全局策略（精选9篇）
全局策略 篇1
来源于计算机视觉领域的半全局优化密集匹配算法在DSM提取、三维建模等领域得到了广泛应用,该算法的逐像素密度以及子像素精度可以大大提高获取DSM的精度和可靠性。该算法应用于无人机影像匹配获取DSM时,由于影像质量、畸变、姿态等多方面的影响,空三计算时部分区域核线视差不能完全消除,导致后期利用该算法进行DSM提取时结果不够理想。针对这个问题,本文在该算法基础上,采用影像二次定向等策略进一步减少核线上下视差,提高密集匹配精度。
1 半全局优化密集匹配算法
半全局优化密集匹配算法来源于文献[1],该算法核心包括三维代价矩阵计算、代价矩阵累加、最优视差面获取三个部分,具体如下:
1.1 三维代价矩阵计算
匹配代价用于估计任意两个像素间的相似程度,匹配代价越小则相似程度越高,常用的匹配代价有灰度绝对差、互信息等,本次匹配代价采用对于光照变化不敏感的互信息。匹配代价确定后,便可计算三维代价矩阵。
1.2 代价矩阵累加
匹配的过程就是能量函数最优化的过程,对于能量函数E(D),就是找到一个使其有最小值的视差面D。文献[2]中Y.Boykov已经证明在二维层次寻找最优视差面D是一个NP问题,但可在一维方向上通过动态规划来求解。对于二维的影像,这些一维方向(比如,行方向)的动态规划彼此不相关,因此半全局匹配采用了多个方向的一维平滑来模拟二维平滑的思路,以多个简单的一维搜索(一般8或16方向)来获得二维层次上能量函数的最优解。为了顾及匹配场景中的倾斜平面、深度断裂和相似区域等,半全局匹配在匹配累加中引入平滑约束。
1.3 最优视差面获取
代价聚合完毕后,根据累积的代价矩阵可以对视差进行解算,一般情况下可得到整像素的匹配结果,对于子像素的匹配结果,可以通过抛物线拟合获得。
2 无人机影像密集匹配策略
本文采用核线上下视差检查、影像二次定向等策略进一步减少核线上下视差,从而保证后续半全局优化密集匹配效果。
核线上下视差方面,主要通过sift影像匹配算法获得稀疏可靠的同名像点,然后计算每对同名像点间的上下视差,并对所有的上下视差进行统计分析,计算均值和方差,如果均值和方差超限,则认为上下视差超限,需要进行二次定向。在二次定向方面,本文目前只考虑影像外方位元素,通过进一步改正影像外方位来减小或消除上下视差,二次定向主要通过前方交会和后方交会进行实现,首先通过前方交会计算所有sift同名像点的物方坐标,然后通过计算的物方坐标和对应的像点坐标对左右影像分别进行后方交会,更新左右影像的定向参数。
3 试验结果
为了验证方法的有效性,本文选取了某区域无人机影像中一个像对按以上流程进行实验,空三成果源自Inpho软件,在空三转点过程中采用全自动转点模式,上下视差没有完全消除。为了客观统计定向结果,首先将二次定向前后的影像重采样为核线影像对,然后通过核线影像间的sift匹配点进行定向结果评价,得到二次定向前后核线上下视差残差分布。经过统计,二次定向前的核线影像sift匹配点数量为1458,残差均值为6.54,残差间的标准差为5.2,二次定向后的核线影像sift匹配点数量为1477,残差均值为0.51,残差间的标准差为3.8。经过二次定向后,核线影像上下视差残差明显减小,有利于后续的半全局优化密集匹配。
另外从最终的匹配结果发现,二次定向后视差图结果在完整性和光滑性方面明显改善,为了进一步展示改进后密集匹配效果,本文选取了三个区域进行局部放大来比较,发现二次定向前由于上下视差残差过大,密集匹配得到的视差图房屋不完整,二次定向后由于上下视差残差大幅减少,密集匹配得到的视差图房屋比较完整,边缘轮廓比较清晰,视觉方面明显改善,有效证明了本文方法的可行性。
4 结论
从试验结果可以看出,本文的二次定向策略可以有效减少核线影像上下视差残差,在核线上下视差残差较小情况下,半全局优化密集匹配算法可以得到高密度、高精度的DSM,大大提高后续DEM生产的效率。
摘要：本文对当前主流的半全局优化密集匹配算法进行研究,针对部分区域无人机影像核线上下视差较大的问题,提出了一种基于sift稀疏匹配点的核线上下视差检查与二次定向策略,有效提高了算法的精度和可靠性。
关键词：影像密集匹配,匹配策略,二次定向
参考文献
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全局策略 篇2
以务实高效的工作作风做好办公室工作
——关于机构合并后做好办公室工作的思考和建议
一、我市人力资源和社会保障局办公室职责及现状
自去年10月份机构合并以来，原人事局办公室、劳动和社会保障局办公室合并为人力资源和社会保障局办公室，现有工作人员6名，其中，办公室主任2名。办公室主要职责是：负责综合协调局机关政务工作；负责政策综合调研、文件制作、执法监督、行政诉讼、听证、精神文明建设、综合治理、机关内务和后勤工作，协助局领导进行综合协调和督促检查；负责会议的组织、文电处理、信息综合、人事宣传、信访提案等。按照局党组会议决定，合并后的人力资源和社会保障局实行三个不变，即岗位不变、职责不变、领导分工不变。因此，合并后的人力资源和社会保障局办公室分别承担原人事局、劳动局办公室的各项业务，工作量较合并前有明显加大，而人员没有增加，这对于工作的高效落实造成不小的影响。
二、当前办公室工作存在的主要问题
当前办公室工作存在的问题主要表现在：
（一）工作目标不明。一是被动应付多，主动服务少，办公室缺乏整体工作规划，不清楚办公室工作应该做到什么程
度，什么样子，向一个什么方向发展。二是办公室人员对自己的岗位也缺乏正确定位，上级安排一件事就做一件事，缺乏自己工作规划和目标，不会积极主动去思考以后的工作。
（二）服务对象不清。办公室人员服务对象不仅仅是单位领导，还有全局干部职工和整个单位的综合协调，许多人很多时候都是认为只要领导交办的事情做完做好就行，对其他的事情不闻不问。
（三）工作创新不够。目前，合并后的办公室基本上还是延续以前的工作流程，没有根据变化后的工作要求完善相关措施和制度，总体工作效率不高。
（四）人员缺乏激情与活力。办公室人员工作积极性主动性不够，对待来人来客不冷不热，不能积极主动为领导建言献策，不会积极主动做好自身工作，遇事有时拖沓，办事出现推诿，甚至个别人员觉得工作做的越多就是给自己增加更多麻烦，得不偿失。
以上问题的存在，造成了目前办公室工作按部就班和办事效率低下的不良后果，直接影响了办公室的工作形象。究其原因主要有四点：
一是思想认识缺位。办公室人员没有认识到办公室工作的重要地位和作用，没有认识到办公室既是一个科室，也是一个指挥机关。作为指挥机关，它需要协调全局、协调内外。许多工作人员没有认识到办公室工作的好坏将直接关系到
一个单位的工作好坏，也关系到自己的能力、水平在别人心目中的地位问题。
二是规章制度不严。规章制度不严和制度执行不严也是造成办公室工作效率不高的重要原因。对于出现的许多问题，没有严格按照规章制度进行责任追究，使工作人员失去了对制度的遵从，也失去了努力做事的责任感和使命感。三是缺乏竞争激励机制。多数人存在干好干坏一个样，干多干少一个样，多干有时还会遭遇别人说三道四；不干，你好我好大家好，一团和气。
四是领导重视落实不够。常听领导在会议上讲，要多关心办公室工作，多支持办公室工作。但是，实际工作中，往往看不到领导的关心措施，感受不到领导的关爱行动，工作激情也就慢慢地下降了。
三、对进一步做好办公室工作的意见和建议
办公室作为一个机构的中枢机关，肩负着综合协调、工作督查、形象宣传、后勤服务等重要职责，人事、劳动机构合并后，办公室工作面临着新形势、新任务、新要求，办公室工作人员怎样从各方面增强自身能力，提高综合素质，就显得尤为重要。因此，如何适应合并后的工作发展要求，已成为当前人社系统办公室亟待研究和解决的新课题。下面，浅谈几点建议，供领导参考。
（一）站位全局，务实高效，充分发挥办公室参谋助手
作用
1.强化政治意识，立场坚定谋全局。具体来讲，就是对局党组作出的会议决定、工作安排、重大决策，都必须不折不扣地贯彻执行，确保政令畅通。在实际工作中要把握好三点：一是脑中要有一根弦，始终和上级保持高度一致，与单位同心同德，与领导同频共振，努力成为局党组信得过、靠得住的得力参谋和助手。二是胸中要有一盘棋，想问题、办事情站得高远一些，善于把各科室、局属单位的工作臵于人社工作的大局中来思考谋划。三是心中要有一本帐，了解上情，吃透下情，精于结合，准确地把上级的精神和领导的要求落实到人社工作的各个层面和各个环节，确保工作的高效率和准确度。
2.强化大局意识，积极主动想大事。办公室是单位的全方位服务部门，在整个单位起着承上启下、协调左右、联系内外的枢纽作用，其工作好坏对领导活动和局属单位都会产生很大的影响。这就决定办公室工作人员必须增强大局意识，做到心中有大局，工作为大局，办事顾大局，一切为大局。衡量办公室的同志大局意识强不强，主要看：第一，看是否时刻关注大局、认真研究大局、准确把握大局;第二，看是否一以贯之地维护大局、服务大局;第三，看是否能舍小局、顾大局。第四，看是否为了大局而忍辱负重、坚持不懈。当前办公室最大的大局，就是围绕单位的科学发展，抓
好工作落实，树立良好形象，努力把单位建设成为同行业排头兵。每个办公室人员都应该时刻想着大局，牢牢把握大局，要善于从大局的角度思考问题，坚持在大局下行动。政务服务要考虑大局，事务服务也要考虑大局，如果大局意识不强，就很容易陷入本位主义和小团体主义，工作就不会做好。因此，办公室人员应当学会统揽全局，正确处理大局和小局、全局利益和局部利益的关系。
3.强化责任意识，全心全意搞服务。为领导、为基层、为群众搞好服务是办公室重要工作职责。做好办公室工作，必须强化服务意识，提倡奉献精神。服务工作搞得好不好，能不能让领导满意、基层满意、群众满意，是衡量办公室工作的根本标准。这就要求办公室自觉做到标准上求高，措施上求严，工作上务实，不断拓宽服务层面，提高服务水平。一是在为领导服务上要实现三个转变。即努力实现由处理具体事务向善于谋全局、当高参转变；由满足于做好眼前工作向积极做好超前服务转变；由被动完成领导交办的任务向主动提供全方位、多层次的服务转变。二是在为群众服务上要牢固树立“群众利益无小事”的态度，认真对待群众来信来访，充分发挥办公室作为领导联系群众的桥梁和纽带作用，确保群众的诉求能够为领导所了解，确保领导能够及时化解工作中出现的各种问题。三是在为科室和局属单位服务上要平等协商，端正态度。对局属单位，要相互尊重、相互支持；
对基层的同志，要满腔热情，放下架子，坚决克服“门难进、脸难看、话难听、事难办”的衙门作风。
（二）发挥职能，综合协调，着力提升办公室业务工作水平
1.加强信息报送，提供决策参考。第一时间、第一渠道为领导提供更多有价值、有见地、有分量的局务信息，是办公室发挥参谋助手作用的重要职责。当前，有些局属单位报喜不报忧，迟报、漏报、瞒报信息的现象仍然存在，究其原因，主要是对信息报送重视不够、信息敏感性不强、信息渠道不畅等。办公室要增强做好信息工作的责任感，坚持贴近单位工作、贴近领导要求、贴近部门实际，努力提高信息工作的质量和水平。一是对重大突发事件的信息，最重要的是要加快报送的速度，要把事件发生的进展情况、处理情况第一时间报送上来。二是对于老百姓普遍关心、带有苗头性的信息，要注意甄别和筛选，把握报送的热度和节点，注意发挥好单位和群众之间的桥梁和纽带作用。三是对于反映上级部署的工作进展或领导批示交办件处理情况的信息，要注意把握精度，准确地反映其进展及成效。
2.勤于调查研究，注重总结分析。调查研究是谋事之基、成事之道。为进一步推进调研工作，要做到以下几点：一要发挥优势。充分发挥办公室联系面广、综合性强和熟悉单位工作思路、工作意图的优势，采取专题调研、联合调研和跟
随领导下乡调研等多种方式，积极主动地开展调查研究。二要突出重点。紧紧围绕单位的工作和各阶段的中心任务，紧紧围绕本单位发展中的重大问题、群众关注的热点问题，重点开展调查研究。三要当好参谋。要紧扣领导的决策需求，从领导关注又亟待解决的问题入手，立足于出主意、当参谋、不争名、不谋利，抓住一些事关全局的前瞻性问题进行调研，形成比较成熟的意见和建议，适时提供给局领导参考。通过经常性的调查研究，做到想领导之所想，急领导之所急，帮领导之所需。
3.善于管好事务，发挥协调作用。处理事务性工作，首先是服务不添乱，要齐力为领导减少琐碎性事务，让领导集中更多的精力想大事抓大事。在处理日常事务中，要依法依理、中规中矩，揽事不揽权、到位不越位、补台不拆台，帮忙不添乱。其次是解难不添忧。注重增强工作的预见性，防范可能出现的问题，把矛盾控制和解决在萌芽状态。不能一有问题就上交，一有困难就绕道，要敢于面对矛盾，要善于化解矛盾，为领导分忧解愁。第三是成事不误事。办公室人员必须胸怀大局、心细如发，统筹兼顾，科学安排，致力办公室工作的规范化、制度化、切实做到忙而不乱，繁而有序，大事不误、小事不漏，各项工作井井有条、环环相扣。
4.敢于抓好督查，推动工作落实。督办工作是确保领导决策落到实处的重要一环，是办公室工作的一项重要职能，敢于督办、善于督办是办公室人员的基本职责和要求。如何抓好督查工作，主要应做到以下几点：首先是要突出重点。围绕全局的工作部署，紧贴重点，抓住关键，主次分明，搞好督查。不要不分轻重缓急，本末倒臵、眉毛胡子一把抓。其次是要完善机制。要建立健全各项制度，明确工作职责，做到工作有规可依、有章可循。第三是要严格考核。按照人员分工，将工作目标进行量化考核，根据考核情况提出奖惩建议和完善机制、推进工作的意见。加强全局性工作督查，做到事前有预案，事中有跟踪，事后有反馈。通过坚持不懈地抓好督查，促进各项工作落实。
（三）锤炼作风，提高素质，全面加强办公室队伍自身建设
1.锤炼和培养勤学不倦的作风。加强学习，是办公室工作人员的“必修课”，是提高素质的根本途径。办公室工作人员始终要牢固树立“学以立德、学以明志、学以增才、学以致用”的理念，肯学习、勤学习、善学习，在学习中提高。一是要养成勤于学习的习惯。把学习作为一种政治责任、一种精神追求、一种心智锤炼，把学习变成办公室工作人员政治上的“加油站”和工作上的“推进器”，努力做到草拟文撰稿是好手、参谋服务是强手、督查落实是能手、综合协调是高手。二是要养成善于思考的习惯。要创新思维方式，实现由常规性服务向创造性服务转变，由滞后性服务向超前性
服务转变，由被动性服务向主动性服务转变，以思考的方式的转变，提升工作作风的转变。三是要养成勇于实践的习惯。俯下身子，深入基层，在实践中发现第一手素材，在实践中了解第一线民情，在实践中多献良谋、多干实事，把学习的体会和成果转化为谋划工作的思路，把谋划工作的思路变成促进工作的措施，从而影响和带动全局工作的高效开展。
2.锤炼和培养爱岗敬业的作风。“敬业”就是“专心致志以事其业”。一个人是否敬业，直接反映其职业道德水准的高下。办公室既是一个磨炼人、锻炼人的地方，也是一个出成果、出人才的地方。办公室的工作虽然大多是服务性工作，但都很重要，都会“牵一发而动全身”。因此，办公室每一位同志无论身在何种岗位上，都应当干一行爱一行、钻一行、精一行，“身”到“心”到，尽职尽责地干好本职工作，以一流工作业绩来诠释爱岗敬业的真正内涵，在工作中实践和升华自己的人生价值。
3.锤炼和培养清正廉洁的作风。办公室是直接为单位服务的综合部门，一言一行都事关单位的形象和声誉，必须保持清正廉洁、克己奉公的良好形象。要有坚强的党性原则和法制观念，要时刻保持清醒的头脑，不为私心易节，不为私利表态，不为弄权失德，不为风向所乱，不为物欲所动，自觉遵守廉洁自律的各项规定，见理明而不妄取，尚名节而不苟取，畏法纪而不敢取，真正做到守得住清贫，耐得住寂寞，顶得住诱惑。
全局策略 篇3
HEV的能量管理策略对燃油经济性有决定性的影响。因此, 为了提高HEV的燃油经济性, 各国的研究人员提出了多种优化方法, 如基于规则的控制策略、模糊控制策略[1-2]、动态规划[3-5]、 等效燃油消耗最小[6]、极小值原理[7-9]等。基于规则的控制策略、模糊控制策略和等效燃油消耗最小策略计算速度快, 能够实时运行。动态规划是全局优化算法, 计算量很大, 不具有实时性, 但可以从所得的结果中总结出一些用于实时控制的规则, 还可以作为其他控制策略的参考。
为了得到串联HEV能量管理策略的全局最优解, 本文采用分段函数拟合了发电机组的最优工作曲线。把电池组的工作区间限制在一个较小的范围, 并假定开路电压和内阻为常数。在给定工况下, 采用庞特里亚金极小值原理算法求解, 在很短的时间内就得到了全局最优解。因而, 该方法具有实时化的潜力[7，10]。
1混合动力汽车建模
为了研究串联HEV的能量管理策略, 需要建立动力总成和各个能量源的数学模型。为简化计算, 忽略了动力传动部件的效率损失。
1.1动力总成模型
串联HEV动力总成的模型如图1所示, 发动机和发电机直接相连组成发电机组。动力总成工作模式如下:1发动机带动发电机发电, 直接给电动机供电;2发电机给电动机供电, 同时给电池充电;3发电机给电池充电;4再生制动时, 电动机工作在发电状态, 把车辆的动能转化为电能给电池充电;5再生制动的能量和发电机的输出能量同时充入电池。图1中, 箭头表示能量的流向, 带双箭头的线段表示能量可双向流动。Pgen (t) 为发电机组的输出功率, Preq (t) 为车辆的需求功率 (驱动时为正, 制动时为负) , Pbatt (t) 为电池的输出功率 (放电时为正, 充电时为负) 。动力总成的功率平衡关系为
在给定工况下, Preq (t) 由仿真软件计算得到, 即Preq (t) 是已知的。
1.2发电机组模型
对于串联HEV, 发动机和车轮之间没有直接的机械连接, 发动机转速可以不依赖车速独立控制。因此, 发动机可以工作在给定功率输出的最高效率处, 即发动机可以沿最优工作线运行[11]。然后, 用分段函数对最优工作曲线进行拟合, 发电机组最优工作曲线和拟合线如图2所示。
图2中发电机组的拟合曲线可表示为
式中为发电机组输出功率为Pgen时的耗油率, g/s;P0为两条拟合线段连接处的功率, P0=24kW;Pgen, min、Pgen, max分别为发电机组的最小、最大输出功率;a1、b1、a2、b2为拟合系数, a1=0.1935, b1=0.0752, a2=1.9988, b2=0.1091。
1.3电池模型
电量保持型混合动力汽车的电池SOC在一个很窄的范围内。这时, 可近似认为电池的端电压和内阻为常值[9]。仿真中设电池SOC工作区间为0.5~0.7, 在该区间内电池工作效率较高, 且近似认为电池的端电压和内阻为常值。
根据电池的电路模型可得电池的输出功率:
式中, Uoc为开路电压;R0为等效电阻。
由式 (3) 得电池输出功率为Pbatt (t) 时的电流:
2能量管理问题模型
2.1性能指标函数
能量管理策略优化的目的是使整个工况的燃油消耗最小。因此, 性能指标用每一时刻的燃油消耗的总和来表示, 并使其达到最小:
式中, Te、ωe分别为发动机的转速和转矩;D为可行域;表示沿最优工作曲线输出功率为Pgen (t) 时的耗油率;tf为仿真工况的结束时间。
2.2状态方程
电池的SOC为系统的状态变量, 其变化过程可表示为
对式 (6) 求导即得系统的状态方程:
d (SOC (t) ) /dt=-UocIbatt (t) (7)
电池是辅助能量源, 对发电机组输出功率起 “削峰填谷”的作用, 从一个较长的时期来看, 驱动车辆的所有能量最终都来自发动机。因此, 为了评估能量管理策略的燃油经济性, 要求电池SOC的末态值等于初始值, 即
SOC (tf) -SOC (t0) =0 (8)
实际计算时, 取
式中, ε为一个非常小的正数。
2.3约束条件
仿真计算时, 在考虑了发动机与发电机的转速与转矩约束后, 最终得到发电机组的功率约束:
电池组的输出功率Pbatt (t) 应满足下面两个公式[11]:
3庞特里亚金极小值原理
满足庞特里亚金极小值原理的条件是必要条件, 而非充分条件。在实际应用中, 可根据系统的物理意义进行判断。如果求解的系统具有唯一的最优解, 且根据极小值原理只能求出一个极值解, 则该解就是最优解[11]。混合动力汽车的能量管理显然具有这样的特点, 因此, 可以采用极小值原理求出最优解。
3.1哈密顿函数
根据式 (5) 、式 (6) , 取哈密顿函数:
式中, λ (t) 为协态变量。
综合式 (2) 、式 (4) 、式 (13) , 哈密顿函数可化为
3.2协态方程
由哈密顿函数可得到协态方程:
式中, λ (t) 为常数。
3.3最优解计算
在每一时刻, 求解使哈密顿函数取极小值的控制量Pbatt (t) , 即
在每一时刻, 通过式 (17) 求取的P*batt (t) 就是该时刻的最优控制量。选择λ (0) , 从给定的SOC (t0) 开始, 电池组状态SOC (t) 通过对状态方程 (式 (7) ) 积分得到。对工况的仿真结束时, 如果满足式 (9) , 则本次循环采用的λ (0) 就是所要求的协态变量值, 且该次循环中计算出的各个时刻的发电机组和电池组需要承担的功率即为给定工况的最优解。反之, 则调整λ (0) 重新计算。λ (0) 的调整采用最优化算法中的二分法, 仿真计算的流程如图3所示。
4仿真结果
以ADVISOR中的串联HEV为基础, 采用镍氢电池组, 车辆参数如表1所示。采用UDDS工况进行仿真, UDDS工况曲线如图4所示。利用仿真软件提取整个工况的需求功率, 在MAT- LAB中编写程序进行仿真, 采用MATLAB优化工具箱中的fminbnd () 函数来计算使哈密顿函数取极小值的控制量, 即电池组输出功率。
仿真得到的百公里油耗为5.576L, 协态初始值λ (0) 的选取对电池组末端荷电状态的影响如图5所示, 当取电池组始末端的荷电状态变化小于0.1%时, 计算得λ (0) =-0.0746。发电机组和电池组的输出功率如图6所示。电池组荷电状态的变化如图7所示。在普通的个人计算机上, 仿真计算花费的时间为52.9s。
5结语
建立了串联HEV的发电机组和电池组的简化数学模型。在给定工况下, 以最小油耗为性能指标, 采用庞特里亚金极小值原理算法计算了发电机组和电池组分别需要承担的输出功率。该方法把全局优化问题转化为一个瞬时优化问题, 通过迭代运算, 找到能够使电池组保持电量平衡的协态变量λ (0) 。同时, 还可得到需求功率在发电机组和电池组之间的分配, 且计算量小、计算速度快。结合工况识别技术[12], 有望得到可实时运行的能量管理策略。
参考文献
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统筹全局作文 篇4
只有其他四指弯曲并拢，全局兼顾，大拇指才能竖起点赞。所以，统筹全局，才是制胜之道。
统筹全局要知人善用。刘备三顾茅庐寻得智囊――诸葛亮，同时妥善任用手中虎将，巧用智勇之士，才打下三国鼎立局势;梁山好汉，一百零八将，各有所长，宋江知人善用，令各人长其所长，分工明确，才有了梁山的盛况。刘备、宋江其才其智皆非远超常人，但他们统筹兼顾，知人善用，因此取得了成功。
统筹全局，要以国家利益为重。建国初期，外忧内患，形势危急。钱学森不顾美国威逼利诱，执意归国，欲投身于祖国的建设中。历经重重困难，他终于回到祖国的怀抱。没有优越的待遇，没有设备完善的实验室，面对艰难的工作条件，钱学森默默地研究，为中国科技事业作出重大贡献。因为他统筹全局，明白国家利益高于一切，所以，钱学森毅然决然地归国，放弃国外优越的条件，只为国家的利益。
统筹全局，要展望未来，防患于未然。人无远虑，必有近忧。树立忧患意识是必不可少的。为了追求经济发展，毁林围湖、大肆开采，过度发展重工业等盲目追求经济效益，大自然已经给我们开出了红色罚单，生态平衡失调，旱涝灾害频繁，风尘沙尘暴席卷，雾霾严重......一张张令人触目惊心的红单引人思考。在片面追求高效益的同时，我们付出了如此惨痛的代价，我们破坏了生态平衡，更是大肆开采了我们后世子孙的资源，给他们留下一个残局。我们必须统筹全局，防患于未然，不能只注重当前利益，不然后果不堪设想。
统筹全局，如四指与大拇指一般，只有面面俱到，才能使大拇指竖起。单靠大拇指是无法完成点赞的。局部的作用不容忽视，所谓“千里之堤，溃于蚁穴”就是如此，小小的局部，却影响全局。所以，我们要立足整体，统筹全局，做到面面俱到。
全局策略 篇5
可外接充电混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)是由传统内燃机和电力驱动系统组成的混合驱动系统。与普通意义上的混合动力汽车不同的是,Plug-in混合动力汽车可以通过充电装置从供电网络获取电能,并且它能够在保证整车动力性能的前提下,在电能消耗续驶里程(charging depleting range,CDR)内主要通过电力驱动系统驱动车辆,从而充分利用供电电网存储电能。PHEV不仅可以降低人类对石油资源的依赖度,而且能够有效减少温室效应气体的排放[1,2],因此,PHEV已经作为美国联邦政府新一代汽车合作计划(partnership for a new generation of vehicles,PNGV)中实现车辆节能减排的重要技术途径之一[3]。国外许多汽车制造商及研究机构也针对不同布置方式及车辆类型的PHEV加紧试制。
为了保证PHEV具有良好的节能减排效果,PHEV在不同的期望CDR下,需合理地分配从电网所获取的能量,这就对PHEV的能量控制策略提出了新的要求[4]。在国外,对于PHEV的能量管理策略的研究不断深入[5,6,7]:美国阿岗国家实验室(Argonne National Laboratory, ANL)Rousseau等[5]利用矩阵分割法及PSAT(powertrain system analysis toolkit)软件对一并联布置结构的PHEV动力总成控制策略的控制参数进行了优化设计;可再生能源国家实验室(National Renewable Energy Laboratory, NREL)Markel等[6]和O’Keefe等[7]使用Bellman原理设计了相应的全局优化算法,对PHEV控制参数及部件的部分设计参数进行了研究。
本文针对一款新设计的并联式Plug-in混合动力汽车,应用动态规划(dynamic programming,DP)全局优化算法对该PHEV在不同行驶里程下的控制策略进行了全局优化研究,以期能够得到动力总成在典型循环工况下的全局最优控制规律以及不同行驶里程下的最优控制规律。
1 PHEV整车模型建立
如图1所示,该PHEV为单轴并联式布置结构,其整车及动力总成主要参数如表1所示。
由图1,同时可以得到动力总成部件之间的动力学关系:
式中,Jptc为动力系统在i挡位下,折算至变速器前端处的等效转动惯量;ω为动力总成转速;Te为发动机输出转矩;Tm为电动机输出转矩;Tb为车辆机械制动转矩;Twh为作用在轮胎上的牵引力转矩;R(i)为变速器第i挡传动比;Rf d 为动力总成主减速比;v为车速;rw为轮胎半径;ωe为发动机转速;ωm为电动机转速。
在给定行驶循环的前提下,车辆每一时刻的车速v是已知量。这样,利用车辆动力学方程就可求解出作用在车轮上的需求转矩Twh及动力总成转速ω。在车辆加速时,车辆机械制动转矩Tb为零,则动力总成的独立变量只能有两个,如当前发动机输出转矩Te和挡位i已知,则电机输出转矩Tm可由动力总成转矩平衡式(式(1))确定;反之,如Tm和i已知,则Te可由((式(1))确定。车辆减速或制动情况下,Te为零,动力总成独立变量同样是两个,即Tm和i,Te的大小根据式(1)唯一确定。
综合以上分析,可以确定PHEV动力总成系统状态变量为
x(t)=(SOC(t),R(i(t))) (3)
其中,R(i(t))为t时刻变速器传动比,该变量为离散控制变量,针对本文中的PHEV动力总成有R(i)∈{3.583,1.947,1.343,0.976,0.804};SOC(t)为t时刻电池荷电状态,SOC是连续状态变量,其状态转移函数及约束条件为
SOCmin≤SOC≤SOCmax (5)
式中,Pess为动力电池功率;Iess为动力电池电流;Cess为动力电池额定容量;Ress为动力电池内阻;UOCV为动力电池开路电压;SOCmin为动力电池荷电状态最小值;SOCmax为动力电池荷电状态最大值。
动力总成系统控制变量为
u(t)=(Tm(t),i(t)) (6)
式中,Tm(t)为t时刻电机转矩;i(t)为t时刻变速器挡位。
这样,PHEV动力总成的最优控制问题可描述为:寻找一最优控制u*(t),使动力系统能够从初始状态x(0)转移到终了状态x(tf),并使系统性能成本函数J最小。由于PHEV与普通意义上的混合动力汽车不同,其一部分能量来源于燃油,一部分能量来源于电网充电,为了将这两种能量统一起来,本文中成本函数J定义为指定行驶循环工况下两种能量消耗所对应的实际价格之和,即
J=∫tf0L(x(t),u(t),t)dt=
∫
式中,L(x(t),u(t),t)为t时刻动力总成系统能量成本;Costfuel为当前燃油能量价格;Pfuel(t)为t时刻动力总成消耗燃油能量;Costgrid为当前电网充电电能价格;Pgrid(t)为t时刻动力总成消耗的电能。
需要指出的是,PHEV在进行制动能量回收时,L(x(t),u(t),t)为负值,这样就可以尽可能地多回收制动能量;当动力总成系统在行驶过程中对能量存储系统(energy storage system,ESS)进行充电时,注意这部分充入ESS的能量成本应该由CostfuelPgrid(t)计算,因为此时充入ESS的能量不是来自于电网而是燃油。以上提到的这两部分能量一旦存储到ESS中,便与电网所获取的能量没有区别。
2 动态规划算法的应用
混合动力汽车的控制,本质上是一个在一定约束条件下的整车性能的最优控制问题。在最优控制作用下取得的性能即是混合动力汽车的最佳性能。如果给定行程,混合动力汽车的最优控制问题就是一个有限历程确定性动态系统的最优化问题。由于混合动力总成部件众多,并且有些部件理论模型非常复杂,建模时一般均采用实验数据查表法,因此应用基于泛函极值理论的数学规划和最小值原理便不太适合。而20世纪50年代Bellman[8]所建立和发展的动态规划方法,是一种将复杂的决策问题分段转化为一系列不同阶段子问题的全局优化方法[7,8,9],它对系统状态方程和性能指标函数无过多限制,系统模型可以基于实验数据的数值模型,而且动态规划的迭代算法适合采用计算机求解,所以动态规划方法比较适合用于解决混合动力汽车的最优控制问题。
根据以上分析,通过离散化将驾驶循环分为N个阶段,每个阶段的时间步长为Δt(本文中选取为1s),这样PHEV动力系统的成本函数可以转化为
其中,x(k+1)=g(x(k),u(k)),g为状态转移函数,在本系统中可细化为
式中,θess为动力电池温度。
这样,最优控制轨迹u*(t)(0≤t≤tf)转变为相应的最优控制序列u*(k)(k=1,2,…,N),其状态变量和控制变量的约束条件为
式中,ωe min、ωe max分别为发动机最大、最小转速;Te min、Te max分别为发动机当前转速下的最大、最小输出转矩;ωm min、ωm max分别为电动机最大、最小转速;Tm min、Tm max分别为电动机当前转速下的最大、最小输出转矩;Pess_max_chg、Pess_max_dis分别为动力电池当前状态下最大、最小功率;imax为变速器最高挡位。
在k阶段,约束范围内所有的状态称为可达状态集(reachable set),记为X(k),所有控制称为容许控制集(admissible set),记为U(k)。在利用动态规划方法求解问题的过程中,为了避免变量网格点和变量维数所引起的运算量过大,就必须对可达状态集和容许控制集进行合理的离散化。所得到的离散点与时间轴上的节点构成了有限计算网格,计算便针对这些网格点展开。但是在求解过程中,利用状态转移方程式(9)所求得的下个状态x(k+1)并不一定就正好“落”在X(k+1)的量化网格点上,这样相应的成本函数值J和控制变量u(k)就需要通过插值求得,如图2所示。另一方面,在进行插值计算后,X(k+1)中同一状态点x(1,k+1)可能对应多个X(k)中的状态点(如图2中的x(2,k)、x(3,k)和x(4,k)),此时就应该比较X(k)中这些状态点所对应的成本函数值大小(即J(g(x(2,k),u(4,k),k),k+1)、J(g(x(3,k),u(5,k),k),k+1)和J(g(x(4,k),u(5,k),k),k+1),选择其中最小值所对应的控制量(u(4,k)或u(5,k)或u(6,k))作为该阶段(第k阶段到第k+1阶段)及状态变量(x(1,k+1))下的最优决策(u*(1,k+1))。
3 动态规划优化结果及分析
本文在研究过程中选取新欧洲行驶循环(new European driving cycle,NEDC)作为车辆循环工况,通过重复NEDC来实现PHEV不同的行驶里程;另外,优化过程中挡位的变换规律参照文献[10]。
3.1 动态规划全局优化结果
在车辆不同行驶里程下应用动态规划算法,比较驾驶循环最后阶段(第N阶段)可达状态集X(N)中各可达状态所对应的成本函数值,最小成本函数下的控制即所求的全局最优控制u*(k)(k=1,2,…,N),相应的最小成本函数值即为PHEV当前CDR下的最优经济性能J*。
由于车辆在NEDC循环下换挡规律固定,因此ESS荷电状态就可以用于描述PHEV动力系统状态,进而得到动力总成的能量流分配情况。在不同行驶里程的全局最优控制下,车辆动力电池SOC值随车辆行驶距离的变化情况如图3所示。
1.NEDC×1 2.NEDC×2 3.NEDC×3 4.NEDC×4 5.NEDC×5 6.NEDC×6 7.NEDC×7 8.NEDC×8 9.NEDC×9 10.NEDC×10
由图3可知:与普通HEV不同,最优控制下PHEV为了充分利用电网充入的电能,动力电池荷电状态SOC均随行驶里程的增加而不断减小;当车辆行驶距离小于NEDC×5(55km)时,SOC减小最快,并且NEDC×5时SOC减小轨迹完全覆盖了NEDC×1～NEDC×4下SOC的变化曲线,也就是说NEDC×1～NEDC×5每个单独循环工况的下SOC的减小趋势完全相同;当车辆行驶距离大于NEDC×5(55km)时,ESS的SOC减小速度随着行驶距离的增加而减慢,仅在行驶距离接近终点处达到SOC的下限值(NEDC循环结束时,车辆通过再生制动能量回收,SOC略有增大。
3.2动态规划全局优化结果分析
(1)PHEV行驶里程较短(小于55km)时,动力电池荷电状态SOC不同行驶距离下的变化趋势一致,说明此时行驶距离对动力总成能量分配没有影响。其原因是ESS从电网获取的低成本能量足以提供短距离内的车辆行驶需求,这样PHEV可以在短行驶里程内尽可能地利用电力系统来驱动车辆。图4所示为此时最优控制下的动力总成转矩分配情况,可见除了车辆需求转矩大于电动机最大输出转矩时,PHEV绝大部分情况下是由电动机单独提供输出动力的。图4中存在车辆需求转矩较低时发动机启动的情况,这是由于对驾驶循环、可达状态集、容许控制集进行离散化以及算法中插值所引起的误差而造成的。当对驾驶循环、可达状态集和容许控制集的离散网格充分细化时,可知此时的输出转矩是由PHEV动力驱动系统所独立提供的。因此在可以预知车辆行驶距离小于55km时,动力总成应该使用这种以电动机为主要动力源的能量管理策略,即图3中的Motor-Dominant控制策略。
1.车辆需求转矩 2.电动机输出转矩
(2)车辆行驶里程较长(大于55km)时,SOC减小的速度随着行驶距离的增加而减小。因为此时电网充入能量不能满足车辆整个行程的行驶需求,必须依靠启动发动机与电力系统共同驱动车辆,车辆的行驶距离越长,发动机在整个行驶里程下的输出能量越多,发动机工作越频繁,ESS荷电状态值减小就会越慢。另外,SOC仅在行驶距离接近终点处达到其下限值,并未出现“先触底再上升”或“触底后保持”的变化趋势。这种现象是由于:ESS在低SOC时开环电压降低,充放电内阻增加,电池能量损失变大,这样动态规划算法势必会尽量缩短ESS在低SOC下的运行时间,所以SOC最低值只在行驶距离接近终点处出现一次。由以上分析可知,在车辆的行驶里程大于55km时,发动机便要相对频繁地参与驱动车辆,因此由动态规划算法优化得到的最优控制u*要能够合理分配发动机和电动机的输出功率,而最优控制u*在实时应用的过程当中是以确定发动机优化运行区域的方式对动力总成的能量流进行分配的,故此时的控制策略可称之为以发动机为主的能量管理策略,即图3中的Engine-Dominant控制策略。因此,如果可以预知车辆的行驶距离大于55km的前提下,那么动力总成应该使用这种以发动机为主的能量管理策略。需要指出的是,Engine-Dominant控制策略在不同的行驶里程下发动机的运行区域也是有较大不同的,图5所示为PHEV在NEDC×6和NEDC×10下发动机运行工况点分布情况。由图5可知:在NEDC×6和NEDC×10行驶里程下,发动机运行区域明显不同,当车辆行驶距离为NEDC×10时,发动机运行工况点分布更加接近高效区。也就是说,随着PHEV行驶距离增加,发动机平均工作效率随之提高。这是由于在长行驶里程下,车辆在整个行程下的总需求能量增加,而充入动力电池的低成本能量有限,故为了达到整车经济最佳的优化目标,长行驶里程下最优控制u*使动力总成发动机在启动以后尽量工作在大负荷下,这样不仅增大了发动机的输出能量,还提高了其工作效率。同时,在图5中还有相当一部分的发动机与运行工况重合点,这同样是由于对驾驶循环、可达状态集、容许控制集进行离散化以及算法中插值所引起的误差而造成的,但这并不影响以上对PHEV整车控制策略的宏观分析。
1.发动机最大输出转矩 2.发动机最小输出转矩
(3)不同行驶里程下的整车经济性分析。为便于分析对比,将不同行驶里程最优控制下的成本函数值(人民币元/100km)转换为整车等效燃油经济性(L/100km),结果如图6所示。
当PHEV行驶距离小于55km时,整车等效经济性随行驶里程的增加而提高。其原因是:短行驶里程下动力电池SOC始终处于高位,车辆再生制动回收能量受限,并且此时ESS充放电内阻大,动力电池效率低。当PHEV行驶距离大于55km时,虽然发动机效率随行驶距离的增加而提高,但发动机输出能量的成本毕竟还是大于高效的电力驱动系统输出能量的成本,因此随着发动机工作时间和输出功率的增加,整车等效经济性能随着车辆行驶距离的增加而降低。车辆行驶距离为55km时,动力电池从电网获取的能量得到了最好的应用,发动机只在电力系统不能独立提供车辆需求功率时启动,整车经济性能最佳。这一行驶距离也最为接近该PHEV的设计全电动续驶里程(50km)。同时,该PHEV原型车理论油耗为6.3～6.5L/100km,可见经济性能大幅提高。
4 结论
本文针对一款新设计的并联式Plug-in混合动力汽车进行了车辆纵向动力学分析,依据动力总成部件以及整车参数建立了PHEV整车模型,应用动态规划全局优化算法对该PHEV在不同行驶里程下的控制策略进行了全局优化研究,得到了动力总成在典型循环工况下的全局最优控制规律以及相应的控制规律。研究结果表明:①PHEV在不同的行驶里程下应使用不同的控制策略,即车辆的行驶里程小于55km时,采用以电动机为主的能量管理策略(Motor-Dominant控制策略);当车辆的行驶里程大于55km时,采用以发动机为主的能量管理策略(Engine-Dominant控制策略)。②车辆行驶里程为NEDC×5(55km)时,动力电池从电网所获取的能量得到了最好的应用,整车经济性能最佳。当车辆行驶里程小于110公里时,整车平均等价油耗为2.7L/100km,相对于原型车经济性提高了近58%。
参考文献
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全局策略 篇6
编队燃料最优重构问题,本质上属于一个最优控制问题.从推进方式的角度来讲,可以分为脉冲和连续推力.文献[4,5,6]采用脉冲推进方式,文献[7-13]采用连续推力推进方式.由于连续推力推进比冲大,相比而言燃耗较小,因此相关研究较多.作为最优控制问题,卫星编队燃料最优构型重构问题的求解方法可分为直接法和间接法.考虑到基于部分线性模型,如Clohessy-Wiltshire(C-W)方程、Tschauner-Hempel(T-H)方程或近似线性模型的能量最优重构问题存在解析解[7],因此部分学者用能量最优问题近似燃料最优问题.文献[8]考虑星间引力差的非线性项、J2项差分摄动以及参考星的小偏心率非线性相对运动,研究了两星之间的能量最优构型重构问题.文献[9]基于椭圆参考轨道的非线性相对运动模型,研究了能量最优重构问题.文献[10]采用伪谱法研究了基于Gim-Alfried矩阵的能量最优小推力编队重构控制,文中探讨了最优能量随转移时间的变化情况.文献[11]针对考虑星间碰撞约束的卫星编队重构问题,研究了基于能量最优的连续小推力重构机动,文中采用多重打靶法将该问题转化为一个可用内点法求解的非线性规划问题,解决了由于大量的不等式约束带来的计算耗时问题.文献[12]以燃耗最小为性能指标,兼顾燃料均衡要求,基于高斯微分方程采用间接法研究了100 km以内编队卫星的轨道部署问题,由于部署时间达数天以上,因此文中还考虑了J2项摄动.文献[13]采用同伦方法研究了基于T-H方程的燃料最优小推力编队重构问题,针对协态变量初值难以猜测的问题,文中用较易求解的能量最优重构协态变量,迭代得到燃料最优的协态初值.文献[14]将考虑燃料均衡约束的多星重构问题转化为多目标优化问题,进而采用进化算法求解.文献[15]采用脉冲控制方案考虑燃料均衡约束,将编队重构问题转化为混合0-1规划问题.上述文献大多考虑的是初始终端相位和重构时间均给定的编队构型重构问题,不涉及这些变量的优化.
本题目以多星编队为背景,综合并补充了当前国内外关于卫星编队重构的研究重点.作者代表西安卫星测控中心宇航动力学重点实验室参加了本次竞赛,并取得了并列冠军的成绩.本文将给出竞赛题目的求解思路要点,以及相关的结果展示与后续展望.
1 题目分析
题目以近地轨道多星编队的构型重构任务为背景,将编队任务设定如下:假定一颗主星携带5颗完全相同的从星运行在高度为400 km的近地圆轨道上,需要利用这5颗从星构建的目标构型有(4种):同轨道跟飞/领飞构型、平面椭圆构型、当地水平面投影圆构型和三维空间圆构型.根据任务需求,设法每次选择3颗从星在主星附近依次构建上述4种目标构型,构建目标构型的先后顺序无限制,每种构型建立后需要保持至少2 d,总任务期限不超过10 d.期望通过合理设计5颗从星的相对飞行轨迹,尽可能构建所有4种目标构型,并考虑燃料消耗均衡分配问题.编队构型重构过程中不考虑卫星之间的碰撞.第一设计指标定义为在任务周期内构建尽可能多的目标构型(最多4种).当第一设计指标相同时,第二设计指标定义为最小化5颗从星中的最大燃料消耗质量.
本题目的挑战性在于:(1)提供卫星的数目大于构建构型的卫星数目(5>3),导致在构型次序固定的情况下,构建构型的从星组合多,即C534=104;(2)参与每次重构的3颗从星的出发相位和到达相位不定,即在0◦∼360◦范围内选择,同时3颗从星在满足末端状态约束的情况下,还有2种排列方式;(3)参与每次重构的3颗从星到达构型的时间和构型保持的时间均可以不同,各从星只需共同保持2 d即可,即各从星的时间序列需分别设计,导致全局设计变量个数增加.
综上所述,本题目解空间大、设计变量多、求解难度大,因此,需充分利用航天器的相对运动动力学特性,逐步降低求解难度.
2 模型基础
根据题目分析可知,为降低全局优化的难度,确定构型次序是首先需要解决的问题.下面给出本文的模型基础.
2.1 相对运动模型
题目针对的是近地空间的近圆轨道,因此采用C-W方程为动力学模型,其矩阵形式如下
其中
式中,r和v分别为编队的主从星之间的相对位置和速度矢量,u为控制加速度矢量,T为推力矢量,上述矢量均在主星轨道坐标系中衡量和投影(坐标系原点位于主星,x轴由地心指向主星,y轴在主星轨道面内与x轴垂直,沿运动方向为正,z轴垂直于轨道平面,与x和y轴构成右手坐标系).另外,矩阵中n为平均轨道角速度,方程(1)中m恒取为从星的初始质量m0=50 kg.根据C-W方程的解析解,编队构型可表达为
若假设从星在初始时刻(t=0)相对主星的位置和速度为,则式(2)中的xc,yc,b,c,ϕ,φ为与初始状态相关的构型参数,均为常数.
题目中要求构建的目标构型包括同轨道跟飞/领飞构型、平面椭圆构型、当地水平面投影圆构型以及三维空间圆构型,4种构型的主要参数如表1所示,值得说明的是题目中各构型的φ=Ø,与工程任务中要求的编队构型一致,即保证了径向、法向的运动与横向运动的隔离,以降低横向运动存在不确定情况下编队卫星之间的碰撞概率[16].
题目涉及多段构型重构,导致设计变量多,求解难度大.因此,本文首先优化两两目标构型(4种构型以及出发原点的排列组合,共10种)之间的燃料消耗.编队重构问题本质上属于最优控制问题,主要的求解方法可以分为脉冲推力方法和连续推力方法.考虑到连续推进方式比冲大,相对而言燃料消耗小,为此本团队选择连续推进方式.通过分析题目,本团队先采用基于能量最优的连续推力模型近似,然后将影响燃料消耗指标的推力段转换为bangbang控制.
2.2 能量最优控制模型
在重构初始终端时间状态给定的情况下,以能量最优为性能指标,即
的重构控制问题可用于近似燃料最优的重构控制问题.根据Pontryagin极大值原理,可得如下解析形式的最优轨线、协态变量以及最优控制律[8]
式中,λ=[λrTλvT]T为r和v矢量对应的协态变量,Φ为方程(1)的状态转移矩阵
矩阵C和K为常值矩阵,S为时间t的函数,含下标0和f的变量分别为t0和tf时刻对应的状态,矩阵的具体解析表达式可参考文献[8].若按照式(4)表示的控制律控制,重构过程中的燃料消耗为
其中,ge为地球海平面的重力加速度,Isp为推进比冲.
2.3 燃料最优控制模型
仍然在重构初始终端时间状态给定的情况下,以剩余燃料最大化为性能指标,为
结合式(1)可得Hamilton函数如下
其中,k=geIsp,T为推力矢量的大小,λm为质量变化对应的协态变量.根据Euler-Lagrange方程
对应最大化性能指标,需要令H最大化,则有
即推力方向和速度协变量矢量相同.整理Hamilton函数可得
其中,SF=λv/m-λm/k.易知,SF的正负号决定了是否开机,即当SF为正时,发动机以最大推力开机,否则关机,这样的控制律被称为bang-bang控制.
3 求解方案
3.1 局部优化
为确定最佳构型次序,首先进行局部优化.由于提供的编队卫星数目大于构建构型的卫星数目,因此某些卫星可以不参与部分构型的构建,即每颗从星参与构型的数目可能为:1,2,3或4.但是考虑到燃料均衡问题,本文选择的策略是让每颗从星参与2∼3个构型.为此,本节分析了形成单个构型,即单段重构的燃料消耗情况.考虑到单段重构的燃耗受初始终端相位以及重构时间的影响,本文设计了固定时间和固定相位的两种算例进行分析.
首先,分析初始终端相位固定时,燃耗随重构时间的变化情况.如针对典型的构型组合2-3,选择三组随机变化的初始和终端相位,其燃耗随时间的变化如图1所示.根据仿真结果可知,对于相同的初始终端相位,燃料消耗随重构时间的增加大致呈降低趋势,局部呈现周期性.但同时也发现,随着重构时间的增加,燃耗变化已经不再明显.其原因在于重构时间较长时,推进器在最佳工作时刻发挥作用的时间比例提高了.理论上来讲,尽管延长重构时间可以减少燃料消耗,但是不断增加推进器的工作次数为其实现带来了困难,在实际应用中是不可取的.
此外,从图1还可得知,对于不同的初始终端相位,燃耗情况也不同.为此,本文设计了固定重构时间,分析燃耗随相位变化的算例.考虑到随着重构时间的增加,燃耗变化已经不再明显.因此,选择重构时间为τ=4T,即4个轨道周期T,相位变化范围为0◦∼360◦,仿真结果如图2所示.分析图2可知,当初始相位和终端相位选择合适时,可以取得最小燃耗,即位于波形曲面的波谷处.同时还可以发现整个曲面波谷处的燃料消耗大致相同,这意味着给定任意的初始相位(终端相位),均能找到一个终端相位(初始相位),使得燃料消耗较小.
为确定构建构型的次序与参与各构型的从星组合,下面对各重构段进行优化,计算各段的最小燃料消耗.作为初步确定,同时结合图1和图2的分析,这里采用固定的重构时间,即τ=4T.优化方法采用的是混合粒子群算法.粒子群优化算法(PSO)是一种模拟鸟群捕食行为的进化搜索算法.同遗传算法类似,PSO算法也是一种全局优化算法,但是无需进行交叉变异等操作,因此算法实现较简单,可调参数较少,但其缺点是后期收敛速度慢,局部搜索能力差.针对这一弱点,考虑在PSO算法停止后调用非线性规划算法.Matlab优化工具包中的非线性规划函数fmincon具有较强的局部搜索能力.因此,本文采用PSO与fmincon混合的优化算法[17].基于混合PSO算法的单段优化模型如表2所示,计算过程中PSO算法的参数设置为:种群大小N=300,进化代数为G=60.表3给出了单段优化结果,其中各构型参数如表1所示,构型1的参数取yc=-4 km,计算过程中比冲Isp=1 000 s.根据表3易知,与构型3(即当地水平投影圆)的组合燃耗较大.根据前面所述,从燃料均衡的角度考虑,每颗从星将参与2∼3个构型.
进一步结合表3,本团队采取的策略是令参与构型少的从星参与构建燃耗较大的构型,最终确定了如表4所示的构型次序以及参与构建每个构型的从星组合.
3.2 全局优化
本节将结合局部优化结果,以及构型保持时间约束、相位约束,进行全局优化.根据局部优化结果易知从星1,2,3的燃料消耗占主导,4,5星次之.因此,考虑到题目的第二设计指标,本文的策略是最大化从星1,2,3的解空间,然后再结合约束计算从星4,5的重构、保持时间以及相位序列.表5给出了基于混合PSO算法的多段重构优化模型,表中τicg,τibc为第i段的重构与保持时间,d表示重构与保持的总段数.
按照上述优化模型计算可得出从星1,2,3的最小燃料消耗.为进一步降低燃耗,将影响性能指标的重构段推力转换为bang-bang控制,转换前后的燃耗比较如表6所示.具体转换方法:根据已求出的解析结果,将连续推力分为若干小段,每段节点处的位置速度取决于解析的位置速度,每段的优化模型参见2.3节.
综合上述策略,得出具体形成4种构型时的时间、相位、燃耗等如表7所示(按照形成构型的次序排列),形成每个构型的轨道示意图以及相应的推力随时间的变化曲线如图3∼图6所示.其中,从星1的两个重构段,从星2、3的第2个重构段均进行了bang-bang控制转换.
4 结论与展望
本题目的挑战性在于提供的编队卫星数目大于构建构型的卫星数目,从而增大了优化的搜索空间.本文采用先局部后全局的思路,首先通过分析单段重构过程的相对运动特性,降低了优化变量的维数,进而结合各种约束进行全局优化,最后得到如下结论:(1)对于10 km以内的编队,基于C-W方程采用连续推进方式的最优重构控制燃料消耗的量级较小;(2)全局最优解基本符合单段最优重构解的叠加,这是因为单段最优重构的最小燃耗可对应多组重构时间和相位,同时任务持续的时间远大于单段重构所需的时间,这意味着多段编队重构问题的求解均可转化为多个单段重构问题的叠加;(3)连续推力转换为bang-bang控制之后燃耗可以进一步降低.
题目设定的动力学模型是无摄动情况下的线性模型,因此保持过程和重构过程均无克服摄动带来的燃耗,若后续研究可考虑摄动.此外,若参与编队的卫星增多,碰撞规避问题也是必须考虑的约束条件,可做进一步研究.
摘要：第七届全国空间轨道设计竞赛乙组题目以近地轨道卫星编队的燃料最优构型重构问题为背景,要求合理设计从星的相对飞行轨迹,构建尽可能多的目标构型,并考虑燃料消耗均衡分配问题.本文介绍了该题目的解法,包括问题分析、求解方案以及相关计算结果.由于燃料最优控制问题可用能量最优控制问题近似,文中采用能量最优连续推力优化模型近似计算燃料最优控制律.首先通过优化分析两两构型之间的燃料消耗,确定了构建4种目标构型的次序;然后综合考虑构型保持时间约束以及相位约束,采用混合PSO(particle swarm optimization)算法进行全局优化;最后将影响燃料消耗指标的从星相对飞行轨迹的连续推力段转化为bang-bang控制.
由一个场景想象出全局 篇7
人教版五年级下册“口语交际·习作二”:观察上面这幅图画, 注意图中的人物, 看看守门员是怎样守门的, 场外观众是怎样观看足球比赛的, 想象正在进行的小足球赛的紧张和激烈, 再把你看到的、想到的内容写下来。内容要具体, 语句要通顺。写完后自己加上题目。
拓展思路
这是一次与“童年”有关的习作训练。你除了可以根据教材提供的图画进行习作之外, 还可以写自己的童年趣事, 如幼稚可笑的“趣事”、自作聪明的“傻事”、得到满足的“喜事”、胆大妄为的“熊事”、让人意想不到的“怪事”…… 由于“童年趣事”之类的习作我们有过接触, 今天就重点练习看图习作——由一个场景想象出全局。
习作提示
仔细观察, 了解图意。你可以先浏画的整体内容, 了解画上主要画些什么, 表现什么主题。然后按一定顺序, 仔细观察, 了解事情发生的环境、地点以及人物的身份、年龄、 在干些什 么, 并挖掘画面深层的主题。如在观察中, 你除了了解这是一场课余足球比赛以外, 还要重点注意守门员、候补守门员、观众小弟弟妹妹、大个子叔叔等人的神情举止, 然后综合全局, 构想故事。
统领课堂全局提高教学效率 篇8
1.用系统论 的观点 指 导 语 文 教学,这是提高教学效率的第一环节
系统论的核心是整体性。因此,每一位教师必须对高中语文教科书进行整体研究,把每篇课文放在整体单元、整册教材及整个学段的宏观范围中去进行研究分析,对每篇文章的教学目标了然于胸,减少教学的随意性和盲目性,避免重复的无效劳动和知识点的疏漏,同时,在讲课时要把传授整体系统的规律性知识作为教学活动的核心,引导学生学习规律,掌握规律,运用规律。在教学中采用“一课一得”的方法,每篇课文突破一个知识点,使教学目的具体明确,教学内容紧凑集中。尽管语文知识千头万绪,教材的知识系统还有诸多欠缺,但作为教师要从宏观上考虑,必须从编织学生知识网的角度入手,确定恰当的教学目标。
2.确定知识落差是提高语文教学效率的重要环节
课堂教学最主要的特点是人与人之间的对话,课堂教学的过程就是教师与学生之间通过教材这个环节,围绕一定的教学目标所进行的知识信息的输入、处理、输出的往返流动、交互传递的过程。而课堂教学效率的高低在某种程度上受制于课堂教学知识信息的落差。所谓知识落差指教师所传授的量与学生可能接受的知识量之间的比差。通俗讲就是教学内容的难易度和深浅度,在这方面“过”与“不及”都会 影响甚至 破坏教学 效果。因此,教师在安排教学内容时要认真分析学生的基础现状和接受能力,教学内容浅显易懂,又有一定的难度,要使自己所讲授的内容尽可能为学生所理解和掌握,同时又要使学生在接受知识时有一定的困难和压力感。这样,才能激发学生的学习兴趣,促进其智力的发展,收到良好的教学效果。
3.精心施教是提高语文教学效率的决定环节
精心施教就是要更新教学观念,改革传统的以“讲”为专务的教学方法,根治注入式、满堂灌的痼疾。根治这种痼疾的良方则是变“灌”为“导”,实行启发式教学。要科学的导,启而得法,就必须学习教育理论,更新教学思想,否则,何谈教学效率呢?精心施教另一层含义是“精练”。精练要体现语文教学的特点,把培养准确、敏捷的语感放在首位。在阅读教学中培养语感,引导学生有表情、有语调、有节奏地全身地投入“读”,在诵读的过程中把握词义、句义,体味关键语句,分析段落大意并作出初步的鉴赏评价。教学中教师不能越俎代庖,要让学生自己去感悟语言,体验语言。这样,在课堂上注重诵读,培养语感,引导学生去读,去琢磨和体验语言,的确是提高语言感知能力的有效方式。另外,在课堂上抓住了“练”,课后一般不做题,学生负担也相应减轻了,从而取得事半功倍的效果。
4.用先进的现代化教学手段进行课堂教学是提高语文教学效率的辅助手段
时至今日 ,社会已跨入信息时代,信息量急剧增多,而我们大多数语文教师仍是“一块黑板,一根粉笔,一张嘴巴说到底”,口耕笔录,手工劳动 ( 备课、刻 讲义 , 批改作文),消耗了大量宝贵时间。在课堂教学中,由于教学手段的落后,同样耗费了许多时间,如板书,抄习题,背景介绍等,如果利用现代化教学手段,如听录音、观录像、利用幻灯投影,就可节省大量的教学时间。但可悲的是,运用现代化的教学手段和传播媒介还没有被广大领导和教师认可,电化教育在语文的课堂教学中还不常见,因此转变教学观念,在课堂教学中运用现代化的教学手段势在必行,乃是提高语文课堂教学效率的必由之路和辅助手段。
5.树立大语文观,是提高语文教学效率的统领
“语文学习的外延同生活的外延相等”,语文教学并不等于语文课本教学,要培养学生的语文素质。课堂教学是第一渠道,丰富多彩的语文学科的各种活动也是提高学生语文素质、全面提高学生能力的有效途径。几年来 , 我尝试了 “课本成 画”、“课本 剧表演”、 “即兴演 讲赛”、“作家、记者、编辑”活动,读书报告会、辩论会等多种形式,使学生的创新精神和实践能力得到了培养,发展了学生的个性,提高了学生的语文素质和综合能力。
从全局角度谈项目费用控制 篇9
关键词：费用控制,使用成本,生产效益
随着中国经济的飞速发展, 土地价格不断创纪录攀升, 项目基本建设成本占整个项目投资比例越来越少, 而项目建设所消耗的材料、设备、人工等资源是非常巨大和复杂的, 所以项目费用控制的管理对项目的进度、质量以及生产时的使用成本、生产效益都有非常大的影响, 所以在土地价格畸形的增高、建设市场又竞争极其激烈的情况下, 项目管理者应更新费用控制管理理念, 更好的为项目服务。
一、项目费用控制应考虑的问题
项目综合成本应包括土地费用、建设成本、使用成本, 在项目费用控制的同时还要考虑项目使用产生的效益。在生产力高度发达的今天, 项目工程建设成本占项目成本90%以上的时代已经成为过去, 尤其在北京、上海、广州等一线城市进行房地产投资, 土地成本已占70%, 工程建设成本占20%, 其他成本10%, 由此可见在项目费用控制管理时, 必须考虑综合使用成本、财务费用、预期收益, 使项目效益最大化。
二、探索影响项目投资效益的最敏感因素。
1.项目建设周期对项目效益的影响
影响项目效益的因素很多, 包扩建设成本、土地成本、使用成本、生产效率等因素, 一般在中国目前土地国有化的基础上, 土地费用是投资人无法左右的, 可以假设为不变成本。而生产效益是影响项目效益的最敏感因素, 针对稳定的房地产市场生产效益也是基本稳定的, 而由进度产生的工期效益便是及其显著的, 比如:某10万平方米建筑综合体, 按照租金每天7元/平方米计算, 每天有70万元收入, 二个月便有4200万元收入, 这样收入损失, 通过工程建设的节约是根本无法达到的, 所以在此情况下工期成了工程建设最重要因素。加快工期的手段有很多, 比如采用先进的施工技术、使用商品混凝土、铝合金模板、加大人工、机械投入、冬季连续施工等均可以达到加快工程进度的目的。
2.项目建设周期对财务费用的影响
在土地成本畸高的状态下, 项目财务费用是非常可观的, 以在北京三环以内建设的10万平方米建筑综合体计算, 整个项目投资包括土地费用、建设成本、流动资金总计约70亿元, 如果项目延期二个月, 按照6.5%商业贷款利息计算, 约7500万贷款利息。而此建筑的工程建设投资总计不过8个亿, 由此可见, 经过优化施工措施节约成本, 节约如此数额的费用是无法实现的, 由此可见工期是重中之重。
三、探索项目建设周期对项目费用控制的影响
工期的长短与项目费用控制有着密切的关系, 对于工程量一定的项目, 在合理的工期内, 工期缩短会适当增加投资, 因为采用技术措施包括增加冬季施工时间、采用冬季施工措施、打破合理流水作业加大人工设备投入、使用混凝土快凝剂等都需增加成本, 但这些成本在一些土地廉价的情况下, 这些成本比较重要, 但是在土地成本高昂的地区, 这些工程成本增加与财务费用对比就显得微不足道了。而且工期增加会使设备、模板、脚手架等周转材料租赁时间变长, 增加租赁费用, 所以合理工期对降低工程造价是有着很重要意义的。
四、探索项目造价对项目使用成本的影响。
根据价值工程理论, 项目建设中, 适当提高工程的造价, 大幅提高工程的使用价值, 从而使工程使用成本大幅降低, 例如:某10万吨/年冶炼厂的还原车间使用鼓风炉对高铅渣进行还原, 而经过专家论证使用侧吹炉或底吹电热熔融还原炉对高铅渣进行还原更为科学, 投资会增加1500万元, 但生产成本会每吨产品降低100元, 每年就可节约1000万元生产成本, 项目15年寿命周期, 可节约费用1.35亿元, 由此可见此项工程造价增加是非常有价值的。
五、新时期新状况下的项目费用控制管理的思路。
我国自从上世纪八十年代末建筑业蓬勃发展开始, 建筑业一直秉承着微利的宗旨进行发展的, 国家各个部委、省市颁布的预算定额取费标准计划利润也只有7%, 经过招标竞标再做适度优惠也就只有2%左右利润, 如果再加上市场价格有一定的波动因素, 施工企业实际利润已经微乎其微, 这不仅影响着施工企业的健康发展, 同时也影响着建设工程合同风险共单原则的履行, 甚至对整个建筑业的健康发展都有一定影响, 随着施工技术的发展、人工工资的提高、资金的时间价值的体现、工程造价在全部投资比例中的变化, 投资效益重要性的提高, 对工程造价的认识有必要更新。这样有利整体社会经济的利益, 有利于建筑业的健康发展。
(1) 逐步提高建筑业利润水平, 使建筑业利润水平达到合理标准, 有利于建筑业技术提高, 提高企业抗风险能力才有利于社会契约精神的完善, 有利于建设者的投资利益。
(2) 费用控制专业应树立全局观念, 从投资的时间价值、技术经济、工程财务、工程造价的全部工程经济角度管理工程造价。使项目效益提高。
(3) 提高信息技术在项目管理的应用, 利用信息技术把技术经济、财务、工程造价有机的结合起来才是提高项目管理水平的最佳途径。
六、提高项目费用控制管理水平, 做好项目风险控制。
项目的风险包括组织风险、经济与管理风险、工程环境风险和技术风险, 然而具体体现到结果上主要是安全风险、环境风险、违约损失, 这直接影响项目投资效果的因素, 都是和费用控制管理紧密相关的, 费用控制管理必须做到以下几点:
1、保证工程项目安全文明费用充足。
2、保证环境保护费用合理。
3、保证项目进度措施费用合理。
4、在施工方案、设计方案变化时必须迅速对整个项目的技术经济进行评价。
费用控制是市场经济条件下项目管理的根本保障, 做好费用控制管理涉及到整个项目的管理知识, 掌握好全面的工程经济知识是做好项目工程造价管理的基础。
七、费用控制管理的全局观念
在土地价格高烧不退、贷款利息高启、规费税金奇高、技术更新飞快的今天, 资金的时间价值变得非常非常重要, 一个项目早建成二年有可能在二年就收回成本, 晚建成二年资金成本就可能把企业拖垮, 先进技术可能变成落后技术, 很可能把企业直接推向倒闭, 所以工程造价是成了工程进度管理的最重要工具, 一定要以进度、工期为中心树立新的全局性管理观念, 必须做好以下几点:
1、做好进度增减与工程造价的对比分析。
2、做好进度变化与投资效益的对比分析。
3、做好进度变化对资金使用成本的对比分析。
4、做好进度变化对工期违约罚责的风险分心。
最终对项目的实施方案进行决策。
八、费用控制观念的更新
中国市场经济已经发展了三十多年, 然而在市场经济与计划经济并存的情况下, 费用控制管理的计划经济元素仍然在各个管理环节仍然存在, 这些元素的存在有的对维护国家财产不流失起着一定的作用, 同时也对项目的全面经济管理有一定的制约作用, 有些观念是需要更新的, 主要体现以下几点:
1、工程预算定额是工程造价管理部门颁布的, 是费用控制管理的参考依据, 不再是确定工程造价的法定依据, 在确定工程造价时不是不可逾越的高压线, 在工程费用对工期对项目整体利益有影响时, 应该从项目全局角度确定合理的工程造价。
2、工期、进度、质量、环境对项目费用起的作用应越来越受到所有项目参与者的重视。