究滥用股东有限责任人的诉讼制度。该诉讼的判决效力是有条件地、暂时地、个别地对公司法人独立人格的否认,该诉讼相当于在“股东有限责任”这面墙上开了个窗子,这个窗子在特定的时候可以打开,但即使打开了这扇窗子,这面墙其他的的区域都还是密闭、完整的,“股东有限责任”这块墙并没有因此而倒塌。可以说该诉讼有力地维护了法律的公平价值,稳定了社会经济秩序,补充和发展了传统公司法人制度。我国虽然通过《公司法》初步建立了公司法人人格否认制度,但在理论与实践中该制度仍处于起步阶段,需要进一步完善。本文的主要观点是,公司法人人格否认诉讼,具有其独特的一面,在诉讼标的、案由、诉讼管辖、当事人、判决效力、举证责任等几大部分均有别于一般民事纠纷引发的诉讼,要建立具有中国特色的公司法人人格否认诉讼制度,应在民法“诚实信用”、“禁止权利滥用”以及民事诉讼法相关诉讼原则的基础上,对公司法人人格否认诉讼中具体的程序进行设计,以提高可操作性,达到有利于解决纠纷的效果。本文的思路是,以诉讼程序设计为核心,以境外公司人格否认诉讼制度为比较,以国内外理论与司法实践现状为基础,首先对公司法人人格否认诉讼进行简述,分析其含义、构成要件、适用情形与特点;其次简述了公司法人人格否认诉讼在我国以及境外的立法现状和立法缺陷、司法实践现状和司法实践缺陷;最后从各诉讼要件的角度思考了我国公司法人人格否认诉讼的程序设计。

关键词：法人人格否认当事人举证责任分阶段法

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关于“竖直上抛运动”的两个证明

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物理教学探讨（中学教学教研版） 2009年第5期27卷 74-76页

作者：赵亚兵邹平县第一中学

本文从竖直上抛运动问题的两种解决方法——整体法和分阶段法出发。探讨了整体法和分阶段法的关系，即二者是统一的，并且前者是后者的概括和提高；竖直上抛运动的上升和下降阶段具有对称性。

关键词：竖直上抛运动整体法分阶段法

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改进PSO-RBF模型的分阶查表法荷电状态估计

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储能科学与技术 2019年第6期8卷 1190-1196页

作者：陈德海马原潘韦驰江西理工大学电气工程与自动化学院

为了解决纯电动汽车在SOC预测时易受电流波动、工况非线性等因素影响,提出了一种针对锂电池SOC进行动态预测的方法。首先,对粒子群聚类算法的参数组合进行优选并结合优选结果对径向基函数(RBF)神经网络进行改进。然后,通过分析电池在不... 详细信息

为了解决纯电动汽车在SOC预测时易受电流波动、工况非线性等因素影响,提出了一种针对锂电池SOC进行动态预测的方法。首先,对粒子群聚类算法的参数组合进行优选并结合优选结果对径向基函数(RBF)神经网络进行改进。然后,通过分析电池在不同工作状态下的特性,将电池分为充电、静置、放电三个状态。针对电池所处的工作状态采取不同的策略对SOC进行预测。在电池放电阶段使用经过改进的PSO-RBF算法对SOC进行动态预测。在电池静置及充电状态使用二分查表法,将考虑温度漂移的开路电压曲线及充电时电流节点突变曲线制成二维数组表,利用制作的二维数组表对SOC的值进行修正。从而减小系统响应时间,同时预测提升精度。实验结果表明,该预测修正模型最大误差约为1.9%,验证了方法的有效性。

关键词： SOC 粒子群算法径向基神经网络分阶段法

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