染雾机电工程毕业论文开题报告 篇一
标题：电动汽车充电技术的研究与应用
摘要：
随着环境保护意识的增强和能源危机的加剧，电动汽车作为一种新型的交通工具，受到了广泛的关注。然而，电动汽车的充电技术仍然存在一些问题，如充电效率低、充电时间长等。本文将对电动汽车充电技术进行研究和探讨，旨在提高电动汽车的充电效率和便利性。
关键词：电动汽车、充电技术、充电效率、便利性
引言：
电动汽车是一种以电能作为动力源的汽车，相比传统燃油汽车，电动汽车具有零排放、低噪音、节能环保等优势，被认为是未来汽车发展的趋势。然而，目前电动汽车的充电技术仍然存在一些问题，如充电效率低、充电时间长等。因此，研究和改进电动汽车的充电技术，提高充电效率和便利性，对于推动电动汽车的普及和发展具有重要意义。
主体：
1. 电动汽车充电技术的现状分析
目前，电动汽车的充电技术主要包括交流充电和直流充电两种方式。交流充电技术成本低，但充电效率相对较低，充电时间较长；直流充电技术充电效率高，充电时间短，但设备成本高。因此，需要在充电效率和成本之间进行平衡，选择合适的充电技术。
2. 电动汽车充电技术的改进和优化
为了提高电动汽车的充电效率和便利性，可以从以下几个方面进行改进和优化：
（1）充电设备的研发和改进：研发高效、智能的充电设备，提高充电效率和安全性；
（2）充电站的建设和布局：合理布局充电站，提高充电设施的覆盖率，方便用户进行充电；
（3）充电桩的标准化和统一：制定统一的充电桩接口标准，方便用户进行充电，提高充电设施的互操作性。
结论：
本文将对电动汽车充电技术进行研究和探讨，旨在提高电动汽车的充电效率和便利性。通过改进和优化充电设备、充电站和充电桩，可以实现电动汽车的快速充电和便捷充电，进一步推动电动汽车的普及和发展。
机电工程毕业论文开题报告 篇二
标题：智能家居系统在机电工程中的应用研究
摘要：
随着科技的进步和人们生活水平的提高，智能家居系统逐渐走进人们的生活，带来了便利和舒适。本文将研究智能家居系统在机电工程中的应用，探讨其在提高生活质量和节约能源方面的作用。
关键词：智能家居系统、机电工程、应用、生活质量、节约能源
引言：
智能家居系统是指通过网络技术和智能控制技术，将各种家居设备和系统进行集成和联网，实现自动化控制和智能化管理。智能家居系统的应用不仅可以提高生活的便利性和舒适度，还可以节约能源、保护环境。因此，研究智能家居系统在机电工程中的应用，对于提高生活质量和节约能源具有重要意义。
主体：
1. 智能家居系统的基本原理和组成
智能家居系统主要由智能控制器、传感器、执行器和网络通信系统组成。智能控制器负责控制和管理各种家居设备和系统，传感器负责感知环境信息，执行器负责执行控制指令，网络通信系统负责实现各设备之间的通信和互联。
2. 智能家居系统在机电工程中的应用
（1）智能照明系统：通过感应器和控制器，实现自动开关灯、调节亮度和色温等功能，提高照明效果和节约能源。
（2）智能空调系统：通过温度传感器和控制器，实现自动调节室内温度和湿度，提高舒适度和节约能源。
（3）智能安防系统：通过视频监控、报警器和控制器，实现对家庭安全的监控和预警，提高安全性和防范能力。
（4）智能家电控制系统：通过智能控制器和网络通信系统，实现对家电设备的远程控制和管理，提高便利性和节约能源。
结论：
本文将研究智能家居系统在机电工程中的应用，探讨其在提高生活质量和节约能源方面的作用。通过智能照明系统、智能空调系统、智能安防系统和智能家电控制系统的应用，可以实现家居设备和系统的智能化控制和管理，提高生活的便利性和舒适度，节约能源和保护环境。
机电工程毕业论文开题报告 篇三
机电工程毕业论文开题报告
开题报告是提高论文选题质量和水平的重要环节，是论文工作的不可忽视的一部分，以下是小编搜集整理的机电工程毕业论文开题报告，欢迎阅读参考。
题 目：汽车ABS系统常见故障与分析
1. 结合毕业设计(论文)课题任务情况，根据所查阅的文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述：
1.1 蚁群算法的发展和应用
在计算机自动控制领域中, 控制和优化始终是两个重要问题。使用计算机进行控制和优化本质上都表现为对信息的某种处理。随着问题规模的日益庞大, 特性上的非线性及不确定性等使得难以建立精确的“数学模型”。人们从生命科学和仿生学中受到启发, 提出了许多智能优化方法, 为解决复杂优化问题(NP- hard 问题) 提供了新途径。
蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA) 是Dorigo M等人于1991年提出的。经观察发现, 蚂蚁个体之间是通过一种称之为信息素的物质进行信息传递的。在运动过程中, 蚂蚁能够在它所经过的路径上留下该种信息素, 而且能够感知信息素的浓度, 并以此指导自己的运动方向 。蚁群的集体行为表现出一种信息正反馈现象: 某一路径上走过的蚂蚁越多, 则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。它充分利用了生物蚁群通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。同时，该算法还被用于求解二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化问题求解的优越特征。
蚁群算法应用于静态组合优化问题, 其典型代表有旅行商问题( TSP) 、二次分配问题(QAP) 、车间调度问题、车辆路径问题等。在动态优化问题中的应用主要集中在通讯网络方面。这主要是由于网络优化问题的特殊性, 如分布计算, 随机动态性, 以及异步的网络状态更新等。例如将蚁群算法应用于QOS组播路由问题上, 就得到了优于模拟退火(SA)和遗传算法(GA)的效果。蚁群优化算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域获得成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。
1.2 蚁群算法求解TSP问题
(1) TSP问题的描述
TSP问题的简单形象描述是:给定n个城市,有一个旅行商从某一城市出发,访问各城市一次且仅有一次后再回到原出发城市,要求找出一条最短的巡回路径。
(2) TSP问题的理论意义
该问题是作为所有组合优化问题的范例而存在的。它已经成为并将继续成为测试新算法的标准问题。这是因为，TSP问题展示了组合优化的所有方面。它从概念上来讲非常简单，但是其求解的难度是很大的。如果针对TSP问题提出的某种算法能够取得比较好的实算效果，那么对其进行修改，就可以应用于其他类型的组合优化问题并取得良好的效果。
(3) 蚁群算法求解TSP的算法流程
步骤1: nc=0(nc 为迭代步数或搜索次数); 每条边上的Tj(0)=c(常数), 并且ΔTj=0; 放置m 个蚂蚁到n 个城市上。
步骤2: 将各蚂蚁的初始出发点置于当前解集TABUk(s)中; 对每个蚂蚁k(k=1,…,m), 按概率Pij(t)移至下一城市j; 将城市j 置于TABUk(s)中。
步骤3: 经过n 个时刻, 蚂蚁k 可走完所有的城市, 完成一次循环。计算每个蚂蚁走过的总路径长度Lk, 更新找到的最短路径。
步骤4: 更新每条边上的信息量Tij(t+n)
步骤5: 对每一条边置ΔTij=0; nc=nc+1
步骤6: 若nc<预定的迭代次数Ncmax, 则转步骤2; 否则, 打印出最短路径, 终止整个程序。
1.3 蚁群算法优缺点
蚁群算法是一种分布式的本质并行算法，蚁群算法是一种正反馈算法，蚁群算法具有较强的鲁棒性，易于与其它方法结合。但蚁群算法收敛速度慢、计算时间长，易于过早陷入局部最优，不利于解决连续问题。
1.4 蚁群算法的展望
(1) 目前大部分改进的蚁群算法都是针对于特定问题, 普适性不强, 同时蚁群算法模型也不能直接应用于实际优化问题。虽然正反馈机制就是一个很好的普适性模型, 但还远远不够。因此, 急需设计一种通用的蚁群算法普适性模型。
(2) 现阶段的蚁群算法只是模拟了自然蚂蚁很少一部分社会性, 例如信息素机制。仍然有很大的空间去提出更加智能化的蚁群行为。
(3) 蚁群算法目前还带有明显的'经验性, 很多结果只是建立在实验的基础之上, 需要逐步奠定其理论基础。
因此，根据TSP问题的特点，建立蚁群算法的模型，可以较好的解决此类组合优化问题(NP问题)。
参考文献
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[3] Dorigo M.Luca M.The ant colony algorithm applied to the nuclear reload problem.Annals of Nuclear Energy.2009，29(12)：1455-1470
[4] Dorigo M.Ant colony system：optimization by a colony of cooperating agents.IEEE Trans. on Systems, Man，and Cybernetics， Part B，1996，26(1)：29-41
[5] 杨海，王洪国，徐卫志.蚁群算法的应用研究与发展[J].科学和技术信息学报， 2007，(28)：13-14
[6] 张宗永，孙静，谭家华.蚁群算法的改进及其应用[J].上海交通大学学报，2002，36(11)：1564-1567
[7] 尹晓峰，刘春煌.基于MATLAB的混合型蚁群算法求解旅行商问题[J].铁路计算机应用，2005，14(9)：4-7
[8] 刘志硕，申金升，柴跃廷.一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法[J].系统仿真学报，2007，19(15)：3513-3520
[9] 董萍.基于蚁群算法求解TSP[J].无锡职业技术学院学报，2008，7(5)：34-36
[10] 王果，戴冬.基于蚁群算法的TSP问题求解[J].河南机电高等专科学校学报，2008，16(5)：42-43
2. 毕业设计任务要研究或解决的问题和拟采用的方法：
(1)毕业设计任务要研究或解决的问题
研究基于蚁群算法的TSP问题，要求
①阅读蚁群算法相关的论文和书籍，系统地了解蚁群算法相关知识和原理的目的。
②掌握旅行商问题的基本原理和常用解决方面。
③掌握MATLAB软件平台的应用和操作，学习蚁群算法模型在不同的NP问题中的模型建立。
④通过蚁群算法的仿真和分析，实现蚁群算法解决TSP。
(2)预期成果：
通过研究和分析各种蚁群算法模型，掌握蚁群算法的基本原理和实现步骤，并在MATLAB环境中进行仿真，分析蚁群算法中各关键参数对算法性能的影响。
针对旅行商问题，掌握经典算法的基本思想和解决方法，并应用性能优异的蚁群算法得出旅行商问题的最佳解。
(3)拟采用的研究方法
在蚁群算法解决TSP问题中，采用以下研究方法：
(1)研究蚁群算法的基本原理，通过仿真结果分析蚁群算法关键参数对算法的影响。
(2)通过理论分析和仿真实验，讨论蚁群算法的收敛性。
(3)分析旅行商问题的经典解决方法，并和蚁群算法解决旅行商问题的结果进行比较分析。
