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一种多种群综合学习粒子群优化算法
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作者 王英伟 马树才 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第10期273-285,共13页
针对综合学习算法(Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法(MSCLPSO).该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算... 针对综合学习算法(Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法(MSCLPSO).该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算法的收敛速度和局部开采能力;同时,为扩大粒子的空间搜索范围,算法引入多种群策略,提高了算法全局勘探能力;并针对可能陷入局部极值的粒子,采用全局学习策略更新学习样本,增加了种群中粒子多样性.实验结果表明,在处理单峰和多峰标准测试函数中,MSCLPSO算法有效提高了CLPSO算法的精度和收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群算法 综合学习粒子群算法 多种群综合学习算法 柯西变异 高斯变异
基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型 预览
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作者 王磊 郝若颖 +1 位作者 刘玮 温作民 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期137-144,共8页
针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP 神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型part... 针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP 神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back propagation neural network (PSO BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24h 降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离)16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用 BP 神经网络模型明显下降。 展开更多
关键词 森林火险等级 林火因子 BP神经网络 粒子群算法 多因素森林火险等级预测模型
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一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化 预览
3
作者 汤可宗 詹棠森 +1 位作者 李佐勇 舒云 《南京理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期48-53,62共7页
为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础... 为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础上,综合考虑粒子间距离和惯性质量择优选出全局最优粒子。此外,一种新颖的集合变异方式被用于引导粒子群体跳出局部最优解区域,增强粒子群体的全局搜索能力。测试问题的仿真结果表明,所提出方法能加快最优解的收敛速度和搜索性能,可有效应用于置换流水车间调度问题的求解。 展开更多
关键词 粒子群优化 置换流水车间调度问题 多策略粒子群优化方法 多样性
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面向分布式计算的混合维度微粒群算法 预览
4
作者 桑渊博 曾建潮 《太原科技大学学报》 2019年第1期13-18,共6页
在智能计算方面,微粒群算法有着搜索速度快、算法实现简单、参数设置少等优点而得到了广泛的应用。但遇到大规模问题时会遇到容易陷入局部最优、计算耗时、结果精度不高的情况。因此本文提出以分布式计算方法为基础的混合维度微粒群算法... 在智能计算方面,微粒群算法有着搜索速度快、算法实现简单、参数设置少等优点而得到了广泛的应用。但遇到大规模问题时会遇到容易陷入局部最优、计算耗时、结果精度不高的情况。因此本文提出以分布式计算方法为基础的混合维度微粒群算法MDPSO(Mixed Dimension Particle Swarm Optimization),该算法采用分布式计算方式实现任务并行,通过混合维度的方法进行种群间的信息交流。最后通过对5个测试函数和岛屿模型PSO算法进行实验对比,结果证明所提出的算法能够更好的跳出局部最优而得到更为准确的结果。 展开更多
关键词 微粒群算 分布式计算方法 混合维度微粒群算法 信息交流
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户外广告资源配置优化模型及算法研究 预览
5
作者 朱军 陈敬良 张安淇 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期190-195,共6页
针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种... 针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种模型运用于户外广告进行综合定价,能够较好地解决广告主和相关广告运营企业的共同利益互存,使双方的利益最大化。 展开更多
关键词 户外广告 粒子群算法 引力搜索算法 协同混合粒子群 定价策略
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一种自适应调整种群子代数量与步长的优化算法--爆米花算法 预览
6
作者 赵志刚 莫海淼 +2 位作者 温泰 李智梅 郭杨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期900-909,共10页
提出了一种新的群体智能优化算法--爆米花算法。借鉴了烟花算法爆炸机制的优点,利用个体在寻优过程中适应度值的优劣来动态调整子代的数量,个体的适应度值越好,产生的子代数量越多,并且在该个体附近搜索的子代数量越多,以此控制局部搜... 提出了一种新的群体智能优化算法--爆米花算法。借鉴了烟花算法爆炸机制的优点,利用个体在寻优过程中适应度值的优劣来动态调整子代的数量,个体的适应度值越好,产生的子代数量越多,并且在该个体附近搜索的子代数量越多,以此控制局部搜索与全局搜索之间的平衡。还借鉴了粒子群优化算法的记忆机制,引入个体最优和全局最优来构造新的爆炸半径,使算法能够在寻优过程中动态地调整步长,并对全局最优进行高斯扰动,增加种群的多样性。实验结果表明:与其他优化算法(如蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法)相比,本文提出的爆米花算法总体性能更优。 展开更多
关键词 群体智能 爆米花算法 烟花算法 粒子群优化算法 函数优化 0-1背包问题
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基于粒子群算法的水资源需求预测 预览
7
作者 龙志伟 肖松毅 +2 位作者 王晖 周新宇 李伟 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2019年第4期32-35,47共5页
针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种... 针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种模型都能获得较好的预测精度,其中混合预测模型效果最好,预测精度达到97. 71%. 展开更多
关键词 群智能 粒子群算法 水资源需求 预测 优化
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基于PSO-PF算法的SVM识别方法及其在异常声音中的应用
8
作者 韦娟 张芃楠 +1 位作者 岳凤丽 宁方立 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期58-63,共6页
针对异常声音识别率低和算法复杂度高等技术难题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.将PSO算法引入粒子滤波中,通过不断更新粒子速度和位置,使粒子群向高似然后验概率区域移动,提高粒子滤波... 针对异常声音识别率低和算法复杂度高等技术难题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.将PSO算法引入粒子滤波中,通过不断更新粒子速度和位置,使粒子群向高似然后验概率区域移动,提高粒子滤波的参数估计精度.将PSO-PF算法应用于SVM参数优化中,可解决现有SVM参数优化算法易陷入局部最优值等问题.实验结果表明,将所提方法应用于多类异常声音识别,能够有效提高识别率,降低算法复杂度. 展开更多
关键词 异常声音 支持向量机 粒子滤波 粒子群优化 参数优化
数据中心机房机架温度预测模型研究 预览
9
作者 吴亚奇 付保川 陈珍萍 《苏州科技大学学报:工程技术版》 CAS 2019年第2期64-69,共6页
为了达到服务器温度需求以实现安全可靠运行,数据中心多采用过量冷却方式来提供冷量。这种冷却方式虽然具有稳定的温度控制,但巨大的空调能耗问题凸显出来。数据中心只能通过采集温度数据,考虑工作量和运行需求对未来的温度变化进行估计... 为了达到服务器温度需求以实现安全可靠运行,数据中心多采用过量冷却方式来提供冷量。这种冷却方式虽然具有稳定的温度控制,但巨大的空调能耗问题凸显出来。数据中心只能通过采集温度数据,考虑工作量和运行需求对未来的温度变化进行估计,这种温度预测过于经验化,可靠性较低。针对现实情况,机房多台空调共同制冷,位于不同位置的机架制冷情况的不同,该文针对某数据中心机房数据构建温度预测模型,并采用蚁群和粒子群混合算法优化支持向量机加以实现。通过MATLAB仿真和数据中心机房采集数据完成模型的建立与预测。仿真结果表明,与实际测量数据相比,整体呈现出较高的预测精度,温度趋势大致相符。 展开更多
关键词 数据中心 温度预测 蚁群算法 粒子群算法 支持向量机
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基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型 预览
10
作者 徐龙秀 辛超山 +3 位作者 牛东晓 安琪 袁程浩 肖瑶 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第6期136-141,共6页
为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性... 为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些参考。 展开更多
关键词 粒子群算法 自适应优化 最小二乘支持向量机 参数优化 用电量预测
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混合动力汽车多目标参数解耦优化方法研究 预览
11
作者 张怡然 赵韩 +1 位作者 黄康 邱明明 《机械传动》 北大核心 2019年第6期6-12,共7页
混合动力汽车的能量管理策略与动力总成参数高度耦合,在混合动力汽车优化过程中存在不断循环的情况,使得参数优化难以实现,无法找到最优解。针对这一问题,提出一种多参数解耦优化方法,该方法采用混合优化策略,将动力性目标作为约束条件... 混合动力汽车的能量管理策略与动力总成参数高度耦合,在混合动力汽车优化过程中存在不断循环的情况,使得参数优化难以实现,无法找到最优解。针对这一问题,提出一种多参数解耦优化方法,该方法采用混合优化策略,将动力性目标作为约束条件,以粒子群算法优化动力总成参数,并通过粒子群算法对不同参数下的能量管理策略与换挡策略进行瞬时优化。针对一并联混合动力汽车,利用Matlab/Simulink建立了包含模糊PID驾驶员在内的用于优化过程中自适应的正向仿真模型。结果表明,混合优化算法能最大程度挖掘该动力总成的潜力,相较于同时优化逻辑门阈值的优化方法,经济性目标提高了4. 55%,并能同时得到对应该最优参数的具有通用性的能量管理策略和换挡策略。 展开更多
关键词 解耦优化 逻辑门能量管理策略 动力总成参数优化 粒子群算法 模糊PID驾驶员
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基于微粒群算法的建筑工程成本优化技术研究 预览
12
作者 黄良辉 王淑苹 刘月宾 《建筑经济》 北大核心 2019年第7期90-94,共5页
在保证建筑工程进度的前提下,如何尽可能地减少施工总成本,是包括施工企业在内的相关同业普遍关注的一个问题。因此,针对建筑工程总费用的最小化问题,提出一种基于微粒群算法的BIM建筑工程成本优化技术:首先,建立工程项目“成本—工期... 在保证建筑工程进度的前提下,如何尽可能地减少施工总成本,是包括施工企业在内的相关同业普遍关注的一个问题。因此,针对建筑工程总费用的最小化问题,提出一种基于微粒群算法的BIM建筑工程成本优化技术:首先,建立工程项目“成本—工期”均衡优化数学模型,以此为基础,建立基于BIM的建筑工程成本优化信息模型,然后采用改进的微粒群算法优化求解上述数学模型。最后,以实际建筑工程项目为例,通过所提方法对施工进度计划进行优化,优化结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 建筑施工 工程管理 成本优化 BIM 微粒群算法 模型优化
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改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用
13
作者 吴忠强 于丹琦 康晓华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1589-1598,共10页
鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索... 鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索速度并改善局部搜索能力;将小鸡个体的跟随系数改进为随机量,可增加较差个体的随机性,避免算法因早熟收敛而陷入局部极值;上述改进既可增强算法的搜索速度和寻优精度,也利于避免早熟现象的发生,进一步增强算法的寻优效率。与其他应用算法比较及在光伏系统最大功率点跟踪中的应用,验证其有效性。 展开更多
关键词 太阳电池 混沌系统 粒子群优化 惯性效果 鸡群算法
事件驱动的强化学习多智能体编队控制 预览
14
作者 徐鹏 谢广明 +1 位作者 文家燕 高远 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期93-98,共6页
针对经典强化学习的多智能体编队存在通信和计算资源消耗大的问题,本文引入事件驱动控制机制,智能体的动作决策无须按固定周期进行,而依赖于事件驱动条件更新智能体动作。在设计事件驱动条件时,不仅考虑智能体的累积奖赏值,还引入智能... 针对经典强化学习的多智能体编队存在通信和计算资源消耗大的问题,本文引入事件驱动控制机制,智能体的动作决策无须按固定周期进行,而依赖于事件驱动条件更新智能体动作。在设计事件驱动条件时,不仅考虑智能体的累积奖赏值,还引入智能体与邻居奖赏值的偏差,智能体间通过交互来寻求最优联合策略实现编队。数值仿真结果表明,基于事件驱动的强化学习多智能体编队控制算法,在保证系统性能的情况下,能有效降低多智能体的动作决策频率和资源消耗。 展开更多
关键词 强化学习 多智能体 事件驱动 编队控制 马尔可夫过程 集群智能 动作决策 粒子群算法
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基于分类思想的改进粒子群优化算法 预览
15
作者 仝秋娟 李萌 赵岂 《现代电子技术》 北大核心 2019年第19期11-14,共4页
针对粒子群算法存在收敛速度慢、收敛精度低且易收敛到局部极值的问题,提出一种基于分类思想的粒子群改进算法。该算法将粒子适度值和适度值均值做差与适度值标准差进行比较,从而将粒子所在区域划分为拒绝域、亲近域、合理域。根据不同... 针对粒子群算法存在收敛速度慢、收敛精度低且易收敛到局部极值的问题,提出一种基于分类思想的粒子群改进算法。该算法将粒子适度值和适度值均值做差与适度值标准差进行比较,从而将粒子所在区域划分为拒绝域、亲近域、合理域。根据不同区域中粒子的特点选取不同惯性权重和学习因子,使粒子高效地选择自身经验或种群经验,合理增强或减弱粒子全局搜索能力和局部搜索能力。数值实验结果表明,与其他粒子群改进算法相比,新的分类粒子群算法有效加快了粒子的收敛速度,提高了算法的收敛精度,有效改善了算法寻优性能。 展开更多
关键词 粒子群优化 参数改进 适度值 适度值均值 适度值标准差 粒子分类 有效经验
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一种带变异算子的粒子群优化粒子滤波降噪算法 预览
16
作者 方璐 范东亮 +1 位作者 张光宇 陈汉新 《武汉工程大学学报》 CAS 2019年第4期392-398,共7页
提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题... 提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题,加速粒子集收敛,减少整个算法运行的时间。仿真结果通过与PF算法和PSO-PF算法相比,论证了提出的NPSO-PF算法具有更低的均方根误差、更短的运行时间、更高的信噪比和更稳定的滤波性能。 展开更多
关键词 变异算子 粒子群优化 粒子滤波 降噪
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基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法 预览
17
作者 裴家正 黄勇 +3 位作者 董云龙 何友 陈小龙 陈唯实 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期263-270,279共9页
针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA... 针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。 展开更多
关键词 概率假设密度 粒子滤波 粒子群优化 基于密度聚类 检测前跟踪
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改进的SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪算法 预览
18
作者 裴家正 黄勇 +1 位作者 董云龙 陈小龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期102-113,共12页
针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前... 针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪的改进算法。该算法在预测和更新过程之间加入多目标粒子群优化算法(MOPSO),基于观测值设置适应度目标函数,使粒子集群向后验概率密度较为集中的位置分布,缓解了粒子贫乏的问题;在更新步骤之后加入平滑递归方法,利用观测值平滑滤波值,算法运算时间虽有一定延长,但获得了数目和状态估计精度的提升。仿真实验表明,与CBMeMBer-TBD方法相比,所提算法在对机动目标数目估计和目标状态估计的准确度等性能上都有所改进。 展开更多
关键词 粒子群优化 粒子滤波 势均衡多伯努利滤波 平滑 检测前跟踪
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自适应非局部均值及在轴承故障检测中的应用 预览
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作者 唐晓红 胡俊锋 +1 位作者 熊国良 张龙 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期61-67,221共8页
非局部均值算法(non-local means,简称NLM)的数据处理效果受其参数设置的影响较大,极大地限制了NLM的数据处理效果及应用范围。针对不足,提出把粒子群算法引入NLM参数的寻优求解。首先,通过粒子群算法迭代寻优的特性寻找NLM算法的最优... 非局部均值算法(non-local means,简称NLM)的数据处理效果受其参数设置的影响较大,极大地限制了NLM的数据处理效果及应用范围。针对不足,提出把粒子群算法引入NLM参数的寻优求解。首先,通过粒子群算法迭代寻优的特性寻找NLM算法的最优λ,M和P参数;其次,将最优参数代入NLM算法获得最优滤波器,并对原始信号处理得到滤波信号,以此消除噪声并提取故障信息;最后,对滤波信号进行包络谱分析得到诊断结果,并利用仿真数据和实验轴承内、外圈故障数据对所提方法进行了验证。 展开更多
关键词 非局部均值算法 粒子群算法 参数优化 故障诊断
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基于粒子群算法的提升机主轴装置应变测点优化研究 预览
20
作者 包从望 肖钦兰 +1 位作者 江伟 刘永志 《中国矿业》 北大核心 2019年第6期99-103,116共6页
为更好地进行多绳摩擦提升机主轴装置应力应变研究,基于改进的粒子群寻优算法,对主轴装置的应变检测点实现了组合优化。首先,分析了主轴装置的力学模型,根据力学模型实现主轴装置有限元仿真及模态分析。根据仿真结果,初步选取特殊点作... 为更好地进行多绳摩擦提升机主轴装置应力应变研究,基于改进的粒子群寻优算法,对主轴装置的应变检测点实现了组合优化。首先,分析了主轴装置的力学模型,根据力学模型实现主轴装置有限元仿真及模态分析。根据仿真结果,初步选取特殊点作为主轴装置的应变测点;其次,以模态置信度准则为优化目标,基于粒子群算法对检测点实现组合优化,为防止优化过程中陷入局部最优,对粒子群做了交叉操作的改进;最后,以测点优化结果作为指导,在主轴装置相应位置粘贴应变片,利用无线应变仪实现各测点的应变检测。该研究方法为后续主轴装置故障诊断及摩擦提升机载荷检测的研究提供了数据基础。 展开更多
关键词 主轴装置 粒子群算法 应变检测 组合优化 摩擦提升机
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