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基于混合智能粒子群算法的广义电源主动配电网优化配置 被引量:23
1
作者 潘超 焦薇羽 +1 位作者 孟涛 尹杭 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期69-75,共7页
研究广义电源接入主动配电网的优化配置问题。提出一种电压偏差指标。建立综合考虑投资经济效益、电压偏差及污染气体排放指标的多目标优化配置模型。提出一种混合智能粒子群算法,在优化过程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和... 研究广义电源接入主动配电网的优化配置问题。提出一种电压偏差指标。建立综合考虑投资经济效益、电压偏差及污染气体排放指标的多目标优化配置模型。提出一种混合智能粒子群算法,在优化过程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和拥挤距离计算策略以改善其全局搜索能力。对IEEE-33节点、PG&E-69节点配电系统进行计算,分析在不同负荷水平下各指标的变化情况,研究负荷变化时广义电源的最佳配置。研究表明,广义电源的接入与合理配置能够有效提高投资运行效益和系统电压稳定性,同时说明该方法能够保证配置方案的多样性和多目标优化过程的寻优性。 展开更多
关键词 广义电源 主动配电网 电压稳定性 多目标优化 混合智能粒子群算法
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基于智能粒子群算法的协调系统预测控制参数优化
2
作者 李斌 张元正 +1 位作者 高飞 葛元学 《电力系统装备》 2020年第20期26-28,共3页
为避免试验法或经验法整定协调系统预测控制器相关参数对预测控制性能的影响,在常规粒子群优化算法基础之上,提出一种能自适应调整学习因子、淘汰劣势粒子的智能粒子群算法,并基于电网调度的AGC考核指标,进行协调系统预测控制相关参数... 为避免试验法或经验法整定协调系统预测控制器相关参数对预测控制性能的影响,在常规粒子群优化算法基础之上,提出一种能自适应调整学习因子、淘汰劣势粒子的智能粒子群算法,并基于电网调度的AGC考核指标,进行协调系统预测控制相关参数优化。工程应用表明,基于智能粒子群算法对协调系统预测控制参数进行优化,能在保证机组安全、稳定运行的同时,提升机组的协调系统控制性能。 展开更多
关键词 协调控制系统 智能粒子群算法 预测控制 AGC考核指标
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基于IA-BP智能算法的初始地应力场反演研究 被引量:2
3
作者 孙港 王军祥 +2 位作者 郭连军 寇海军 徐景龙 《土木与环境工程学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2023年第2期89-99,共11页
初始地应力场是地下工程设计与施工的重要依据,在实际工程中难以精准测得,为了能较准确地获得初始地应力场的分布规律,提出将免疫算法与BP神经网络相结合(IA-BP)的算法对初始地应力场进行反演研究。免疫算法优化BP神经网络就是将BP神经... 初始地应力场是地下工程设计与施工的重要依据,在实际工程中难以精准测得,为了能较准确地获得初始地应力场的分布规律,提出将免疫算法与BP神经网络相结合(IA-BP)的算法对初始地应力场进行反演研究。免疫算法优化BP神经网络就是将BP神经网络的连接权值和阈值作为免疫算法中的抗体进行编码。该混合算法既可以利用免疫算法全局寻优的特点快速搜索到全局最优解或次优解附近,又可以采用BP算法避免在最优解和次优解附近发生震荡,对其进行局部优化,从而达到快速收敛全局最优解的目的。通过COMSOL分别构建平面边坡模型及三维立体模型,对其进行正分析计算,将计算的结果作为“实测值”,对地应力进行反演分析,并将IA-BP算法反演的结果与PSO-BP算法及多元线性回归算法的反演结果进行对比。结果表明:二维边坡模型下,IA-BP算法反演结果误差更小。三维模型下,IA-BP算法所得实测值与反演值之间的相对误差的绝对值为0%~10.64%(平均为3.39%),PSO-BP算法所得实测值与反演值之间相对误差的绝对值为0%~48.39%(平均为6.93%),多元线性回归算法所得实测值与反演值之间相对误差的绝对值为0.55%~121.95%(平均为21.87%),通过对比可知,IA-BP算法整体反演结果精度最高。无论是平面模型还是三维模型,利用IA-BP算法反演出的结果与其他两种算法反演的结果相比,误差更小。将IA-BP智能算法运用到地应力场的反演研究中,可以为地下工程的建设提供依据。 展开更多
关键词 地应力场 免疫智能算法 粒子智能算法 多元线性回归
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基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达 被引量:1
4
作者 杜磊 李忱 +1 位作者 尹光 林思夏 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2022年第2期41-48,共8页
文中介绍了基于人工智能算法的阵列雷达设计及参数,采用仿真方法分析了三台测波雷达不同布局时的误差,得出三台雷达的脚印为直角三角形时误差最小。然后,基于直角三角形布局给出了合成流场算法,并推导了海浪散射模型,由此分析距离和速... 文中介绍了基于人工智能算法的阵列雷达设计及参数,采用仿真方法分析了三台测波雷达不同布局时的误差,得出三台雷达的脚印为直角三角形时误差最小。然后,基于直角三角形布局给出了合成流场算法,并推导了海浪散射模型,由此分析距离和速度特征提取的方法。由于海浪散射信号较复杂,文中采用人工智能算法中的智能粒子群算法和聚类分析方法,提取海面特征参数。最后,给出了2021年5月在江苏兴化湾海上风电场中利用阵列雷达与浪笼测量数据的对比分析。对比结果表明阵列雷达能够满足实际使用要求。 展开更多
关键词 阵列雷达 海浪监测 智能粒子群算法 聚类分析
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基于智能算法的CR39径迹刻蚀过程模拟
5
作者 齐伟 贺书凯 谷渝秋 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期99-103,共5页
CR39可以用于激光等离子物理实验中的离子探测,并给出离子数目、种类和能量信息。通过采用唯象模型,利用离子在CR39中径迹形成的阻止本领动力学方程以及粒子群智能算法对径迹形成的过程进行了数值化模拟,研究了CR39中离子径迹在刻蚀过... CR39可以用于激光等离子物理实验中的离子探测,并给出离子数目、种类和能量信息。通过采用唯象模型,利用离子在CR39中径迹形成的阻止本领动力学方程以及粒子群智能算法对径迹形成的过程进行了数值化模拟,研究了CR39中离子径迹在刻蚀过程中的演化过程,获得了入射离子能量和径迹直径、深度的对应关系,并且发现当离子射程与刻蚀深度相等时,径迹深度最大,给出了利用总刻蚀时间计算最大径迹深度对应的临界能量的公式。 展开更多
关键词 CR39 激光离子加速 离子阻止本领 径迹刻蚀 粒子智能算法
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基于粒子群智能优化算法的板弹簧特性优化研究 被引量:1
6
作者 何大明 李垣明 +2 位作者 蒲曾坪 吴兴文 李伟 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期261-265,共5页
板弹簧是核电厂反应堆燃料组件的重要部件,其性能好坏直接关系燃料组件的服役安全性。本文考虑板弹簧材料弹塑性本构关系和大变形等复杂非线性因素,利用ANSYS软件对板弹簧进行了多尺寸耦合约束下的参数化建模,实现了模型几何、六面体网... 板弹簧是核电厂反应堆燃料组件的重要部件,其性能好坏直接关系燃料组件的服役安全性。本文考虑板弹簧材料弹塑性本构关系和大变形等复杂非线性因素,利用ANSYS软件对板弹簧进行了多尺寸耦合约束下的参数化建模,实现了模型几何、六面体网格和接触对的自动建立,并以此分析了板弹簧关键参数对板弹簧特性的影响。基于MATLAB并行计算库,构建了基于粒子群智能优化算法的板弹簧特性多参数优化平台,以板弹簧设计刚度曲线和最小塑性变形为目标,对板弹簧板厚、变截面位置和圆弧过渡区形式进行了优化。结果表明,基于粒子群的板弹簧多参数智能优化算法,可以显著提升板弹簧的设计效率;在给定板弹簧设计目标曲线和板弹簧参数范围内,该算法可以在较少的迭代次数内获得满足设计目标的结构参数,对核反应堆板弹簧工程设计具有较好的指导意义。 展开更多
关键词 板弹簧 粒子智能优化算法 刚度曲线
原文传递
N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现 被引量:6
7
作者 赵彦 孙俊 时凯欣 《电气传动》 2021年第7期59-66,共8页
人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用Tornado框架和Home Assistant框架... 人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用Tornado框架和Home Assistant框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该设备适用于居家养老人群,语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品,具有较大的经济和社会效益。 展开更多
关键词 人工智能 养老机器人 智能家居 语音识别 深度卷积神经网络 粒子优化智能算法 分簇 智能养老
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基于多智能体粒子群算法的松嫩平原土地利用格局优化 被引量:14
8
作者 王越 宋戈 吕冰 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期729-739,共11页
土地利用格局优化是实现土地资源合理配置的重要方式。本文以松嫩平原典型区域巴彦县为研究区,运用GIS和RS技术,采用Matlab编程,结合多智能体(MA)和粒子群算法(PSO),建立土地利用格局优化模型,以粮食生产、生态安全和社会经济发展为优... 土地利用格局优化是实现土地资源合理配置的重要方式。本文以松嫩平原典型区域巴彦县为研究区,运用GIS和RS技术,采用Matlab编程,结合多智能体(MA)和粒子群算法(PSO),建立土地利用格局优化模型,以粮食生产、生态安全和社会经济发展为优化目标,设计政府、职能部门和个体三类智能体(Agent),并结合研究区土地利用格局优化目标的决策偏好确定其优化方案。结果表明:①基于多智能体改进粒子群优化算法建立土地利用格局优化模型,实现了研究区土地利用类型数量结构在时空上的合理匹配及其空间构型和空间组合方式合理配置,建立的土地利用格局优化模型可行;②3个优化方案中,方案1更加偏向于生态安全优化目标的实现,方案2更加偏向于社会经济发展目标的实现,方案3更加偏向于粮食生产目标的实现;在研究区土地利用格局子目标决策偏好的实现上,3组土地利用格局优化方案对实现粮食生产、生态安全、社会经济发展等优化目标的决策偏好具有显著差异;③研究区土地利用格局不同优化方案呈现不同土地利用结构,在空间布局上有显著的分异特征。本文完善和丰富了土地利用格局优化的理论基础和研究方法,可为土地利用规划提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 土地利用 格局优化 智能粒子算法 松嫩平原
原文传递
加热炉炉温智能控制系统的一种设计方案 被引量:2
9
作者 武娜 张绍德 金涛 《工业控制计算机》 2012年第3期59-61,共3页
针对步进式加热炉炉温控制系统中存在时变、非线性等特征,设计了燃气、空气回路流量设定值调节系统,并在该系统中了采用RBF神经网络整定PID控制器参数;针对炉温控制系统中参数耦合和系统模型不确定的问题,分别在燃气和助燃空气回路中设... 针对步进式加热炉炉温控制系统中存在时变、非线性等特征,设计了燃气、空气回路流量设定值调节系统,并在该系统中了采用RBF神经网络整定PID控制器参数;针对炉温控制系统中参数耦合和系统模型不确定的问题,分别在燃气和助燃空气回路中设计了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的逆控制解耦系统,并对燃气和空气回路流量设定值进行动态跟踪。仿真结果表明:该步进式加热炉炉温智能控制系统具有鲁棒性好、抗干扰能力强、超调小,动态跟踪品质好和稳态精度高等特点。 展开更多
关键词 加热炉 逆模型辨识 智能控制 LS—SVM 粒子算法(PSO)
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基于空间约束的舰载机出库调度 被引量:7
10
作者 王云翔 毕玉泉 +1 位作者 杨茂胜 王虹昙 《指挥控制与仿真》 2015年第1期107-111,115,共6页
舰载机在航母上的调度问题是制约舰载机出动和回收的重要因素,以往研究主要集中在飞行甲板调度方面。针对舰载机在航母上的出入库问题进行研究,着力解决舰载机在航母上二、三波次的出动能力。首先对舰载机出库的流程进行分析,梳理制约... 舰载机在航母上的调度问题是制约舰载机出动和回收的重要因素,以往研究主要集中在飞行甲板调度方面。针对舰载机在航母上的出入库问题进行研究,着力解决舰载机在航母上二、三波次的出动能力。首先对舰载机出库的流程进行分析,梳理制约因素。其次,应用柔性流水车间调度理论对空间约束条件下的舰载机出库调度问题进行建模。再次,对智能粒子群算法应用于舰载机出库调度问题进行分析,对编码进行设计,并给出算法流程。最后,对出库流程进行仿真,计算出最优出库方案及时间,验证了模型的准确性。 展开更多
关键词 舰载机 调度 柔性流水车间 智能粒子群算法
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从调度模式经济性角度评估电网风电出力接纳能力 被引量:6
11
作者 江岳文 温步瀛 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2014年第4期54-60,共7页
随着风电并网容量的增加,电网出现了一定程度的弃风。调度模式直接影响电网接纳风电的能力。本文分别构建了综合考虑系统运行成本和弃风量最小的调度模式、系统运行成本最小的调度模式以及弃风量最小调度模式的模式。提出利用分层优化... 随着风电并网容量的增加,电网出现了一定程度的弃风。调度模式直接影响电网接纳风电的能力。本文分别构建了综合考虑系统运行成本和弃风量最小的调度模式、系统运行成本最小的调度模式以及弃风量最小调度模式的模式。提出利用分层优化的思想求解,外层采用基于分段断点的动态规划法安排机组的启停,内层采用多智能体粒子群算法求解系统运行的相关指标。通过算例计算,从调度经济性角度分析不同调度模式下电网最佳风电出力接纳水平。 展开更多
关键词 调度模式 风电接纳 经济比较 分层优化 智能粒子算法
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Bammann-Chiesa-Johnson粘塑性本构模型的参数识别方法与验证 被引量:4
12
作者 周婷婷 王罡 +2 位作者 杨洋 李遥 帅茂兵 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期75-79,111,共6页
Bammann-Chiesa-Johnson(BCJ)粘塑性本构模型对材料力学响应的再现和预测能力强烈依赖于其模型参数的确定,而模型参数的确定往往是通过反分析方法来进行。由于BCJ粘塑性模型包含了应变、应变率和温度耦合效应以及加载路径和温度历史,其... Bammann-Chiesa-Johnson(BCJ)粘塑性本构模型对材料力学响应的再现和预测能力强烈依赖于其模型参数的确定,而模型参数的确定往往是通过反分析方法来进行。由于BCJ粘塑性模型包含了应变、应变率和温度耦合效应以及加载路径和温度历史,其常数多达18个,所以寻找最佳的模型参数识别值十分繁琐。针对BCJ本构模型参数复杂、识别困难的问题,本文基于参数的物理意义,在准静态、蠕变及动态加载试验基础上,通过模型参数解耦分离、粒子群智能优化的方法分6步对18个材料常数进行识别,并用识别结果对1060纯铝动态加载试验力学响应进行模拟,模拟结果与试验结果符合良好。通过定量化误差分析,证明了BCJ粘塑性模型对实验数据的预测具有较高精度,该模型参数识别方法科学可行。 展开更多
关键词 BCJ粘塑性模型 参数识别 参数解耦 粒子智能优化算法 1060纯铝
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High-order generalized screen propagator migration based on particle swarm optimization 被引量:2
13
作者 何润 尤加春 +3 位作者 刘斌 王彦春 邓世广 张丰麒 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2017年第1期64-72,189,190,共11页
Various migration methods have been proposed to image high-angle geological structures and media with strong lateral velocity variations; however, the problems of low precision and high computational cost remain unres... Various migration methods have been proposed to image high-angle geological structures and media with strong lateral velocity variations; however, the problems of low precision and high computational cost remain unresolved. To describe the seismic wave propagation in media with lateral velocity variations and to image high-angle structures, we propose the generalized screen propagator based on particle swarm optimization (PSO-GSP), for the precise fitting of the single-square-root operator. We use the 2D SEG/EAGE salt model to test the proposed PSO-GSP migration method to image the faults beneath the salt dome and compare the results to those of the conventional high-order generalized screen propagator (GSP) migration and split-step Fourier (SSF) migration. Moreover, we use 2D marine data from the South China Sea to show that the PSO-GSP migration can better image strong reflectors than conventional imaging methods. 展开更多
关键词 particle swarm optimization generalized screen propagator Taylor series seismic migration one-way wave operator
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执勤行车时间的KMP-RBF融合预测方法 被引量:1
14
作者 金杉 金志刚 刘永磊 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期35-41,47,共8页
针对执勤车辆沿某一路径行驶时长难以预测的问题,文中提出一种KMP-RBF融合方法,采用GPS定位、悉尼自适应交通控制系统(SCATS)线圈作为融合信号源,建立路况信息选择融合模型,将模糊推理知识表达、MAPSO算法寻优和RBF网络训练相结合,自适... 针对执勤车辆沿某一路径行驶时长难以预测的问题,文中提出一种KMP-RBF融合方法,采用GPS定位、悉尼自适应交通控制系统(SCATS)线圈作为融合信号源,建立路况信息选择融合模型,将模糊推理知识表达、MAPSO算法寻优和RBF网络训练相结合,自适应优化系统关键参数,从训练数据库匹配适用时间、空间数据.实验中,使用交通监控系统实测实验用车行驶时长数据,并与预测数据进行对比,从误差率、算法迭代与精确度方面证明文中方法是高效而可靠的. 展开更多
关键词 信息融合 预测 模糊推理 智能粒子优化算法 RBF神经网络 K-均值算法 执勤行车时间
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基于MAQPSO的电力系统无功优化研究 被引量:6
15
作者 黎高程 孟安波 +2 位作者 李超 李阳 陈思哲 《电测与仪表》 北大核心 2015年第15期67-73,共7页
文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能... 文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。 展开更多
关键词 无功优化 智能体系统(MAS) 量子粒子算法(QPSO) 智能体量子粒子算法(MAQPSO)
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跨层穿梭车双提升机系统料箱拣选任务调度 被引量:3
16
作者 于巧玉 吴耀华 王艳艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期270-278,共9页
为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算... 为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。 展开更多
关键词 跨层穿梭车双提升机系统 任务调度 -粒子双层智能优化算法 随机变异
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考虑运行策略及投资主体利益的主动配电系统储能优化配置 被引量:41
17
作者 刘文霞 牛淑娅 +2 位作者 石道桂 谢江 徐慧婷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2697-2704,共8页
开放电力市场环境下,以配电网公司的净收益最大为目标,建立了考虑运行策略及投资主体利益的电池储能系统(battery energy storage system,BESS)优化配置模型。配电网公司的净收益由在大量用户自建分布式电源的主动配电网中投资建设BESS... 开放电力市场环境下,以配电网公司的净收益最大为目标,建立了考虑运行策略及投资主体利益的电池储能系统(battery energy storage system,BESS)优化配置模型。配电网公司的净收益由在大量用户自建分布式电源的主动配电网中投资建设BESS的经济效益以及计入考虑循环寿命的BESS全寿命周期成本决定。其中,经济收益分为正常状态下的收益和系统故障过程的收益。同时通过设定追踪价格的上下限和最小的电池荷电状态,提出一种新的确定BESS运行策略的方法。优选智能单粒子群算法对该模型进行求解。以改进IEEE-33节点配电系统为例进行仿真验证,结果表明与固定的BESS运行策略相比,采用所提策略可获得更优的经济性,DG的类型与渗透率的大小对BESS的最优配置结果及经济收益有较大影响。 展开更多
关键词 电池储能系统 成本-效益分析 充放电策略 智能粒子算法 投资主体 可靠性效益
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Intelligent anti-swing control for bridge crane 被引量:2
18
作者 陈志梅 孟文俊 张井岗 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第10期2774-2781,共8页
A new intelligent anti-swing control scheme,which combined fuzzy neural network(FNN) and sliding mode control(SMC) with particle swarm optimization(PSO),was presented for bridge crane.The outputs of three fuzzy neural... A new intelligent anti-swing control scheme,which combined fuzzy neural network(FNN) and sliding mode control(SMC) with particle swarm optimization(PSO),was presented for bridge crane.The outputs of three fuzzy neural networks were used to approach the uncertainties of the positioning subsystem,lifting-rope subsystem and anti-swing subsystem.Then,the parameters of the controller were optimized with PSO to enable the system to have good dynamic performances.During the process of high-speed load hoisting and dropping,this method can not only realize the accurate position of the trolley and eliminate the sway of the load in spite of existing uncertainties,and the maximum swing angle is only ±0.1 rad,but also completely eliminate the chattering of conventional sliding mode control and improve the robustness of system.The simulation results show the correctness and validity of this method. 展开更多
关键词 bridge crane anti-swing control fuzzy neural network sliding mode control particle swarm optimization
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粘弹性材料与钢的碰撞力学模型分析 被引量:1
19
作者 张日 何禹忠 王修勇 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2017年第4期81-85,94,共6页
近期碰撞调谐质量阻尼器(pounding tuned mass damper,简称PTMD)已经被提出来参与结构的振动控制.因为PTMD的碰撞过程主要由粘弹性材料与钢发生碰撞,所以其碰撞的力学模型是研究PTMD的关键因素.文章通过研究现有的粘弹性碰撞力模型,提... 近期碰撞调谐质量阻尼器(pounding tuned mass damper,简称PTMD)已经被提出来参与结构的振动控制.因为PTMD的碰撞过程主要由粘弹性材料与钢发生碰撞,所以其碰撞的力学模型是研究PTMD的关键因素.文章通过研究现有的粘弹性碰撞力模型,提出了一种不同的非线性碰撞力模型来模拟粘弹性材料与钢之间的碰撞力.同时通过碰撞实验得到重要系数并用粒子群算法对模型各项参数进行拟合.结果表明,该模型比现有的粘弹性碰撞力模型具有更好的性能. 展开更多
关键词 碰撞调谐质量阻尼器 粘弹性材料 碰撞力学模型 粒子智能算法
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Swarm intelligence optimization and its application in geophysical data inversion 被引量:30
20
作者 Yuan Sanyi Wang Shangxu Tian Nan 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2009年第2期166-174,共9页
The inversions of complex geophysical data always solve multi-parameter, nonlinear, and multimodal optimization problems. Searching for the optimal inversion solutions is similar to the social behavior observed in swa... The inversions of complex geophysical data always solve multi-parameter, nonlinear, and multimodal optimization problems. Searching for the optimal inversion solutions is similar to the social behavior observed in swarms such as birds and ants when searching for food. In this article, first the particle swarm optimization algorithm was described in detail, and ant colony algorithm improved. Then the methods were applied to three different kinds of geophysical inversion problems: (1) a linear problem which is sensitive to noise, (2) a synchronous inversion of linear and nonlinear problems, and (3) a nonlinear problem. The results validate their feasibility and efficiency. Compared with the conventional genetic algorithm and simulated annealing, they have the advantages of higher convergence speed and accuracy. Compared with the quasi-Newton method and Levenberg-Marquardt method, they work better with the ability to overcome the locally optimal solutions. 展开更多
关键词 Swarm intelligence optimization geophysical inversion MULTIMODAL particle swarm optimization algorithm
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