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基于T-S故障树和混合μPSO算法的可靠性优化方法
被引量:
4
1
作者
陈东宁
姚成玉
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第18期2415-2420,共6页
针对可靠性框图构造系统可靠度函数时需不交化处理的不足,提出了基于T-S故障树算法构造系统故障概率函数并结合可靠性费用函数构造可靠性优化模型的方法,降低了构造复杂系统可靠性优化模型的难度。针对微粒子群优化(μPSO)算法局部收敛...
针对可靠性框图构造系统可靠度函数时需不交化处理的不足,提出了基于T-S故障树算法构造系统故障概率函数并结合可靠性费用函数构造可靠性优化模型的方法,降低了构造复杂系统可靠性优化模型的难度。针对微粒子群优化(μPSO)算法局部收敛性差、粒子群优化(PSO)算法全局搜索能力弱的不足,将μPSO算法和PSO算法进行综合,并结合死亡罚函数法构造了适应度函数,提出了混合μPSO算法,即μPSO-PSO算法。结合串联系统和桥式系统可靠性优化实例,考虑不同的粒子个数,证明了混合μPSO算法的优化结果比PSO算法、μPSO算法及PSO-μPSO算法的优化结果更为理想。
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关键词
可靠性优化
T-S故障树
混合μpso算法
故障概率函数
死亡罚函数
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职称材料
题名
基于T-S故障树和混合μPSO算法的可靠性优化方法
被引量:
4
1
作者
陈东宁
姚成玉
机构
燕山大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第18期2415-2420,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50905154)
河北省自然科学基金资助项目(E2012203015)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20091333120005)
河北省教育厅资助科研项目(ZH2012062)
文摘
针对可靠性框图构造系统可靠度函数时需不交化处理的不足,提出了基于T-S故障树算法构造系统故障概率函数并结合可靠性费用函数构造可靠性优化模型的方法,降低了构造复杂系统可靠性优化模型的难度。针对微粒子群优化(μPSO)算法局部收敛性差、粒子群优化(PSO)算法全局搜索能力弱的不足,将μPSO算法和PSO算法进行综合,并结合死亡罚函数法构造了适应度函数,提出了混合μPSO算法,即μPSO-PSO算法。结合串联系统和桥式系统可靠性优化实例,考虑不同的粒子个数,证明了混合μPSO算法的优化结果比PSO算法、μPSO算法及PSO-μPSO算法的优化结果更为理想。
关键词
可靠性优化
T-S故障树
混合μpso算法
故障概率函数
死亡罚函数
Keywords
reliability optimization
T-S fault tree
hybrid
μpso
algorithm
fault probability function
death penalty function
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于T-S故障树和混合μPSO算法的可靠性优化方法
陈东宁
姚成玉
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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