基于混合粒子群法的RLV上升段轨迹优化

针对可重复使用运载器(RLV)轨迹优化问题,提出了一种混合粒子群法(HPSO).算法采用改进粒子群算法与序列二次规划法相组合的优化方法,应用了一种新的粒子群划分方案,引入调节搜索速度的时变惯性因子,改进了速度和位置的更新策略.给出了上升段轨迹优化问题的飞行运动学方程、发动机模型、气动力模型、约束条件;确定了优化设计步骤,包括配点离散、多邻域改进PSO、HPSO混合策略;并对最小燃料消耗问题进行了优化分析.计算结果表明:HPSO算法在没有合适初始值的情况下,仍能得到满意的全局最优解,具有正确性、高效性和鲁棒性好等优点,可以很好地解决RLV轨迹优化问题.

钻机绞车行星传动轮系的粒子群法优化设计

钻机绞车行星传动常常用于海洋钻井平台,但是由于常规设计体积庞大,使得其在海洋钻井平台上使用受限。建立了钻机绞车行星传动体积、传动效率和传动重合度3个分目标优化函数,并采用无因次处理和增加权重因子的方式得到多目标总优化函数。以齿面接触强度、齿根弯曲强度和配齿条件等为约束条件,利用粒子群法和序列二次规划法,通过MATLAB编程实现了优化设计。分析了不同权重系数对各分目标函数的影响,对比粒子群算法和序列二次规划法的优劣。结果表明:粒子群法综合优化结果优于序列二次规划法,权重系数的分配影响分目标函数的优化结果,优化后的钻机行星传动轮系体积大大减小,传动效率和传动重合度也有所提高。

基于最小二乘支持向量机和粒子群法的水煤浆性能优化

采用最小二乘支持向量机(LSSVM)进行水煤浆(CWM)浓度建模,并利用粒子群法(PSO)对运行工况寻优,获得优化水煤浆浓度的调整方式。以优化调整方式的相应参数作为当前负荷下的基准值,能很好地解决了制浆变工况下运行参数基准的确定问题。以该基准为中心分析了给水流量和分散剂流量对水煤浆浓度的敏感性影响。通过现场试验证明,按此基准值运行,可以提高水煤浆性能。

胶泥阻尼器粒子群法参数优化

为满足阻尼器在设计中最大过载和缓冲距离的需求问题,运用粒子群法对胶泥阻尼器各参数进行优化。建立胶泥阻尼器冲击动力学模型,确定阻尼器各参变量关系,构造含有最大加速度和缓冲距离两设计指标的适应度函数,采用粒子群算法对胶泥缓冲器进行多参数优化,得出系统最优解,确定各参数数值。结果表明:该方法对胶泥阻尼器结构尺寸设计中如何避免最大位移和加速度两要素的矛盾,迅速确定各参数有实际意义。

改进粒子群算法的厂内机组避振及负荷分配研究

水风光多能互补发电系统中风光出力不稳定且不连续,使得系统内水电机组需要频繁地进行工况转换,这给水电站运行的经济性和安全稳定性带来了挑战。当水电站厂内负荷分配中考虑了机组避振策略,普通粒子群优化模型的决策变量会变成高维度、互相耦合、不连续的高阶矩阵,模型中粒子速度更新过程的适配性降低导致了其收敛结果大打折扣。创新性地提出了双向更新的多目标粒子群模型,在水电站日前小时级调度方式和机组避振策略基础上,优化了机组综合穿越次数和机组全天的最优工况差之和这两个目标。结果表明:该优化模型相较于普通粒子群算法计算速度提升了14.7%,收敛精度范围平均提升了4%到6%,可为水电站兼顾经济性和安全稳定性的厂内负荷分配提供新的参考依据。

粒子群优化模拟电荷法在HGIS工频电场计算中的应用

近年来,复合型气体绝缘组合开关设备(HGIS)以其造价适中、占地面积小、运行安全可靠等优点,在我国超高压变电站的建设中得到越来越多的应用。研究分析HGIS配电装置区的工频电场分布规律,对智能变电站的设计与建设、电磁环境评估以及消除民众对电磁辐射问题的不必要担忧等方面具有重要意义。鉴于传统模拟电荷法(CSM)布点和校验环节过于繁琐,难以应对复杂场景。提出将粒子群优化算法(PSO)和传统模拟电荷法结合,形成粒子群优化模拟电荷法(PSO-CSM)。并将其应用到500 kV HGIS配电装置区工频电场的计算中,研究分析配电装置区内各主要设备对工频电场的影响以及整个配电装置区工频电场的分布状况,并提出变电站工频电场防护的相关建议和改进措施。

基于模糊层次分析法-粒子群优化模型的浅层地热能适宜性区划研究

利用基于模糊一致矩阵的模糊层次分析法(FAHP)建立浅层地热能评价模型,将结果的一致性检验与修正过程整合为非线性规划问题,并通过粒子群算法(PSO)进行优化求解,得到满足一致性要求的权重结果,进而开展敏感度分析,校验指标权重准确性,提高地源热泵适宜性区划评价精度.通过构建4个层次、9个指标的评价体系,根据获得的权重值开展大连地区浅层地热能适宜性分区评价,为浅层地热能资源储量和潜力评价提供基础,也为浅层地热能可持续开发利用提供理论依据.评价结果表明,适宜性区划模型和指标权重值可靠,适宜区分布于研究区东部钻石湾、东港一带,面积32.87 km^(2),占评价总面积的4.45%,较适宜区分布于北部甘井子区,面积247.21 km^(2),占评价总面积的33.47%.

基于粒子群优化的核主元分析的故障检测方法

目的提出使用粒子群优化(PSO)方法进行核参数优化,获得混合核KPCA的故障检测方法.方法引入多项式核函数和高斯径向基核函数的混合核方法,使用PSO对各参数同时进行优化,得到最优的混合核函数,再与PCA相结合,得到基于PSO优化的KPCA.结果根据混合非线性主元特征计算出的T2和SPE统计量,实现故障检测.并且其故障检测率高于径向基KPCA,时间成本低于多项式KPCA.结论通过田纳西-伊斯曼(TE)测试过程以及电主轴系统的应用实例说明了KPCA方法的可行性与实用性.

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法(英文)

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明,本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。

负荷模型参数辨识的粒子群优化法及其与基因算法比较

粒子群优化法 ( PS算法 )具有全局性能好、搜索效率高等优点。文中应用该算法进行电力系统负荷模型的参数辨识 ,并将其与模拟进化算法进行比较 ,发现 PS算法在计算时间、全局性方面均有比较明显的优势。讨论了 PS算法中用以调节全局搜索和局部搜索关系的权重 w与搜索效率之间的关系 ,并给出了适用于电力系统负荷参数辨识的 w值。提出了一种利用 PS算法的收敛快速性来提高全局性能的工程实用方法 ,并对工程实例进行辨识 。

基于改进粒子群优化算法的路径规划方法研究

文中充分利用粒子群优化算法收敛速度快、机理简单和编码实现容易的优点,提出了一种新颖的极坐标空间粒子群路径规划方法,并将其应用于真实海图数据环境中。通过仿真实验表明改进的粒子群算法同传统的PSO算法及遗传算法相比,在解决路径规划问题上具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。

基于人工神经网络-粒子群优化法的灯盏花缓释微丸处方工艺优化研究

目的:优化灯盏花缓释微丸处方工艺。方法:应用人工神经网络映射缓释微丸处方工艺过程变量与因变量之间的关系,并结合粒子群优化法筛选处方工艺参数。结果:依据优化处方工艺参数制备的微丸缓释效果明显,微丸中药物释放属扩散与骨架溶蚀协同作用机制。结论:人工神经网络建模结合粒子群优化法为解决制剂处方工艺涉及的多维复杂非线性系统的优化问题提供了有效的途径。

基于粒子群优化法的支持向量机回归对膛线加工切削力的预测

针对神经网络算法和支持向量机算法在膛线加工切削力预测过程存在的问题,基于粒子群优化法对支持向量机回归算法进行了改进。将实验得出的切削参数、切削力等数据输入到该算法模型中,训练得出最佳预测模型,进而用该模型进行切削力预测。经误差检验表明,该改进型算法的预测精度提升85%以上。

复形法粒子群优化算法研究

针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷,提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力,从而保证了算法能够跳出局部最优,获得全局最优解。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在基准函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.

基于遗传算法与粒子群优化法的机载合成孔径雷达天线赋形波束综合

采用了遗传算法和粒子群优化法两种现代进化算法对赋形波束天线进行了综合，得到了很好的结果，并比较了两种算法的优缺点。首先通过对宽测绘带的机载合成孔径雷达距离向回波特性的分析，给出了天线距离向赋形辐射方向图表达式。接着利用两种现代优化算法结合谢昆若夫法对天线阵分别进行综合，得到了近似相等的天线各单元激励幅度和相位。然后选择5个单元激励并利用微带贴片天线阵列实现了赋形波束方向图，实验结果和理论优化结果基本吻合，从而证明了这两种现代进化算法对赋形天线方向图综合方法的有效性。

针对Hammerstein模型的典型系统辨识方法

针对目前Hammerstein模型辨识中存在的成果多对比分析少的问题,文中研究了递推最小二乘、粒子群以及混合蛙跳方法对Hammerstein模型的辨识问题.在理论分析的基础上,通过实验研究了3种方法在辨识误差、收敛速率等方面的性能差异,最后给出了3种方法存在的优势以及潜在的不足,并深入分析其原因.文中结果可为3种典型方法的实际工程应用提供指导,并可为方法未来改进提供思路和指导.

煤矿盗采定位算法研究与仿真实现

由于煤矿盗采具有隐蔽性强的特点,监管部门迫切需要检测精度高且周期短的设备对地下开采巷道进行实时监测,以便及时有效地发现盗采行为。在煤矿盗采行为定位监测中,震源的位置、发震时刻均为未知,而确定这些因素也是微地震监测的重点。提出PSO-Broyden混合算法实现煤矿防盗采定位监测功能,可以有效地确定盗采震源位置和盗采时间。混合算法充分地利用了Broyden算法的局部精确搜索性以及PSO算法的群体快速搜索特性,有效地克服了PSO算法后期搜索效率低下和Broyden法对初始值敏感的缺陷,并把煤矿盗采所产生的爆炸P波的速度作为未知解在混合算法中进行求解,减小了误差,提高了计算精度。仿真结果表明,PSO-Broyden算法在实际煤矿防盗采监测定位中既精确又稳定,能有效地提高盗采定位的准确性,具有很高的应用价值。

北票市农村饮水工程管道水质安全评价

对农村饮水工程管道水质数据利用复合粒子群方法进行准确分类,该方法相比于传统评价方法可以反映水质数据的个别和整体属性,大大减少后续计算工作量。然后对每个指标运用超标法确定权重,通过加权求和单因子标识指数定量评价北票市2020年农村饮水安全工程管道水质安全状况。结果表明:复合粒子群方法评定的DO、氨氮、生化需氧量BOD5、化学需氧量COD数据的查全率和查准率达到0.97、0.98,该评价结果具有较高的可信度,所用方法能够准确反映管道水质实际情况。

PID参数优化方法对优化效果的影响研究

PID控制器对系统的经济和安全运行有着至关重要的影响,主要研究了PID参数优化方法对优化效果的影响。目前PID优化算法有多种,选取较典型的三种优化方法,经典优化方法(单纯形法)、智能优化方法(粒子群法)和专家系统三种优化方法进行分析与比较,通过实例分析讲述每种优化方法的优化原理,研究PID优化方法对系统性能的影响,得出三种优化方法优化后的参数和曲线,对它们进行分析比较,结果表明,三种优化方法在准确性、快速性、稳定性方面各有侧重点。