边坡稳定性分析改进的径向移动算法研究

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定性计算中的一个关键问题,其实质是找到一条安全系数最小的滑动路径。采用新的全局最优化算法——径向移动优化算法搜索路径相对其他算法具有快速、存储空间小、计算简单等优势,但却存在搜索结果不稳定的现象,为克服这个问题,对其数据结构进行调整,提出了改进的径向移动算法,使路径搜索趋于稳定。搜索到的滑动面路径对应的安全系数采用不平衡推力法进行计算,在可行性分析的基础上,采用二分法对安全系数快速、精确地求解。通过一个水库岸坡的算例计算,验证了改进的径向移动算法用于非圆弧临界滑动面搜索的有效性。又通过分析对比改进的径向移动优化算法和粒子群算法的搜索结果,展示了改进的径向移动算法快速收敛,稳定性高的显著优势。

基于RMO-BP算法的感应电动机转子断条故障诊断

为了更加快速准确地识别感应电动机转子断条故障,提出一种径向移动优化算法(RMO)优化BP神经网络的感应电机转子断条故障诊断方法。RMO作为一种新的全局优化算法,与其他优化算法相比,具有搜索速度快、存储空间小、计算精度高等优势。经过RMO优化的BP神经网络具有更好的权值系数和阈值,能够进一步减小预测误差,提高故障诊断正确率。RMO-BP神经网络的训练和测试数据集通过提取定子电流Hilbert模量的小波能量获得。实验验证了基于RMO-BP神经网络的感应电动机转子断条故障诊断方法的有效性。