求解非线性方程组的非单调自适应加速Levenberg-Marquardt算法

提出一种新的求解非线性方程组的非单调自适应加速Levenberg-Marquardt算法,该算法使用一种新的自适应函数更新Levenberg-Marquardt参数,这种Levenberg-Marquardt参数的更新方式可提高过于成功的迭代中模型与目标函数的一致性,从而加快算法的收敛速度.数值实验结果表明,该算法具有良好的数值计算性能.

基于L-M算法的铝合金铸造过程界面换热系数的反问题模型

铝合金铸造过程铸件-铸模之间的界面换热系数的变化非常复杂,且预测非常困难。本文基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法建立了铝合金铸造过程传热反问题模型,通过反问题分析获得铝合金铸造过程中铸件-铸模界面换热系数。通过将铸件-铸模界面换热系数反演值与标准值进行比较,验证传热反问题模型的准确性。在此基础上,分析了铸模上测点位置(与铸件-铸模界面距离、相邻测点间距)和温度测量误差对铸件-铸模界面换热系数反演值的影响规律,并给出了最优的测点布置方案和温度测量误差要求。通过铝合金铸造实验,用该反问题模型能求解出铝合金凝固过程中的铸件-铸模界面换热系数。

一种求解非线性方程组的有效Levenberg-Marquardt算法

通过修改LM参数,并结合非单调技术和信赖域技术给出一种求解非线性方程组的有效Levenberg-Marquardt算法,即AMLM算法。在局部误差界条件下,证明了AMLM算法具有局部快速收敛性。数值实验结果表明,AMLM算法稳定、有效。

阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化

为了解决大面积视觉全景图像受拼接缝影响,拼接平滑面积较小的问题,提出阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化方法。阻尼因子改进抗差L-M算法,计算抗差L-M迭代向量;利用改进抗差L-M算法,融合球面投影理论,对特征匹配误差目标函数进行优化。融合拉普拉斯算法和高斯滤波金字塔对图像进行分解重构,确定图像拼接缝重叠区域后完成全景图像拼接平滑优化。实验结果表明,所提方法的拼接缝平滑面积能够达到95.8%,解决了拼接平滑面积较小的问题。

基于Levenberg Marquardt算法的列车最优黏着控制研究

电空制动是轨道车辆应用最广泛的黏着制动方式,其制动性能主要受制于轮轨间的黏着状态。在复杂低黏着条件下,传统制动控制系统面临的最大问题是无法使黏着时刻保持最优。因此,基于轮轨黏滑特性和车辆动力学理论,本文首先建立以黏着观测器为核心的蠕滑寻优模型;其次提出以Levenberg Marquardt(L-M)算法为核心的神经网络控制器,完成最优黏着控制系统;最后使用Matlab/Simulink平台分别对基于多交替轨面和实验低黏着轨面的列车黏着控制进行仿真模拟,并与传统比例积分微分控制器(PID)作用下的黏着情况做对比。结果表明,即使面对具有不同特性的低黏着轨面,轮轨黏着在控制系统作用下都能迅速维持在当前轨面下的最优值,有效缩短了制动距离和时间。相比传统PID控制,本文提出的控制系统在制动时间和制动距离上同比减小4.9%与4.1%,调控能力更强,适用于低黏着和大蠕滑下的列车制动工况。

一种求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法

通过修改Levenberg-Marquardt(LM)参数,结合信赖域方法给出一种新的求解方程组的LM算法。在局部误差界条件下,证明了该算法具有局部快速收敛性。数值实验结果表明,此算法稳定、有效。

基于L-M算法的移动载荷识别数值分析与研究

近几年,国内运输行业呈现出了极为迅猛的发展趋势,作为连接各地区的主体,桥梁在促进经济发展等方面起到重大作用,如何在保证桥梁性能的前提下,对其寿命进行延长已成为社会各界热议的话题。文章以移动载荷识别为切入点,首先对识别所用L-M算法进行了介绍,其次以斜拉桥、简支梁为例,围绕载荷识别、结构分析相关内容展开了讨论,最后以研究所得出结论为依据,针对不确定参数建立了相应的分析模型,创造性地引入了模糊隶属度等指标,希望能够为日后计算响应区间等工作的开展提供帮助。

Levenberg-Marquardt算法在行波管电子枪多参量优化中的应用

行波管作为一种广泛应用于电子对抗等领域的真空电子器件,其性能在电子信息化飞速发展的21世纪被提出了更高的要求。电子枪是行波管中一个至关重要的部件,因此电子枪的优化设计是提升行波管性能的有效方式。行波管电子枪根据性能要求由迭代综合法或非迭代综合法计算得到各电极参量的初值后,进一步对电子枪参量进行优化时,一般采用参数扫描法,针对多参量多目标函数优化时往往处理数据量大,优化速度慢。本文构建了对电子枪电性参量、结构参量同时进行优化的Levenberg-Marquardt算法,可以处理多目标函数多参量问题,提高优化效率,并以此为基础对一个可应用于行波管的电子枪的电极参量及其外加磁透镜的磁极参量进行了优化,最终电子枪发射性能参数达到阴极总发射电流2.5114 mA,注腰半径11.23μm,注电流密度633.6504 A/cm^(2),面压缩比79.2650。

基于L-M算法的家用空调主动节能技术的研究

提出一种基于L-M算法的家用空调主动节能技术,通过获取空调的运行数据实时预测室内环境温度达到用户设定温度所需时长,并结合降温速率控制压缩机运行频率,绘制并不断优化运行曲线,从而寻找到最节能的运行路径,减少对潜热做功,同时降低阻尼,结合PID控制使得室内温度控制更加平稳,更顺滑地达到设定温度以减少温度震荡带来的无用能耗的增加,达到越用越节能、越用越舒适的目的。测试结果表明,该算法在某些环境下节能率近25%,节能效果良好,具有很大的推广价值。

一种带有新参数的Levenberg-Marquardt算法

通过修改Levenberg-Marquardt算法中的LM参数,给出一种新的Levenberg-Marquardt算法.在弱于非奇异的局部误差界条件下证明了该算法的全局收敛性及局部二次收敛性,并给出数值实验比较.特别地,用该算法求解障碍自由边界问题,数值结果表明该算法稳定,有效.

一种自适应的线搜索Levenberg-Marquardt算法

通过自适应的选择Levenberg-Marquardt(LM)算法的LM参数,结合Armijo线搜索技术给出一种自适应的线搜索LM算法.在局部误差界条件下,证明了新算法具有二次收敛性.用新算法求解非线性方程组,数值结果表明,新算法稳定,有效.

复合加工机床空间误差补偿和精度提升

对特殊结构的复合加工机床采用D-H和H-M方法结合的系统主法进行了运动学建模,使激光跟踪仪测量的机床空间误差便于模型参数辨识,并列出了机床理论模型的正解和机床误差模型的识别参数。在机床运动学误差模型中,以验证点的理论空间位姿为基准,根据刀具点空间位姿相对于机床坐标轴的雅克比矩阵,使用分块矩阵结合L-M算法,计算得到了验证点的坐标轴补偿值,算法收敛速度快,相对于雅克比矩阵迭代法提高了计算效率,经过坐标轴补偿后机床的空间位置误差和姿态误差平均值分别为0.00422 mm和9.99×10-4 rad,比补偿前误差分别降低了82.5%和16.1%,表明复合加工机床的空间位姿精度得到大幅提升。

柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

基于首行波曲率半径的交直流互联电网交流输电线路单端量保护

交直流互联电网中逆变侧交流输电线路故障特征与纯交流系统具有较大的差异性,传统交流输电线路的保护方案已经不再适用于逆变侧交流输电线路.首先,基于逆变侧交流输电线路发生区内、外故障时拓扑结构的不同,分别推导了两种情况下线模故障分量电流首行波的表达式,理论上明确了交流输电线路在发生区内、外故障时首行波波形特征的差异性.其次,采用小波变换模极大值法和Levenberg-Marquardt算法提取首行波曲率半径,构造了利用首行波曲率半径进行故障区域识别的高可靠性单端量保护方案.最后,在PSCAD/EMTDC中搭建交直流互联电网模型,使用MATLAB对保护方案进行验证.仿真结果表明:所提保护方案快速有效,可靠性高,耐受过渡电阻的能力较强,具有良好的抗噪声能力.

基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿

针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等。结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1%,校正结果满足预期要求。

基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。

一种光伏组件5参数模型参数求解算法

针对目前牛顿-拉夫逊法在求解光伏组件5参数模型特征参数时存在的雅克比矩阵奇异化和参数漂移问题,本文运用Levenberg-Marquardt(LM)算法求解光伏组件5参数模型参数。结合目前两种常用组件实测数据的算例分析,验证了本文所提出的LM方法对不同类型组件具有精度高、收敛速度快、实用性强等优点。

采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法

针对机载全波形Li DAR波形数据分解问题,提出一种采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法。该方法基于Levenberg Marquardt的非线性最小二乘拟合算法,选取高斯函数模型并采用逐步递进的波形分解方式得到准确的模拟波形。对Riegl数据中的2条典型波形进行分解实验,并与普通非线性最小二乘方法的结果进行对比分析,证明该方法是可行有效的。

改进的L-M算法用于大分子体系相平衡的神经网络预测

误差反向传播 (EBP) 算法目前已广泛应用于 Back propagation (BP) 网络的学习和训练, 但存在网络收敛速度慢的缺点. 从目标函数和网络权值与阈值的初始化两方面对标准的 Levenberg Marquardt算法做了改进,改进的算法可以减少计算的复杂性及对内存的需求, 尤其对具有较大样本及复杂拓扑结构的网络效果更为明显.基于改进的Levenberg Marquardt算法的BP网络对蛋白质体系的溶解度和聚合物成膜体系的液 液相平衡性质进行模拟和预测, 结果表明: 改进的Levenberg Marquardt算法较传统的EBP算法的收敛速度大大提高, 且能较好地用于预测溶菌酵素在盐溶液中的溶解度和水/二甲基乙酰胺/聚砜成膜体系的双结点曲线.

空间索面悬索桥成桥线形的Marquardt修正最小二乘法计算

空间索面悬索桥线形计算由于吊杆和主缆的相互耦合而非常复杂,采用传统的影响矩阵法收敛困难.基于Marquardt修正的最小二乘法,为空间索面悬索桥线形计算提出一种新的解析算法,编制了相应的Matlab程序,并以某三跨空间索面悬索桥为例进行了验证.结果表明:此方法较影响矩阵法收敛精度高,对初值要求低,具有明显的优越性.