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基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测 预览
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作者 何海琳 郑建彬 +2 位作者 余方利 余烈 詹恩奇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1905-1911,共7页
针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,... 针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,进而去优化支持向量机(SVM)的惩罚因子与核参数,再使用参数优化后的SVM建立分类模型,从而扩大算法的搜索范围,减小算法陷入局部最优的概率。首先,使用混合传感技术采集步态数据,即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据,并作为步态检测系统的输入;然后,使用门限法对步态相位进行划分并标记标签;最后,将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入,使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验,并与GA、粒子群优化(PSO)算法、WOA进行比较,数值实验表明,改进鲸鱼优化算法(IWOA)的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现,准确率可达98.8%,验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性,并与基于遗传优化算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)、基于鲸鱼优化算法的支持向量机(WOA-SVM)算法进行比较,结果表明,该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%,能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测,进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 步态检测 鲸鱼优化算法 遗传算法 粒子群优化算法 支持向量机
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基于PSO算法的反力架设计与优化 预览
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作者 王凯 张良辉 +3 位作者 孙振川 李凤远 张兵 王超峰 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2019年第2期302-308,共7页
为提升盾构隧道专用反力架轻量化水平和降低制造及运输成本,对其结构进行优化。首先,依据设计的反力架结构建立其有限元模型,并结合工程数据类比确定载荷条件,验算反力架强度及刚度;然后,以所有板材厚度为自变量、反力架总质量为因变量... 为提升盾构隧道专用反力架轻量化水平和降低制造及运输成本,对其结构进行优化。首先,依据设计的反力架结构建立其有限元模型,并结合工程数据类比确定载荷条件,验算反力架强度及刚度;然后,以所有板材厚度为自变量、反力架总质量为因变量,利用方差分析的方法获得主效应图,确定5种对结构总质量贡献量大的板厚为优化变量;最后,以5种板厚为设计变量,强度、刚度指标作为约束条件,反力架质量最小为优化目标,采用PSO算法进行求解。结果表明:优化后结构的最大应力为252.2MPa,最大变形为10.6mm,反力架总质量从305.78t降至274.85t,减重比例为10.1%(30.90t),验证了结构优化的有效性。 展开更多
关键词 盾构隧道 结构优化 反力架 有限元 PSO算法
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基于混合群智能算法优化的NOX排放KELM模型设计 预览
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作者 高学伟 付忠广 +2 位作者 谢鲁冰 王圣毫 王树成 《自动化仪表》 CAS 2019年第8期32-37,共6页
燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能... 燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能算法优化的核极限学习机NO X 排放动态预测模型。首先,对选择性催化还原(SCR)脱硝反应系统进行理论分析和实际运行研究,研究了采用核函数代替极限学习机中隐含层节点的显式映射的方法,从而无需事先给定隐含层节点数。然后,采用混合蚁群和粒子群优化的混合智能算法,对核极限学习机的学习参数进行优化。最后,以某电站锅炉脱硝系统为例,利用提出的方法进行验证,得到较高的建模精度。该研究为下一步脱硝系统控制优化打下良好基础。 展开更多
关键词 NOX排放 选择性催化还原 极限学习机 核函数 蚁群优化算法 粒子群优化算法 数据建模 动态模型
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基于PSO-LS-SVMR的公共建筑能耗短期预测模型 预览
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作者 邓晓红 宫磊 刘兴民 《建筑节能》 CAS 2019年第4期120-124,共5页
提出一种粒子群算法优化的最小二乘支持向量机回归模型(PSO-LS-SVMR),以实现对公共建筑能耗的短期预测。采用某大型公共建筑物连续31期的用电量及所在地区相关天气指标的实测数据,分别运用PSO-LS-SVMR模型和LMBP神经网络模型对其建筑能... 提出一种粒子群算法优化的最小二乘支持向量机回归模型(PSO-LS-SVMR),以实现对公共建筑能耗的短期预测。采用某大型公共建筑物连续31期的用电量及所在地区相关天气指标的实测数据,分别运用PSO-LS-SVMR模型和LMBP神经网络模型对其建筑能耗进行短期预测,并对预测结果展开深入研究。研究结果表明,提出的PSO-LS-SVMR模型在对样本内数据和样本外数据的预测上均取得了较好效果,可以满足公共建筑能耗短期预测的实际需要,为建筑节能管理提供理论支持与决策参考。 展开更多
关键词 建筑能耗 最小二乘支持向量机回归(LS-SVMR) 粒子群算法(PSO)
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基于分层自主学习的改进粒子群优化算法 预览
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作者 袁小平 蒋硕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期148-153,共6页
针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化(HCPSO)算法。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层;然后,根据不同阶层粒子特性,... 针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化(HCPSO)算法。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层;然后,根据不同阶层粒子特性,分别采用局部学习模型、标准学习模型以及全局学习模型,增加粒子多样性,反映出个体差异的认知对算法性能的影响,提高算法的收敛速度和收敛精度;最后,将HCPSO算法与PSO算法、自适应多子群粒子群优化(PSO-SMS)算法以及动态多子群粒子群优化(DMS-PSO)算法分别在6个典型的测试函数上进行对比仿真实验。仿真结果表明,HCPSO算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升,并且算法执行时间和基本PSO算法执行时间差距在0.001量级内,在不增加算法复杂度的情况下算法性能更高。 展开更多
关键词 群体智能 粒子群优化算法 粒子差异性 种群多样性 自主学习
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风电场内部无功分配优化策略 预览
6
作者 李桂丹 王佳琦 +1 位作者 靳新悦 张羽 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期123-128,共6页
随着风电场规模的不断增大,风电场可通过发出一定的无功功率参与电网电压控制。为减小因无功功率在风电场内部流动引起的有功损耗和节点电压波动,本文提出了一种无功分配策略,充分考虑风电场内部拓扑结构,计及风场内部线路分布和电气设... 随着风电场规模的不断增大,风电场可通过发出一定的无功功率参与电网电压控制。为减小因无功功率在风电场内部流动引起的有功损耗和节点电压波动,本文提出了一种无功分配策略,充分考虑风电场内部拓扑结构,计及风场内部线路分布和电气设备参量对潮流的影响,将双馈风力发电机组作为连续无功源,以风电场内部系统网损最小为优化目标,采用粒子群优化算法,对所构造的无功优化模型进行解算,实现对各个机组无功出力的合理分配。最后,以山东某风电场为例,对其各个机组无功出力进行了优化,减小了系统有功损耗,有效地改善了节点电压质量。 展开更多
关键词 风电场 无功优化 粒子群优化算法 潮流计算 双馈风力发电机
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基于组合优化策略的虹吸整流装置优化研究
7
作者 张金凤 陈圣波 +1 位作者 蔡海坤 李亚林 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期128-132,共5页
提出一种将粒子群算法与正交试验法相结合的组合优化策略.首先,基于粒子群算法对整流器内流道结构进行优化;然后,采用正交试验法对整流器整体结构参数进行优化设计.结果表明:经过优化的单内流道水头损失降至0.170 6 mm,扩散段处涡的数... 提出一种将粒子群算法与正交试验法相结合的组合优化策略.首先,基于粒子群算法对整流器内流道结构进行优化;然后,采用正交试验法对整流器整体结构参数进行优化设计.结果表明:经过优化的单内流道水头损失降至0.170 6 mm,扩散段处涡的数量与回流现象明显减少;整流器整体结构的最佳方案使水头损失降至1.572 4m.主次分析表明:对水头损失影响最大的因素为内流道的分布方式,采用Laws分布可使收集段处截面的速度均匀度提高至90.2%,相较原设计均有较大改善,该组合优化策略可以提高潜水式整流器性能. 展开更多
关键词 虹吸输水系统 整流装置 组合优化策略 粒子群算法 正交试验
光伏阵列故障类型的改进型RBF神经网络识别算法 预览 被引量:1
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作者 王福忠 裴玉龙 《电源学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期73-79,共7页
光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神... 光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神经网络的故障诊断识别算法。首先,建立RBF神经网络的光伏阵列故障诊断模型,确定基于遗传算法的故障模型隐层中心的确定方法,然后针对基于粒子群优化算法的网络模型进行自适应权重寻优的仿真实验。最后,将优化的算法与传统RBF神经网络算法进行对比。结果表明:该优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,还可以提高故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 RBF神经网络 粒子群优化算法 遗传算法
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彩色图像颜色量化问题的求解方法 预览
9
作者 李贺 江登英 +1 位作者 黄樟灿 王占占 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2646-2651,共6页
针对K-means聚类算法在彩色图像颜色量化问题中对初始条件依赖性较强而易陷入局部最优的缺点,以及传统智能优化算法在寻优时只考虑了种群层内个体的相互竞争而忽略种群层间相互协作的问题,提出了一种基于K-means的金字塔结构演化策略(P... 针对K-means聚类算法在彩色图像颜色量化问题中对初始条件依赖性较强而易陷入局部最优的缺点,以及传统智能优化算法在寻优时只考虑了种群层内个体的相互竞争而忽略种群层间相互协作的问题,提出了一种基于K-means的金字塔结构演化策略(PES)彩色图像量化算法。首先,将K-means聚类算法中的聚类损失函数作为新算法的适应度函数;其次,运用PES对色彩进行种群初始化、分层、探索、加速以及聚类等操作;最后,利用新算法对4幅标准彩色测试图像进行不同色彩量化级的量化。实验结果表明,所提算法能够改善K-means聚类算法以及传统智能算法的上述缺陷,在类内均方误差评判准则下,图像的平均失真率比基于PES的算法低12.25%,比差分进化算法低15.52%,比粒子群优化(PSO)算法低58.33%,比K-means算法低15.06%,且随着色彩量化级的减少,算法量化后的图像失真率比其他算法降低更多,此外,算法量化图像的视觉效果优于其他算法。 展开更多
关键词 图像量化 金字塔结构 K均值聚类 粒子群优化算法 智能算法
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基于遗传粒子群优化算法的认知无线电系统功率分配
10
作者 王宏志 姜方达 周明月 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1363-1368,共6页
考虑授权用户的干扰功率阈值和认知用户的信干噪比(Signal to interference plus noise ratio,SINR)要求,提出了一种基于遗传思想的粒子群优化(Genetic particle swarm optimization,GPSO)算法,研究认知用户发射功率最小化的问题。GPSO... 考虑授权用户的干扰功率阈值和认知用户的信干噪比(Signal to interference plus noise ratio,SINR)要求,提出了一种基于遗传思想的粒子群优化(Genetic particle swarm optimization,GPSO)算法,研究认知用户发射功率最小化的问题。GPSO算法在适应度值计算、速度更新和位置更新阶段引入选择、交叉和变异操作。仿真结果表明,与拉格朗日乘子法和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法相比,GPSO算法降低了发射功率并获得了更高的SINR。 展开更多
关键词 通信技术 认知无线电网络 功率控制 粒子群优化算法 遗传算法
基于粒子群算法的信封机同步控制系统设计 预览
11
作者 马长华 朱伟兴 蔡勇刚 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期433-439,共7页
为了解决传统机械总轴同步控制信封机存在的系统结构复杂、灵活性差、工作噪声大以及长期运转造成的机械磨损导致同步控制精度下降等问题,设计了以数字信号处理器和伺服驱动器为核心的自动信封包装机多电机同步控制系统.系统采用多电机... 为了解决传统机械总轴同步控制信封机存在的系统结构复杂、灵活性差、工作噪声大以及长期运转造成的机械磨损导致同步控制精度下降等问题,设计了以数字信号处理器和伺服驱动器为核心的自动信封包装机多电机同步控制系统.系统采用多电机主从同步控制方式,通过PID算法改善系统的同步性能,并应用粒子群算法对PID参数整定得出最优参数.结果表明,该多电机同步控制系统超调量为零,响应速度为0. 15 s,能够满足信封生产同步精度高、响应速度快及稳定性能好的要求,具有较高的应用价值. 展开更多
关键词 信封机 数字信号处理器 伺服驱动器 主从同步控制 多电机同步控制 PID算法 粒子群算法 同步精度
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结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法 预览
12
作者 陈万志 徐东升 +1 位作者 张静 唐雨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1089-1094,共6页
针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题,提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法(PCA)对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次在粒子群优化(PSO)... 针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题,提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法(PCA)对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次在粒子群优化(PSO)算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解;然后利用自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数;最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型,从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明,所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。 展开更多
关键词 工业控制系统 主成分分析 粒子群优化算法 支持向量机 密度中心法 K-MEANS算法
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模糊环境下多周期多决策生鲜闭环物流网络 预览
13
作者 杨晓华 郭健全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2168-2174,共7页
针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题,提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统,以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划(FMILP... 针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题,提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统,以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划(FMILP)模型,首先将生鲜需求量和退货量设定为三角模糊值,其次运用模糊机会约束规划方法将模糊约束等价变换为清晰式,最后利用遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法搜索案例的最优解。实验结果表明,多周期闭环系统比单周期更能兼顾多决策规划,同时三角模糊量的置信水平变化对企业最优运作有着显著影响,进而为相关决策者提供借鉴。 展开更多
关键词 生鲜 多周期配送 闭环物流网络 模糊机会约束规划 混合整数线性规划 遗传算法 粒子群优化算法
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一种新颖的水声信道参数估计算法 预览
14
作者 张行 常颖 +2 位作者 宋康 李春国 杨绿溪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期509-512,共4页
宽带水声信道通常被建模为多扩展多时延(MSML)信道,不同路径的多普勒扩展不同给信道参数估计带来了挑战.本文提出一种新颖的MSML信道参数估计算法,称之为改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法创建一个多径列表来记录局部最优粒子的位置和... 宽带水声信道通常被建模为多扩展多时延(MSML)信道,不同路径的多普勒扩展不同给信道参数估计带来了挑战.本文提出一种新颖的MSML信道参数估计算法,称之为改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法创建一个多径列表来记录局部最优粒子的位置和适应度值,并用于迭代中粒子速度的更新.算法结束时,根据多径列表的记录值,可以同时估计出每一径的多普勒扩展、时延和幅度参数.仿真结果表明:MPSO算法的参数估计精度优于匹配追踪(MP)算法和分数阶傅里叶变换(FrFT)算法. 展开更多
关键词 水声通信 参数估计 多扩展多时延信道 粒子群优化算法
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HSI颜色空间下的直线导轨表面缺陷检测方法 预览
15
作者 周友行 马逐曦 +1 位作者 石弦韦 孔拓 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第18期2179-2184,共6页
为解决直线导轨表面微小缺陷受背景纹理影响、无法准确检测的问题,提出了一种HSI颜色空间下的直线导轨表面缺陷视觉检测方法。将直线导轨表面图像由RGB空间转换到HSI空间,得到色调、饱和度和亮度的分量图;采用主成分分析法对各分量图像... 为解决直线导轨表面微小缺陷受背景纹理影响、无法准确检测的问题,提出了一种HSI颜色空间下的直线导轨表面缺陷视觉检测方法。将直线导轨表面图像由RGB空间转换到HSI空间,得到色调、饱和度和亮度的分量图;采用主成分分析法对各分量图像进行降维,建立混合灰度模型;利用粒子群算法优化其相应的加权系数;通过阈值分割完成缺陷检测。实验及计算结果表明,相比RGB空间的缺陷提取,该方法能准确检测出常见的直线导轨表面四种类型缺陷。 展开更多
关键词 直线导轨 缺陷检测 HSI颜色空间 主成分分析 粒子群优化算法
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基于粒子群算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法 预览
16
作者 丛雯珊 余岚 沃江海 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1698-1704,共7页
针对阵元间距大于信号波长引起阵列方向图出现栅瓣的问题,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法。该方法首先定义了基于宽带真延时的阵列能量方向图,其次构造了以阵列能量方向图的最高副瓣电平作为适应... 针对阵元间距大于信号波长引起阵列方向图出现栅瓣的问题,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法。该方法首先定义了基于宽带真延时的阵列能量方向图,其次构造了以阵列能量方向图的最高副瓣电平作为适应度函数,最后利用粒子群优化算法优化阵元分布来实现对阵列方向图栅瓣的进一步抑制。仿真结果表明:相比于单独使用粒子群算法和单独使用宽带真延时方法,该方法对方向图栅瓣的抑制性能更加有效,在此基础上,该文还研究了阵元个数、平均阵元间距、信号时宽和信号中心频率等因素对方法抑制栅瓣性能的影响。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 宽带真延时 能量方向图 栅瓣抑制 适应度函数
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基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型 预览
17
作者 赵文芳 王京丽 +1 位作者 尚敏 刘亚楠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期98-104,共7页
为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选... 为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次,利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型,并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后,使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测,并与未优化的SVM、多元线性回归法(MLR)、反向神经网络(BPNN)作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明,相比其他预报方法,所提方法能有效提高花粉浓度未来24h预测精度,并具有较高的泛化能力。 展开更多
关键词 花粉浓度 支持向量机 粒子群优化算法 SPARK 花粉浓度预测
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改进的粒子群优化算法对断路器储能弹簧的优化设计 预览
18
作者 石丽莉 夏克文 +1 位作者 戴水东 鞠文哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1540-1546,共7页
针对断路器储能弹簧传统经验试算的设计方法易导致弹簧结构参数不合理、断路器的体积大及分断性能差的问题,应用一种结合鲶鱼效应改进的云粒子群优化算法对断路器的储能弹簧参数进行优化设计。首先,根据储能弹簧的工作原理,推导储能弹... 针对断路器储能弹簧传统经验试算的设计方法易导致弹簧结构参数不合理、断路器的体积大及分断性能差的问题,应用一种结合鲶鱼效应改进的云粒子群优化算法对断路器的储能弹簧参数进行优化设计。首先,根据储能弹簧的工作原理,推导储能弹簧的数学优化设计模型以及弹簧参数设计的约束条件;然后,根据优化模型对算法进行改进,在传统粒子群优化算法的基础上,引入鲶鱼效应策略产生多样候选解,避免算法陷入局部最优值,并结合云模型适时调整寻优速度权重因子,以加快算法的收敛和提高全局搜索能力;最后,采用改进算法对断路器的储能弹簧优化模型进行仿真及相应的弹簧参数计算。实验结果表明,可以应用改进的粒子群优化算法对断路器储能弹簧进行优化设计,设计结果更加小型化、分断性能更优。 展开更多
关键词 储能弹簧 粒子群优化算法 云模型 鲶鱼效应
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基于粒子群算法的原位体绘制参数设置算法 预览
19
作者 洪天龙 解利军 +2 位作者 何丽莎 倪忠义 郑耀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期237-243,共7页
原位可视化是解决千万亿次科学计算数据分析的最有效途径。在原位进行体绘制时,使用体深度图像作为中间表示是一种备受关注的方法,但该方法的参数选择较为困难。对体深度图像的生成时间、数据压缩率和绘制质量三个指标进行了全面分析,... 原位可视化是解决千万亿次科学计算数据分析的最有效途径。在原位进行体绘制时,使用体深度图像作为中间表示是一种备受关注的方法,但该方法的参数选择较为困难。对体深度图像的生成时间、数据压缩率和绘制质量三个指标进行了全面分析,确定了各参数对这些指标的影响方式,给出了一套可调控的评估体系,并利用粒子群算法的快速收敛性质在参数空间进行参数寻优,来自动设置绘制参数组。实验结果表明,该方法可以自动获取到最优参数组,而且速度比简单的网格搜索方法快一个数量级以上。 展开更多
关键词 原位可视化 体深度图像 粒子群算法 科学可视化
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基于PSO算法的多UUV导航方法 预览
20
作者 王磊 王国臣 范世伟 《水下无人系统学报》 北大核心 2019年第3期272-276,共5页
无人水下航行器(UUV)协同导航过程中,惯性导航系统(INS)在水下工作时的定位误差随时间累积,在不升出天线的情况下,难以利用全球定位系统(GPS)对惯导误差进行修正,地磁导航虽可以在水下修正惯导系统的误差,但传统的地磁匹配导航对先验地... 无人水下航行器(UUV)协同导航过程中,惯性导航系统(INS)在水下工作时的定位误差随时间累积,在不升出天线的情况下,难以利用全球定位系统(GPS)对惯导误差进行修正,地磁导航虽可以在水下修正惯导系统的误差,但传统的地磁匹配导航对先验地磁图过于依赖。受到生物利用地磁进行导航行为的启发,文中针对多UUV仿生协同导航问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的多UUV仿生协同导航方法,将导航过程归结为多目标搜索问题,通过共享UUV间的信息,完成导航任务,实时对惯导系统进行定位误差的修正。仿真结果证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 无人水下航行器 协同导航 仿生导航 粒子群优化算法
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