应用粒子群-序列二次规划算法的结构可靠性优化

针对粒子群算法在寻优过程中局部搜索能力较差、后期收敛慢的缺点,提出使用序列二次规划法来改进粒子群算法的局部搜索性能。该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该算法可以快速获取全局最优解。应用于经典测试函数,可得到较高精度的最优解,验证了算法的有效性。对实际齿轮减速器进行结构可靠性优化设计,建立了结构可靠度约束下最小体积的优化模型,并用该混合算法方法进行优化计算,仿真计算结果表明:该方法解决结构可靠性优化问题是合理有效的。

基于区间优化算法的电力系统可靠性评估逆问题模型

电力系统可靠性评估逆问题是指从已知的可靠性指标值出发求取未知的元件可靠性参数的问题,是电力系统可靠性领域一个重要的潜在研究方向。只有在待求可靠性参数个数与可靠性指标个数相等的特殊情形下,采用现有的逆问题研究方法才能取得参数的准确值。针对以上不足,首先,基于可靠性指标解析计算函数,构建逆问题的非线性方程组模型。其次,为计及已知可靠性指标个数大于、等于或小于待求参数个数的3种情形,将方程组模型转化为优化问题,建立逆问题的一般性模型。针对逆问题存在多解的情形,以可靠性参数优化为例,说明如何构建对应于具体工程问题的逆问题模型。然后,提出基于改进区间优化算法的逆问题求解方法,该方法能够在逆问题的不同情形之间进行切换,并确保求得最优解。最后,将所提方法应用于RBTS、IEEE-RTS系统和91节点系统,算例结果表明:针对逆问题的上述3种情形,采用所提方法均可有效求得准确的元件可靠性参数。

桥梁健康监测系统中的传感器部署优化与数据可靠性评估

随着交通基础设施的老化以及交通流量的增加,桥梁的安全性和耐久性成为了人们关注的重点。本文以某省一座大型公路桥梁——龙阳桥为例,探讨了桥梁健康监测系统(BHM System)中的传感器部署优化及其数据可靠性评估方法。通过对龙阳桥实际监测数据的分析,本文提出了一种基于遗传算法的传感器优化配置方案,并通过实验验证了该方案的有效性。此外,还对所采集的数据进行了可靠性评估,确保了监测系统的准确性和稳定性。

基于优化算法的风机基础可靠性评估

介绍了基于优化算法的可靠性分析方法,并针对风机基础受力模式,建立风机基础在正常运行状态和最大风荷载状态下的极限状态方程,说明了风机基础可靠性的分析过程。最后针对工程实例,采用可靠性分析方法评估了风机基础地基抗压、基础抗滑移和抗倾覆的可靠性。

基于层次优化算法的低温环境电动汽车变速器可靠性评估

当前,面对着石化能源日益短缺的压力,电动汽车的推广应用成为解决此问题的主要措施之一。电动汽车的应用范围逐步增加,为了保证其在极端天气下行驶的安全性,目前多采用低温环境电动汽车变速器可靠性评估方法对其变速器使用效果进行分析,但此方法由于可靠性模型构建能力较差,导致此方法使用效果不佳。因此,设计基于层次优化算法的低温环境电动汽车变速器可靠性评估方法。将低温环境电动汽车变速器的故障情况通过威布尔分布系数体现,估算电动汽车变速器可靠性指标数据。将变速器失效通过“运行-停运-运行”的形式进行模拟,构建可靠性评估模型。使用层次优化算法,完成电动汽车变速器可靠性等级划分。至此,基于层次优化算法的低温环境电动汽车变速器可靠性评估方法设计完成。通过实验对比可以发现,此方法的评估能力优于原有方法。在日后电动汽车的开发过程中,可使用此方法完成变速器研究部分。

基于层次优化算法的电网规划可靠性评估

针对长期以来人们对于电网规划的研究着重于规划方法而忽略规划可靠性评估的现状，在参考传统电网可靠性评估理论和算法的基础上提出了基于层次优化算法的电网规划可靠性评估模型。该模型首先从电网规划的角度选取电网规划可靠性指标，利用基于S型曲线的时间加权平均法来对指标的基础性数据进行处理。然后根据电网规划可靠性的层次划分，采取层次优化算法来建立能够计算规划方案可靠性效果的数学模型。通过对某地区的不同规划方案进行计算对比，验证了该方法对于电网规划可靠性评估的有效性。

基于迭代均值组合近似模型和序贯优化与可靠性评估法的船舶结构优化设计

针对传统可靠性优化方法不能同时保证大型船舶结构计算效率与精度的问题,在船舶结构优化设计中考虑设计变量的不确定性,通过迭代均值组合(ER)近似模型和粒子群算法(PSO)提高序贯优化与可靠性评估(SORA)法的计算效率和精度,建立了改进的可靠性优化设计流程并解决了多用途船舱段的可靠性优化问题.其中:SORA法将可靠性分析与优化过程解耦,并提高了可靠性优化效率;PSO保证了SORA法优化所获全局最优解的计算效率;ER近似模型能够以最少的采样点建立满足精度要求的近似模型,并代替最有可能的失效点(MPP)和优化过程中耗时的有限元计算.多用途船舱段的可靠性优化结果表明:可靠性优化相较于确定性优化更有实际意义;改进的可靠性优化设计流程在保证计算精度的同时能够显著降低计算成本.

复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.

基于改进粒子群算法的软件可靠性评估

软件可靠性是软件质量评价的一个重要标准,针对传统方法存在软件可靠性评估精度低,结果不可信等缺陷,提出基于改进粒子群算法的软件可靠性评估模型。首先对当前软件可靠性评估的研究现状进行分析,然后建立软件可靠性评估模型,最后采用改进粒子群算法对模型参数进行求解,并通过具体软件可靠性评估实验对模型的性能进行分析,结果表明,改进粒子群算法可以对软件可靠性进行高精度评估,而且评估结果要明显优于其他软件可靠性评估模型,具有更高的实际应用价值。

基于二次节点优化编号的大规模复杂中压配电网可靠性评估

为了快速地对大规模复杂配电网进行可靠性评估,在已有算法上提出了一种基于节点优化编号的改进算法。首先对网络节点进行顺序优化编号,有效提高了搜索效率。然后对每条支路添加虚拟节点后再进行存储,消除了支路首末开关类型的影响,减少了内存占用量。最后根据支路的开关类型进行分块,并以块为单位进行故障枚举,通过对分块后网络编号优化避免反复深度优先搜索前置断路器,大量减少了搜索时间并提高了计算效率,降低了CPU使用率。采用RBTS-BUS6测试系统以及实际的大规模配电网系统验证了该算法的有效性和高效性,工程实用价值较高。

基于改进协同演化算法的综合能源系统经济性与可靠性优化规划

随着多能流耦合程度的加深以及能源利用需求的多样化,综合能源系统(IES)对规划方案的经济性与 可靠性提出了更高的要求。然而,经济性与可靠性之间存在相互制约的复杂关系,导致二者难以实现协调优 化。为此,提出了一种基于改进协同演化算法的 IES经济性与可靠性优化规划方法。在多场景经济性评估 模型和基于马尔科夫链蒙特卡洛法的供能可靠性评估模型的基础上构建 IES多目标优化规划模型;基于正 交试验法计算决策变量对系统经济性与可靠性的影响因子,并建立经济性和可靠性演化子种群,进而提出一 种基于改进协同演化算法的模型优化方法;结合某地区的实际数据开展算例仿真分析,仿真结果表明所提模 型可以协调提升 IES规划方案的经济性与可靠性。

基于混合智能优化算法的复杂软件可靠性分配

软件可靠性是系统设计、研究和运行过程中必须考虑的关键因素之一.与目前大多数软件可靠性分配的研究主要局限于简单的串并联模型不同,是将最优化算法应用于大型复杂软件系统的可靠性分配.针对分布估计算法收敛速度快、全局搜索能力强但易于陷入局部最优,且差分进化算法局部搜索能力强,但搜索速度略慢的问题,提出一种元启发式算法——基于罚函数的混合分布估计和自适应交叉差分进化的优化算法(PHEDA-SCDE),该算法收敛速度快、全局搜索能力强且不易陷入局部最优.基于4种特定的体系结构风格——顺序、并发、循环、容错,对复杂软件可靠性进行评估.为不失算法通用性,采用3个仿真算例进行实验,分别为单输入单输出系统、单输入多输出系统和多输入多输出系统.实验结果表明,PHEDA-SCDE算法在软件可靠性分配方面与同类算法相比,具有明显的可行性和有效性.

基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型

CPU的可靠性对计算机系统至关重要。针对神经网络等方法在可靠性分析与评估中参数优化困难、模型评估精度不够准确等问题,提出一种基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型。该模型利用由正弦映射优化的PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度以及评估精度。基于CPU中各功能模块的可靠度,根据改进的BP神经网络模型建立CPU的可靠性评估模型,通过模型训练与测试完成对CPU的可靠性评估。通过对比实验,验证该模型对辐射环境下CPU可靠性评估的有效性和准确性。

基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估

为了提高配电网可靠性评估的精度,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化LSTM的配电网可靠性评估方法。首先对配电网可靠性数据进行预处理,然后通过利用WOA对LSTM模型的隐藏层神经元数量、学习率和迭代次数进行寻优得到最优参数,建立WOA-LSTM配电网可靠性评估模型,最终得到模型的输出。同时与传统的Monte Carlo法、深度信念网络(DBN)模型和LSTM模型作对比研究。仿真结果表明,采用WOA优化的LSTM模型在配电网可靠性评估方面明显要优于其他模型。

大型复杂系统多态可靠性快速评估算法

开展装备系统可靠性评估工作,对于发挥装备固有性能、提升装备使用效能、降低装备管控风险,具有重要工程应用价值。针对大型装备复杂系统,通过构建面向不同耦合结构的极限序列核和极限可靠度逼近函数,探索了一类计算资源要求低,计算便捷,且逼近精度满足工程需要的多状态可靠性建模、分析与快速评估方法。案例研究表明:算法突破了装备复杂系统大维度可靠性解算技术瓶颈,提升了可靠性评估效率,且评估与风险预报效果好;算法丰富了装备复杂系统多状态可靠性建模、分析与评估体系,可为可靠性工程的设计、使用与管理人员,提供前沿理论储备和工程技术借鉴。

基于可靠性的太阳能飞机多学科设计优化

针对太阳能飞机典型任务要求,建立了以总重最小为目标的多学科设计优化模型,考虑飞行性能、能量、重量3个学科的设计变量和相应约束条件。同时考虑设计变量的不确定性影响,将序列优化及可靠性评估方法引入到并行子空间优化过程中,顺序执行可靠性分析和多学科设计优化以提高执行效率。在优化过程中应用响应面近似并不断提高模型精度,降低了计算成本。利用iSIGHT软件搭建求解平台,以欧洲太阳能飞机"HeliPlat"作为算例,验证了分析模型的合理性和优化方法的有效性。基于可靠性的多学科设计优化框架有望用于更贴合工程实际的太阳能飞机设计。

电网可靠性评估的PSO-SVR评估模型

城市电网结构复杂,数据量大是电网可靠性评估的难点,导致了传统的电网可靠性评估方法难以有效评估。为提高评估的精度和效率,提出一种基于粒子群支持向量回归法的电网可靠性评估的新方法解决电网可靠性评估的问题,采用供电可靠率作为评估指标,粒子群支持向量回归法能克服传统的人工神经网络可靠性评估方法易陷入局部极值。采用电网可靠性评估特征参数与评估指标,确定评估模型结构,再用粒子群优化算法优化支持向量回归模型参数。仿真结果表明,粒子群支持向量回归法可靠性评估精度高于人工神经网络。证明粒子群支持向量回归的电网可靠性评估方法具有更好的应用价值。

基于可靠性的GH4169车削参数优化

为了保证刀具寿命的同时尽可能地提高加工效率,对切削参数进行优化至关重要.因此,建立了车削过程中的刀具磨损模型,可用于预测多种切削条件下任意时刻的刀具磨损量,从而推导出刀具寿命模型.考虑不确定性参数对车削加工的影响,建立了基于可靠性的车削优化模型,并采用序列优化与可靠性评估方法对优化模型进行求解以获得最优切削参数.最后,通过实例验证了该方法在高温镍基合金GH4169车削参数优化中的优势和可行性.

基于SORA的多学科协同优化可靠性优化方法

针对多学科可靠性优化问题计算过程具有复杂性的特点,从简化计算复杂性的角度,研究协同优化可靠性优化方法.鉴于序列优化与可靠性评估(SORA)方法采用可靠性分析与优化过程相分离的方式,提出了基于SORA的协同优化可靠性优化方法.该方法将具有三层嵌套循环的协同优化可靠性优化问题,转变为顺序地执行确定性协同优化和可靠性分析过程.因而,该可靠性优化模型维持了协同优化的两级优化结构,降低了计算复杂性.最后,利用工程算例对该方法的有效性进行了验证.

基于MATLAB App Designer的牵引电机滚动轴承可靠性评估系统设计

牵引电机滚动轴承在运行过程中由于存在载荷不均匀和运行环境恶劣的问题,需要评估地铁车辆牵引电机滚动轴承的可靠性。文中基于MATLAB App Designer对牵引电机滚动轴承可靠性评估系统进行了设计开发。通过提取振动信号的时域、频域特征指标,利用主成分分析法进行特征融合。将融合后的特征指标作为威布尔比例故障率模型的响应协变量,采用飞蛾扑火优化算法寻优威布尔比例故障率模型参数,代入到可靠度函数计算出任意时刻可靠度。使用MATLAB App Designer创建数据录入、数据分析和可靠性评估等模块界面。实验结果表明,所设计的牵引电机滚动轴承可靠性评估系统界面友好、易于操作、可靠性评估效果良好,可广泛应用于不同领域。