改进粒子群优化算法在搬运机器人机械臂中的应用

针对搬运机器人机械臂空间规划的时间最优问题,提出一种含有动态学习因子、变惯性权重因子并结合天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法的改进粒子群优化(Particle Swarm Opitimization,PSO)算法。通过运动学分析得到工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划,对运动过程的加速度和速度进行约束,得到运动过程的最短时间;对比改进前后的粒子群优化算法收敛速度,分析了各个关节的运动时间变化情况,并进行了仿真和试验验证。该算法将学习因子设为变量,使算法跳出局部最优;采用变惯性权重因子提高了算法搜索效率;结合天牛须搜索算法,加快了算法搜索速度、提高了搜索精度。结果表明,改进粒子群优化算法的收敛速度和精度都有所改善,避免了局部最优情况;整体的运动时间缩短了约15.9%。使用该算法的搬运机器人机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑稳定,该改进算法有效。

基于改进海马优化算法的PID参数优化

为了解决传统海马算法(SHO)在PID参数整定中存在全局寻优能力差且收敛速度慢的问题,提高PID参数优化质量,提出一种改进的海马优化算法(ISHO)。通过Tent混沌映射增加海马种群初始化多样性提高收敛速度;引入逃逸能量调控策略改进算法全局搜索与局部开发的转换机制,从而提高算法的全局寻优能力。将改进海马优化算法与传统海马算法、Z-N临界比例法、灰狼优化算法和粒子群优化算法进行比较,仿真结果表明:改进的海马优化算法优化PID参数具有调整时间更短、系统控制精度更高和收敛速度更快等优点,为PID控制系统的参数优化提供了参考。

改进微遗传算法在多用户检测技术中的研究

微遗传算法是一种基于小种群进化的遗传算法,它的应用较大地降低了运算复杂度。从对微遗传算法种群中个体数目的讨论入手,改进了微遗传算法,并将其与多用户检测技术结合,提出了一种新的基于微遗传算法的改进型多用户检测器,进行了理论依据和仿真性能分析。仿真结果表明:该检测器在性能上接近最佳多用户检测器,计算复杂度较低。

论入侵检测在企业管理中的应用

随着我国初步进入信息化社会,计算机网络在人们日常生活和工作中的应用越来越多。如果保证企业的网络信息安全,给企业的管理者带来了新的挑战。为了保护企业内部的信息真实可用、同时保护企业信息系统运作正常、避免给企业带来直接或间接的经济损失,防火墙、杀毒软件、密码学等技术被普遍地应用到企业的网络信息安全管理中。本文主要分析在信息化社会的大环境下,企业管理中信息安全管理的重要意义,论述其中入侵检测技术的实际应用,提高企业对信息安全风险的管理与控制能力。

桩基与基坑施工处理研究

科学技术的进步使人们对实现建筑项目的安全性和稳定性的要求越来越严格。但是,在具体建设阶段中,桩基和基坑就容易受到地下水和土体的破坏,从而降低了基坑及桩基项目的稳定程度。在此基础上,项目的建筑工人就需要以具体的项目为例,并通过检查建筑项目中桩基和基坑的建设处理中心点,提升施工的安全性及稳定性。

建筑工程基坑开挖中软土地基施工处理技术研究

在建筑项目基坑开挖阶段中,常存在软土地基的情况,若基础建设不良,则会存在项目质量问题。所以说,在本文中,就重点分析了建筑项目的软土地基处理技术,只有科学的施工处理技术才能够确保软土地基的稳定程度及安全程度。

建筑工程中的桩基与基坑施工处理关键技术分析

在建设项目中,基坑的建设与管桩的建设间存在联系,为让基坑和管桩的施工顺利展开,建设人员就应全面考量诸如其基坑特性、土壤开挖及运输和地质条件之类的方面。根据技术协调水平分析,在全面控制施工时间及负荷后,就可以确保开挖进度和桩基质量。