自适应光学系统迭代控制算法超参数优化

无波前探测自适应光学系统中,选择合适的超参数是迭代控制算法达到最佳性能的关键。现有的迭代控制算法的超参数设置一般采用遍历法,这种方法虽然容易理解和实现,但计算量大、耗时较长,同时也可能因为找到一个局部最优值而错过全局最优值。本文采用贝叶斯优化方法,选择适合自适应光学系统迭代控制算法的超参数。分别以常用的随机并行梯度下降算法(stochastic parallel gradient descent algorithm,SPGD)、Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法为例,对比分析采用遍历法和贝叶斯优化方法选择超参数的控制算法的校正效果。结果表明,采用贝叶斯优化方法进行超参数选择优势明显。对于SPGD控制算法,取得相同收敛效果时,贝叶斯优化方法所需样本实例数量是遍历法的10%;对于Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法,贝叶斯优化方法所需样本实例数量分别是遍历法的7%和9%。研究结果可为自适应光学系统迭代控制算法的实际应用提供超参数设置理论基础。

基于改进的鲸鱼优化迭代算法的水下传感器网络节点定位方法

针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI)。该算法首先使用牛顿迭代算法对节点距离远近关系建立对应法则,并利用目标位置估计值和修正因子为改进的鲸鱼优化算法提供动态搜索区域;其次,建立以测量误差为权重的适应度函数作为判断基准,采用改进的鲸鱼优化算法进行迭代求解,以获得最优解;最后,利用定位方程得到网络节点位置。为了验证IWONI算法的性能,将IWONI算法与时间差定位算法(TDOA-CHAN、TDOA-Taylor)、测距定位算法(最小二乘法、高斯牛顿迭代法)和牛顿迭代算法进行定位误差、收敛性能和定位成功率对比实验,并验证了节点数量对定位精度的影响。实验结果表明:(1)IWONI算法的定位误差和收敛速度明显优于其他对比算法。(2)IWONI算法在测量噪声大时的定位成功率高达92%,明显优于其他对比算法。(3)在通信半径不变的情况下,选择5~7个传感器节点可以在IWONI算法中实现定位精度与成本开销的平衡。

基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制

为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。

基于IronPython语言的牛顿迭代算法及其工程应用

本文将牛顿迭代算法应用于仿真优化设计中,提出了一种基于IronPython寻根的闭环算法,并在Ansys Workbench平台以某容器内气流混合过程为例,验证了该算法的可行性和实施效果。该方法能够找到输出特性结果性能参数所对应的输入参数设计点,实现了CAE仿真平台上的“数学求根”,即由既定的输出性能结果参数寻找对应的输入参数设计点。该方法能够快速地实现寻优,提高了工程优化设计的效率,缩短了优化工作的周期,开创了新的设计思路,对现代科技研发具有一定的参考价值。

基于参数分类迭代的拱坝体形优化方法及应用

为简化拱坝优化的算法和提升效率,进一步改善拱坝的综合性能,本文首先研究了拱坝不同类型的体形参数对拱坝受力及体积的不同影响,根据其影响特性和程度将拱坝体形参数分为厚度和曲率半径两类;然后,利用拱坝应力和体积对两类参数的不同敏感性,提出了分类迭代算法,实现了坝体体积在坝体应力满足设计规范要求条件下的快速下降。在通过优化算法得到的拱坝体形基础上,根据实际工程需求进一步实施调整,获得多个功能目标得到改善的最终体形。该“算法”+“工程经验”的拱坝体形优化方案成功应用于金沙江叶巴滩拱坝,获得了技施阶段基本体形体积相对招标阶段减少9.3万m^(3),坝体受力、变形及适应性等各项指标均同步改善的良好成果。

基于LIBS迭代的工业燃煤锅炉精细化配煤掺烧优化决策技术

配煤掺烧中涉及的燃料种类和成分较多,工业燃煤锅炉的运行效率、氮氧化物产量等受到影响,故提出基于LIBS迭代的工业燃煤锅炉精细化配煤掺烧优化决策技术。分析与阐明配煤掺烧特性,基于LIBS迭代技术,获取配煤元素LIBS光谱数据,利用S-G滤波器去除LIBS光谱噪声数据,应用随机森林方法提取LIBS光谱数据特征,定量检测配煤元素,以氮氧化物产量最小,工业燃煤锅炉效率最大为目标,构造配煤掺烧优化决策函数,制定目标函数求解程序,执行程序即可获得工业燃煤锅炉精细化配煤掺烧优化决策方案。实验数据显示:在不同实验组别背景下,应用提出技术获得的氮氧化物总产量最小值为200 mg·m^(3),工业燃煤锅炉效率最大值为96%,充分证实了提出技术应用性能更优质。

利用导向向量旋转和联合迭代优化的自适应波束形成算法研究

针对大型阵列中自适应波束形成技术的实时性和鲁棒性问题,基于最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成的信号模型框架,提出一种通过对导向矢量进行处理以降低干扰的自适应波束形成算法——稳健联合迭代优化-导向自适应(Robust Joint Iterative Optimization-Direction Adaptive,RJIO-DA)算法。在联合迭代优化的基础上,将降维变换矩阵的每一个列向量看作独立的方向向量,引导子空间内每一个维度上的权值迭代,同时旋转导向向量,减小了由于导向误差的不确定性而导致的性能下降。仿真实验结果表明,与现有的降维算法相比,RJIO-DA算法计算复杂度低、收敛率高、鲁棒性好,可在期望方向上稳健地聚集波束,更好地形成干扰方向的自适应零陷。

基于索长迭代的斜拉桥整体线形优化实用算法

针对密索体系斜拉桥整体线形优化问题,提出一种基于索长迭代的实用算法。该算法以无应力索长作为施调量,以主梁和主塔的位移值作为受调量,以锚点位移误差在斜拉索方向上的投影值作为修正值,代入索长-位移等代矩阵进行逐步逼近的正向迭代计算。首先,采用单索结构阐述算法原理,进行理论验证,并推广至密索结构;然后,进一步给出算法的具体实现方法并编制程序;最后,采用某无砟轨道斜拉桥进行应用验证。研究结果表明:算法收敛于理论解,收敛速度与梁索刚度比有关,当梁索刚度比k^(2)/k^(1)≤1.01时,迭代3~5次其误差降低至5%以内。随着迭代次数的增加,位移残差单调递减并逐渐稳定,索长调整量逐渐逼近于零位移法最小二乘解,证明了本文算法的收敛稳定性。当由混合梁、辅助墩等引起主梁刚度差异或局部变化时,本文解的均匀性优于零位移法最小二乘解。迭代18次,用时1.99 s即可得到一组合理的索长调整量,主梁及主塔线形偏差小于5.0 mm,线形平顺,索力均匀合理。本文算法可快速提供一系列接近零位移(或目标线形)的索长调整解,几何关系清晰,线形与索力均匀,实用性强,可应用于密索体系斜拉桥设计和施工控制中的线形优化调索。

一种基于迭代自适应的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)后期收敛精度差和高维下容易陷入局部最优等不足,提出一种基于迭代自适应的鲸鱼优化算法(IAWOA)。首先用Circle混沌映射鲸鱼个体位置,使个体鲸鱼位置分布得更加均匀;其次随着迭代自适应改变螺旋气泡网大小,使螺旋气泡网前期较大而后期慢慢变小;再者用levy flight更新个体随机位置,帮助算法跳出局部最优;最后,通过12个基准测试函数,将IAWOA与其他3种算法进行仿真实验。实验结果表明,IAWOA有更好的收敛精度和鲁棒性。

黑猩猩算法优化光伏MPPT的研究

研究了黑猩猩算法对光伏最大功率追踪的优化,提出相应模型和方法。分析了月球科研站的光伏条件,建立了光伏系统仿真模型,模型包括光伏电池组、DC/DC变换器、最大功率追踪模糊逻辑控制器。模型根据电池组的非对称特性,设置控制器隶属度函数实现最大功率追踪。通过黑猩猩算法对最大功率追踪性能进行优化,提出适合评估最大功率追踪速度和精度的适应度函数建立方法以及隶属度函数参数迭代优化方法。根据运行结果优化控制设置,并与传统扰动观察控制进行对比。仿真结果表明:采用提出的优化模型和方法,光伏系统可以实现更快的功率追踪速度和更准确的最大功率输出。

运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补

为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后,为保证机器人在进给速度极小值处不超速,将各加减速阶段运行时间调整为插补周期的整数倍,并对子曲线段衔接处速度平滑处理.最后,提出模型迭代寻优曲线插补,大大降低了速度波动率.仿真试验表明,该方法插补轨迹的各项指标均满足要求且最大速度波动率仅为0.000099%.真机试验也验证了该方法可有效减小轨迹误差.

电离层三维层析成像的自适应联合迭代重构算法

在电离层层析成像过程中,联合迭代重构算法是一种常用的反演算法.然而,该算法迭代收敛较慢,反演结果精度不高.为此,本文发展了一种自适应的联合迭代重构算法,该算法利用上一轮的电离层电子密度反演结果,自适应地调整松弛因子和加权参数.通过模拟数据和实测数据对该算法的反演结果进行了验证,并将得到的反演结果与电离层测高仪数据进行了比较,结果表明,该算法能够有效地反演电离层电子密度,且反演结果精度优于常用的联合迭代重构算法.

迭代优化算法在大跨拱桥线形控制中的应用

针对某大跨径钢管混凝土拱桥的斜拉扣挂系统,将迭代优化算法应用于拱肋吊装的线形控制和索力计算.应用一次张拉到位的思想,通过设置合理的优化变量、约束条件和目标函数,将索力优化分散到各个施工阶段单独进行,依靠循环迭代实现总体线形的控制.该算法用于拱桥吊装施工的模拟,考虑了扣索垂度等非线性影响后,一轮优化得到的预抬高和扣索索力即可基本满足线形控制的要求.

基于多重迭代算法的梯级水库群调度图优化方法

基于梯级水库群中各水库的常规调度图,建立了以梯级水库群多年平均发电量最大为目标的梯级水库群调度图优化数学模型,提出了基于多重迭代实现高维模型降维的求解算法,即以轮库迭代法实现空间多水库降维,以轮线迭代法实现单一水库多调度线降维,以逐次优化算法实现调度线状态降维。万安溪-白沙梯级水库群的算例计算结果表明,该优化方法能获得形态合理的优化调度图,并能有效提高水库群发电量。

捷联惯导姿态更新的双子样二次迭代优化算法研究

推导了捷联惯导姿态更新算法中双子样迭代算法,提出以锥误差最小为优化标准的双子样迭代优化算法,并对双子样、三子样、双子样迭代算法在锥运动条件下的情况做了仿真分析。

钢结构吊装体系平衡状态确定的优化迭代算法

钢结构吊装体系平衡状态确定的难点在于索力如何实现迭代平衡、刚体位移如何消除以及体系的弹性变形如何考虑。根据钢结构吊装体系的受力特性,建立其平衡状态确定的一种力学模型,通过虚加构件的方法来消除体系的刚体位移,以各吊索段内力相等为优化目标,进而构造了其平衡状态确定的优化迭代算法。能够真实地反映吊装体系由不平衡状态转变到平衡状态时其空间姿态和力学状态的演变过程,可有效模拟实际工程中钢结构的吊装。

迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

针对传统果蝇优化算法(FOA)收敛精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法(FOAMR)。在该算法中,引入了果蝇群体速度进化因子和聚集度因子,并将迭代步进值表示为以上2个参数的函数同时定义自适应调整因子。在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体速度进化因子和聚集度因子动态调整步进值的大小并通过自适应调整因子动态调整搜索距离的大小。对典型函数的测试结果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同时收敛速度、收敛精度明显提高。

联合迭代重构算法在对流层水汽三维重构中的应用研究

通过数值模拟仿真将SIRT算法应用于水汽层析过程,结果显示该算法可以较好地重构水汽的空间分布,并且不受观测方程性质的影响,收敛较快,较之求逆的层析算法更易于实现。

应用相移技术和迭代算法的综合鉴别联合变换相关器

把相移技术和迭代算法应用到综合鉴别联合变换相关中,计算机模拟结果表明,运用了相移技术和迭代算法后这种相关器的光能效率和鉴别率得到了很大提高,实现了高鉴别率和高光能效率的综合鉴别光学模式识别.进一步研究了输入噪声对相关器性能的影响,相关的抗噪声能力有待提高.

基于牛顿-拉普森迭代和零阶优化算法的悬索结构找形研究

基于牛顿-拉普森迭代对悬索体系的找形进行了研究,同时采用零阶优化算法对迭代进行优化控制,并对影响求解精度的因素进行了分析。在此基础上,针对恒载状态下的润扬大桥悬索桥进行了算例分析,并与膜理论计算结果和竣工试验中的实测数据进行了比较。算例表明,利用优化算法对控制点的标高变化进行控制,可以更加准确地得到主缆的线形及其内力。该方法不仅可以应用于悬索桥主缆的找形,同样也适用于其它大跨缆索结构的找形和施工控制。