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自适应简化粒子群优化算法及其应用 预览
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作者 张鑫 邹德旋 +1 位作者 肖鹏 喻秋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期250-263,共14页
针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,... 针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,粒子只受全局最优解影响,且加入按一定规律分布的锁定因子,令粒子受影响的程度有规律性。同时,利用锁定因子和当前粒子位置令惯性权重自适应配置,更有效地利用惯性权重对粒子群优化算法的影响。引入4种近期提出的改进粒子群算法同时搜索不同维度时的18个基准函数,与SASPSO的搜索结果对比,并使用T-test进行差异性分析。为了进一步分析算法性能,统计5个改进算法搜索100维函数达到期望值时的成功率与平均迭代次数。实验结果证明,SASPSO在无约束问题寻优中的收敛速度、寻优精度有了明显提升,且搜索结果异常值较少,波动性弱。将SASPSO应用于机床主轴结构参数优化问题,结果显示SASPSO优化性能更好。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 自适应简化粒子群算法 群体智能 基准函数 无约束问题 优化设计 机床主轴
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飞蛾火焰优化算法及其在梯级水库优化调度中的应用 预览
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作者 郭荣 崔东文 《人民珠江》 2019年第1期92-96,共5页
利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算... 利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算法丰、平、枯优化调度发电量分别比其他4种算法增加了0.179 2~0.960 2、0.097 2~0.564 1、0.082 4~0.322 0亿kW·h,具有较好的优化调度效果。将MFO算法应用于实际工程,验证了该算法具有较好的收敛精度和全局极值寻优能力,是一种有效可行的水库群优化调度模型求解方法,可为求解水库优化调度问题提供新的途径和方法。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 混合蛙跳算法 粒子群优化算法 布谷鸟搜索算法 入侵杂草优化算法 优化调度 梯级水库
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一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法 预览
3
作者 陈亮 马珍珍 张民 《兵工自动化》 2019年第1期34-38,共5页
针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO ... 针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO算法的领域算子基础上,融入PSO算法的全局算子,加入权重系数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测试函数对ACRO-PSO进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO算法能高效地解决待优化问题。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 化学反应优化算法 局部搜索 全局搜索
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基于GWO-SVM的财务困境预测模型研究 预览
4
作者 孙嘉楠 齐丽 《微型电脑应用》 2019年第4期95-99,共5页
为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型。研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困... 为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型。研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困境预测预测提供了新的方法和途径,从而为企业战略的制定和调整以及投资者的决策提供了重要的参考依据。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 支持向量机 财务困境预测 遗传算法 粒子群算法
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装配作业车间调度的免疫粒子群算法实现 预览
5
作者 孙虎 周晶燕 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》 CAS 2019年第3期282-286,共5页
装配作业车间调度问题(AJSSP)是一类重要的调度问题,由于其复杂性高和求解时间长,因此寻找高效的求解算法具有重要的意义。针对多层装配工序的作业车间调度问题给出3种求解方案:粒子群算法(PSO)、基于浓度抑制的免疫粒子群算法(IPSO)和... 装配作业车间调度问题(AJSSP)是一类重要的调度问题,由于其复杂性高和求解时间长,因此寻找高效的求解算法具有重要的意义。针对多层装配工序的作业车间调度问题给出3种求解方案:粒子群算法(PSO)、基于浓度抑制的免疫粒子群算法(IPSO)和采用“精英替代”策略的粒子群算法(EIPSO),并通过大量计算验证3种算法的优劣性。结果表明,IPSO优于PSO和EIPSO。IPSO由于免疫算法的加入,避免了PSO算法中高浓度粒子的过度复制和过早收敛,提高了全局搜索能力,能更好地求解装配作业车间调度问题。 展开更多
关键词 装配作业车间调度 粒子群优化算法 免疫算法 精英替代策略 优化算法
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改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断 预览 被引量:1
6
作者 贾亦敏 史丽萍 严鑫 《河南理工大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期103-109,共7页
针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和... 针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 小波神经网络 改进人工鱼群算法 粒子群优化算法 动态反向学习策略
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粒子群算法研究与进展 预览
7
作者 阎帅 刘子旗 +2 位作者 刘昊城 崔瀚林 管浩添 《现代工业经济和信息化》 2019年第3期19-20,共2页
粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能的演化计算方法,属于一类随机全局优化技术,源于对鸟群群体运动行为的研究。介绍了粒子群优化算法的基本原理、算法特点,给出了多种改进形式,分析了PSO研究现状、存在的问题和未来主要要做的工作。
关键词 粒子群 优化算法 群智能
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寻优能力增强型越界免疫粒子群算法 预览
8
作者 李强 康琳 +1 位作者 高文华 董增寿 《太原科技大学学报》 2019年第2期92-98,共7页
PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法。针对布尔感知模型与实际情况有所差别,且存在粒子搜索速度变慢的问题。提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO)... PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法。针对布尔感知模型与实际情况有所差别,且存在粒子搜索速度变慢的问题。提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新两方面做出了改进,得到了更高的覆盖率,并且避免陷入局部最优。仿真表明,该算法能够平均提高11%的覆盖率,并且通过50次的蒙特卡罗实验,表明该算法具有较强的稳定性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖率 粒子群算法 粒子更新
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粒子群优化RBF神经网络谐波电流检测方法研究 预览
9
作者 付攀文 庞科旺 《信息技术》 2019年第3期79-82,共4页
谐波污染问题,众所周知是使用了很多的电力电子器件导致进一步加重,所以谐波治理就变得愈来愈紧要。而瞬时无功功率的检测方法不能满足目前谐波检测对其检测精度的要求,故文中提出一种用粒子群优化RBF神经网络权重的谐波检测方法来检测... 谐波污染问题,众所周知是使用了很多的电力电子器件导致进一步加重,所以谐波治理就变得愈来愈紧要。而瞬时无功功率的检测方法不能满足目前谐波检测对其检测精度的要求,故文中提出一种用粒子群优化RBF神经网络权重的谐波检测方法来检测谐波。改善的方法措施是以瞬时无功功率检测的输入作为RBF神经网络的输入,其输出作为RBF神经网络的期望输出,使用MATLAB软件对RBF神经网络模型进行搭建并进行仿真分析。从实验结果可以得出:使用粒子群优化RBF神经网络权重的谐波检测方法,克服了RBF神经网络检测方法精度不足的欠缺,提高了RBF神经网络的收敛速度和谐波检测的精度。 展开更多
关键词 谐波检测 瞬时无功功率检测 RBF神经网络 粒子群算法
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基于PSO-ELM特征映射的KNN分类算法 预览
10
作者 丁建立 刘涛 +1 位作者 王家亮 曹卫东 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期152-156,共5页
针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSO.ELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM... 针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSO.ELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM映射参数,再将映射后的特征样本输入到KNN算法中,提高处理线性不可分问题的能力。在多个数据集上的实验结果表明,文中算法比KNN改进算法以及ELM改进算法有更高的分类正确率。 展开更多
关键词 K近邻分类算法 极端学习机 特征映射 粒子群算法 混合算法 线性不可分
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白车身激光焊接过程的变形预测及几何补偿方法
11
作者 王庆 刘钊 +1 位作者 黄平华 朱平 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期62-68,共7页
针对白车身激光焊接过程中热成形钢板变形较大的问题,通过几何补偿方法消除焊接变形对装配过程的影响,建立了钢板焊接变形的几何补偿优化流程,通过基于有限元方法的焊接过程模拟来预测激光焊接的板件变形程度,并结合最优拉丁超立方采样... 针对白车身激光焊接过程中热成形钢板变形较大的问题,通过几何补偿方法消除焊接变形对装配过程的影响,建立了钢板焊接变形的几何补偿优化流程,通过基于有限元方法的焊接过程模拟来预测激光焊接的板件变形程度,并结合最优拉丁超立方采样、Kriging近似模型与粒子群优化算法对B柱加强板进行几何补偿优化.结果表明,优化后的B柱加强板经过激光焊接后与原设计型面吻合较好. 展开更多
关键词 白车身 激光焊接 变形预测 几何补偿方法 Kriging近似模型 粒子群优化算法
鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测 预览
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作者 戴臻 《信息与电脑》 2019年第6期56-59,共4页
笔者针对网络特征选择问题,提出一种鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测(EPSO-SVM)。首先将“鲶鱼效应”因子引入粒子群优化算法,将网络特征子集编码成粒子位置串,其次将入侵检测率作为特征子集选择目标函数,通过鲶鱼粒子... 笔者针对网络特征选择问题,提出一种鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测(EPSO-SVM)。首先将“鲶鱼效应”因子引入粒子群优化算法,将网络特征子集编码成粒子位置串,其次将入侵检测率作为特征子集选择目标函数,通过鲶鱼粒子群找到最优特征子集,最后支持向量机根据最优特征子集构建网络入侵分类器,在KDDCup99数据集上进行仿真测试。结果表明,EPSO-SVM不仅能提高网络入侵检测率和检测速度,而且适用于现实高速网络应用环境。 展开更多
关键词 网络入侵 支持向量机 鲶鱼效应 粒子群优化算法
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无砟轨道精调车轻量化设计 预览
13
作者 雷聪 于兰峰 邓星 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第4期80-84,49共6页
为使无砟轨道精调车结构悬臂处静刚度满足设计要求,并减少结构自重,对其进行优化设计。考虑到结构动态特性对结构性能的影响,首先,运用ANSYS软件对其进行谐响应分析,得出对精调车结构动态特性影响最大的固有频率;然后,以该阶频率和结构... 为使无砟轨道精调车结构悬臂处静刚度满足设计要求,并减少结构自重,对其进行优化设计。考虑到结构动态特性对结构性能的影响,首先,运用ANSYS软件对其进行谐响应分析,得出对精调车结构动态特性影响最大的固有频率;然后,以该阶频率和结构自重为优化目标,利用最优拉丁超立方试验设计方法对各变量进行灵敏度分析,获取最终设计变量;最后,在ISIGHT软件中建立了精调车结构的响应面近似模型,并利用粒子群算法对响应面近似模型进行多目标寻优。优化结果表明,精调车结构自重下降了6.78%,第5阶固有频率上升为15.67Hz,满足了悬臂处静刚度设计要求,研究结果可为类似的精调车结构设计和改进提供参考。 展开更多
关键词 精调车 近似模型 粒子群算法 多目标优化
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基于改进PSO-BP神经网络在径流量预测中的应用 预览
14
作者 王长鹏 齐俊 +2 位作者 蔡永宁 杲广文 吴凯 《城市勘测》 2019年第2期199-203,共5页
为构建一个预测精度高、预测速度快的河流径流预测系统,完善径流预测理论,同时指导生产实践,本文提出了用粒子群优化算法(PSO)改进BP神经网络训练算法的方法,建立改进的粒子群优化算法BP神经网络模型(IPSOBP),利用历史真实数据对IPSO-B... 为构建一个预测精度高、预测速度快的河流径流预测系统,完善径流预测理论,同时指导生产实践,本文提出了用粒子群优化算法(PSO)改进BP神经网络训练算法的方法,建立改进的粒子群优化算法BP神经网络模型(IPSOBP),利用历史真实数据对IPSO-BP模型进行训练,把训练好的IPSO-BP模型用于对宜昌水文站的日径流量数据进行预测,改进的IPSO-BP神经网络模型算法在预测速度和预测精度方面优于标准BP算法、标准的PSO-BP算法,取得良好的预测效果。 展开更多
关键词 径流量 BP神经网络 粒子群优化算法 预测算法
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仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用 预览
15
作者 王汉涛 张潇潇 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第3期106-112,共7页
人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神... 人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群算法 蚁群算法 BP神经网络 降雨空间插值 三峡区间流域
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单类学习下基于VSAPSOBP的掘进机异常检测方法 预览
16
作者 杨健健 唐至威 +2 位作者 王晓林 王子瑞 吴淼 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期130-135,226共7页
针对掘进机回转台异常检测中故障数据缺失以及故障程度划分的问题,提出一种单类学习下基于VSAP-SO-BP的掘进机异常检测方法。使用支持向量数据描述(support vector data description,简称SVDD)方法对回转台健康数据进行单类学习,根据现... 针对掘进机回转台异常检测中故障数据缺失以及故障程度划分的问题,提出一种单类学习下基于VSAP-SO-BP的掘进机异常检测方法。使用支持向量数据描述(support vector data description,简称SVDD)方法对回转台健康数据进行单类学习,根据现场经验构造非健康样本数据集,以SVDD对非健康样本数据集的识别率为依据,把非健康样本数据分为故障临界数据与故障数据,提出变异自适应粒子群优化(variation self-adapting particleswarm optimization,简称VSAPSO)算法,构建VSAPSO-BP神经网络对健康、故障临界与故障3类数据进行检测,检测准确率为91.7%,与传统PSO-BP方法相比具有更高的准确性与稳定性。实验结果表明,采用单类学习下基于VSAPSO-BP的掘进机异常检测方法可以准确有效地检测掘进机回转台异常,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 掘进机回转台 异常检测 支持向量数据描述 粒子群优化算法 BP神经网络
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基于改进全阶状态观测器的异步电机速度估算系统 预览
17
作者 沈凤龙 满永奎 王建辉 《微电机》 北大核心 2019年第6期34-39,50共7页
为解决全阶状态观测器反馈自适应率参数寻找最优解困难的问题,提出一种部分种群给定的粒子群优化算法。该算法将利用频域方法设计好的几组参数值编码后混入随机初始种群,使得初始种群中优良品质个体的数量大大增加,提高了收敛速度和搜... 为解决全阶状态观测器反馈自适应率参数寻找最优解困难的问题,提出一种部分种群给定的粒子群优化算法。该算法将利用频域方法设计好的几组参数值编码后混入随机初始种群,使得初始种群中优良品质个体的数量大大增加,提高了收敛速度和搜索效率。为解决不同转速下全阶状态观测器的离散精度和计算量相矛盾问题,提出在低速时采用欧拉法而在高速时采用简化的梯形法对全阶状态观测器进行离散化,既保证了系统估算精度,又使计算量大大减小。仿真和实验结果表明,基于全阶状态观测器转速估算系统具有良好的动态响应速度和稳态精度。 展开更多
关键词 全阶状态观测器 反馈自适应率 粒子群优化算法 离散化
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新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划 预览
18
作者 杨晓华 郭健全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期198-205,共8页
针对我国新零售模式的快速发展,消费者对生鲜产品需求与退货的模糊不确定性问题,考虑最低物流总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策,构建了新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划模型。为求解该模型,将需求量与退货量看... 针对我国新零售模式的快速发展,消费者对生鲜产品需求与退货的模糊不确定性问题,考虑最低物流总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策,构建了新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划模型。为求解该模型,将需求量与退货量看成三角模糊参数,利用模糊机会约束方法将模糊约束转化为等价的清晰条件。以上海市某生鲜电商企业为实例,通过置信水平的敏感性分析以及遗传算法与粒子群算法的双求解,验证了模型的有效性与可行性,进而为相关决策者提供了借鉴. 展开更多
关键词 新零售 生鲜 闭环物流网络 模糊机会约束规划 遗传算法 粒子群算法
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分布式热电联产系统装机容量及运行策略分析 预览
19
作者 张健 徐玉杰 +3 位作者 李斌 陈海生 纪律 郭丛 《储能科学与技术》 CAS CSCD 2019年第1期83-91,共9页
分布式热电联产系统是一种临近用户的先进能源系统,系统构型、装机容量和运行策略的选择对系统节能性、环保性和经济性有重要影响。本研究以某办公大楼为对象,根据其全年实时运行数据,分析了其热电负荷特征;同时,为该办公楼构建了分别... 分布式热电联产系统是一种临近用户的先进能源系统,系统构型、装机容量和运行策略的选择对系统节能性、环保性和经济性有重要影响。本研究以某办公大楼为对象,根据其全年实时运行数据,分析了其热电负荷特征;同时,为该办公楼构建了分别以微燃机和内燃机为动力单元的两种不同CHP系统构型方案,建立了相应的变工况能量平衡模型。进一步探讨了系统在以热定电与以电定热、变工况运行与额定运行、有储热与无储热、24h连续运行与早起晚停等不同运行策略下动力机组装机容量对该办公楼经济性、节能性和环保性的影响规律。同时运用多目标评价指标来对系统不同装机容量和运行策略下的收益综合评估,并引入了混沌粒子群优化算法来找到系统最大的综合收益,结果表明,该办公楼应用CHP系统后全年的经济性、节能性和环保性较传统的单一功能模式分别提高了22.85%、17.45%、25.06%。 展开更多
关键词 分布式热电联产系统 负荷特征 系统构型 容量优化 粒子群算法
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基于等几何边界元法和粒子群优化算法的结构形状优化
20
作者 孙少灰 尹硕辉 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期363-368,共6页
等几何边界元法是将计算机辅助几何设计(CAGD)中描述几何边界的非均匀有理B样条(NURBS)基函数作为边界元法中的形函数。该方法不仅能精确地描述几何边界,且几何设计、仿真分析和形状优化采用统一的数学描述即NURBS,从而避免了重复地划... 等几何边界元法是将计算机辅助几何设计(CAGD)中描述几何边界的非均匀有理B样条(NURBS)基函数作为边界元法中的形函数。该方法不仅能精确地描述几何边界,且几何设计、仿真分析和形状优化采用统一的数学描述即NURBS,从而避免了重复地划分网格和优化中的网格畸变问题,提高设计、仿真和优化效率。本文将等几何边界元法和粒子群优化算法相结合,讨论了二维线弹性结构的形状优化。相对基于梯度的优化算法,无梯度的粒子群优化算法可以避免繁杂的敏感性分析过程,使优化的实现过程更为简便。数值算例验证了基于粒子群优化算法的等几何边界元法在结构形状优化中的有效性和精度。 展开更多
关键词 形状优化 NURBS 等几何分析 边界元法 粒子群优化算法
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