基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计

为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。

一个解非线性0-1整数规划问题基于罚函数的混合粒子群优化算法(英文)

利用罚函数思想把非线性0-1整数规划问题转化为无约束最优化问题,然后把粒子群优化和罚函数方法结合构造出一个基于罚函数的混合粒子群优化算法,数值结果表明所提出的算法是有效的.

改进的粒子群优化算法及其工程应用

针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形粒子群优化方法的混合算法(SM PSO)。该混合算法,在继承粒子群优化算法原有优点的同时,不但可减少计算规模,且有效地增强了粒子群优化算法的局部搜索能力,提高了算法的鲁棒性能。文中采用30维经典测试函数及齿轮减速器优化问题作为算例,验证了该算法的优越性能。

基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识

地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精度。研究基于假想算例,应用模拟-优化方法,将模拟模型作为等式约束条件,以模拟输出值与实际观测值之间的偏差极小化作为目标函数,连同其他非负约束条件建立优化模型,对三个潜在污染源的释放历史及渗透系数进行了联合识别。通过训练BP神经网络,建立数值模拟模型的替代模型,以缓解沉重的计算负荷;为了避免求解优化模型时陷入局部极值,研究提出了一种自适应权重算法,增强了传统粒子群优化算法跳出局部极值点的能力,识别结果表明:①运用BP神经网络所建立的替代模型能够很好地近似模拟模型的输入-输出关系,拟合精度达到0.99,且运行速度明显快于数值模拟模型,证明了其可以代替数值模拟模型嵌入优化模型中进行污染源溯源辨识工作;②同运用传统粒子群优化算法相比较,运用自适应权重粒子群优化算法,对优化算法的参数和迭代终止条件进行调节,可以有效地提高算法的收敛速度和计算效率,收敛得到的最优解的相对误差基本小于5%。

基于GPR代理模型和GA-APSO混合优化算法的软基水闸底板脱空反演

软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。

改进的可见光通信系统PTS峰均比抑制方法

针对非对称剪切正交频分复用(asymmetric-clipped orthogonal frequency division multiplexing,ACO-OFDM)可见光通信(visible light communication,VLC)系统中信号的高峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)问题,采用部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)方法,并结合二进制离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法,提出一种改进的PTS峰均比抑制方法——DPSO-PTS方法。利用DPSO算法对加权的相位因子进行优化处理,选择最佳的相位因子组合来有效控制PAPR的范围,并对乘加权信息的子块进行求和,从而选择出最小PAPR对应的一组信号进行传输。仿真结果表明,在互补累计分布函数(complementary cumulative distribution function,CCDF)为10-4时,DPSO-PTS方法的系统PAPR降低了约4 dB,且相较于传统PTS方法,系统的复杂度和误码率(bit error rate,BER)性能也得到有效的改善。

南极科考平台肢腿部件合作博弈优化设计

针对南极科考平台肢腿部件在强风极端工况行驶时存在难以同时满足高抗变形能力、低功耗水平的设计难题,分析极端工况时肢腿部件考虑风阻的复杂载荷特性,提出一种基于合作博弈的肢腿部件多目标优化设计方法,将肢腿最小变形、行驶最小功耗多目标优化问题转换为博弈问题,确定肢腿部件结构特征参数作为优化变量并构建博弈策略空间;通过建立合作博弈理论与粒子群算法相融合的博弈-粒子群方法寻求最优解,与粒子群算法相比,该方法不仅所需时间短,而且优化后的肢腿部件结构单位功耗内抗变形能力提升了1.3倍,并通过有限元方法验证优化后结构设计的安全性。

参与气电市场的虚拟电厂内部优化随机模型

虚拟电厂总体降低了不确定因素的影响,但若不考虑其内部的随机性,则会使虚拟电厂在参与电力、天然气市场过程中,因其调度方案的保守性,难以获得最高的经济效益。为了充分挖掘虚拟电厂的经济效益,提出了一种气电市场下计及电价和风光不确定性的电-热-气虚拟电厂随机优化调度模型。模型目标函数为虚拟电厂总效益,即售电售热售气收益与电转气成本、碳捕集成本、碳排放权成本和燃料成本之差。引入超分位数方法将含多随机变量的虚拟电厂总效益最优模型转化为其超分位数随机优化模型,为了便于计算进而处理为其离散化计算模型,并利用空间粒子群算法进行求解。算例分析表明:虚拟电厂通过优化售电和售气方案来获得最优效益,在参与气电市场过程中考虑多种随机变量,使得虚拟电厂规避风险后有更多的机会获得更高的经济效益。

一类0-1背包问题的分枝定界DAPSO启发式算法

目的更好地求解一类非线性0-1背包问题,给出计算性能较好的分枝定界-DAPSO启发式算法。方法通过求解线性规划松弛问题来确定最优值的下界,用改进的粒子群优化算法(DAPSO)确定最优值的上界和好的可行解,分枝过程是简单的0-1变量分枝。结果与结论数值结果表明分枝定界-DAPSO启发式算法更好于分枝定界算法,并且它克服了粒子群优化算法(PSO)收敛性的困难。

考虑源网荷不确定性的电力系统概率暂态稳定预防控制

波动性新能源的高比例接入为电力系统运行引入了随机性,对系统安全稳定运行造成影响。为提高系统安全稳定运行水平,计及了风电功率多点随机耦合注入为代表的源不确定性、节点负荷不确定性,以及故障类型、故障位置和切除时间为代表的网不确定性,提出了考虑源网荷不确定性的电力系统概率暂态稳定预防控制(preventive control with probabilistic transient stability, PC-PTS)模型,以及基于粒子群方法(particle swarm optimization, PSO)和点估计(point estimation, PE)的PSO-PE综合求解方法。最后通过多点耦合注入风电功率的New England 10机39节点系统对所提出的PC-PTS模型和求解方法进行验证。仿真结果表明:所提出的PC-PTS模型合理,PSO-PE综合优化方法快速有效,两者结合可提高考虑源网荷不确定性的电力系统概率暂态稳定水平。

主动配电网局部自治区域置信供蓄能力计算

主动配电网局部自治区域供蓄能力是局部自治区域向外部提供和吸收功率的最大限额。置信供蓄能力作为供蓄能力的随机变量,对于配电网的运行状态有重要影响。本文提出一种计算主动配电网局部自治区域置信供蓄能力的算法。首先通过两点估计法表示出置信供蓄能力的概率密度函数,然后对主动配电网进行规划,在一定置信水平下,利用禁忌搜索-粒子群优化(TS-PSO)算法求出储能系统的额定功率和容量,得到置信供蓄能力的区间。最后通过算例分析,证明了所提算法的有效性。