温度升高下APSIM模型春小麦籽粒生长参数敏感性分析及优化

为有效识别基于APSIM模型籽粒生长参数中春小麦产量敏感性参数,快速并准确的估算当地模型参数。使用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村1971—2018年的气象数据和2000—2018年旱地春小麦大田试验数据,并利用EFAST方法对进行了5个增温梯度(0℃、0.5℃、1.0℃、1.5℃和2.0℃)下32个模型参数进行敏感性分析。粒子群算法对各个增温条件下均敏感的参数进行优化验证。结果表明:不同温度变化梯度下,对旱地春小麦产量影响最大的籽粒生长模型参数有9个,分别为消光系数、每克茎籽粒数量、穗粒数、单株最大籽粒质量、灌浆到成熟积温、出苗到拔节积温、株高、最大比叶面积和光合叶片老化的水分胁迫斜率。并且对产量敏感性强度有着显著的差异,其中消光系数和每克茎籽粒数量是对春小麦产量影响最大的参数,其他参数在不同温度下对春小麦产量的敏感性顺序存在差异。利用粒子群算法针对这9个参数进行优化,相较于优化前,优化后的春小麦产量、开花期和灌浆期籽粒干物质的均方根误差、归一化均方根误差和模型有效性指数均得到了显著改善,参数优化后开花期、灌浆期、成熟期产量的均方根误差平均值分别由13.50 kg hm-2减小到5.99 kg hm-2、183.17 kg hm-2减小到69.44 kg hm-2、141.69 kg hm-2减小到48.51 kg hm-2,归一化均方根误差平均值分别由4.94%减小到2.19%、10.92%减小到4.65%、8.39%减小到2.87%,模型有效性指数平均值分别由0.894提高到0.979、0.893提高到0.981、0.898提高到0.988。优化后的参数有效地提高了模型的预测精度。此研究为APSIM模型在当地应用和模型参数校准提供了科学依据。

混合多策略改进的樽海鞘群算法及其应用

针对标准的樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在寻优过程中易出现局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种混合多策略改进的樽海鞘群算法(ISSA)。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布于搜索空间;将反向学习的思想融入到领导者位置更新中,提高算法的搜索精度;加入自适应t分布,利用迭代次数iter作为其自由度参数,改善算法的全局探索能力;引入精英反向学习,筛选更好的种群,避免陷入局部最优。通过一组基准函数和Wilcoxin秩和检验来检测改进算法的性能,实验结果表明,改进算法的探索能力和优化精度都得到明显改善且算法之间存在显著差异,通过实际机械设计案例进一步验证ISSA算法的有效性。

基于微粒群算法的膜片弹簧优化设计

通过对膜片弹簧优化设计目标的分析,选用在摩擦片磨损极限范围内,弹簧压紧力变化的平均值最小及驾驶员作用在分离轴承装置上的分离操纵力的平均值最小为共同优化目标,建立数学模型,应用此模型,采用微粒群算法对某轿车离合器膜片弹簧进行优化设计.结果表明,采用微粒群算法优化后得到的膜片弹簧参数值明显优于原有2种设计方案的数值.膜片弹簧优化设计过程中,微粒群算法能够得到更好的优化结果且算法收敛速度较快.

基于改进型粒子群算法的卡箍直径检测算法研究

从数字图像中检测出圆,这在计算机视觉中具有很重要的地位。针对检测的卡箍图像,描述了一种应用改进型粒子群算法并结合圆的几何特性来进行圆提取的新算法。圆的提取等价于圆上点的搜索与提取,点的搜索策略又可以归结为最优化问题,而粒子群优化算法是一种有效的全局最优化方法。新检测算法使用了改进后的粒子群算法,结合圆的几何特性,进行三点定圆的参数自调整,对图像进行有效点检测,从而实现了图像中圆的识别。大量实验表明,与现有的粒子群算法相比,提出的算法具有较好的鲁棒性,具有较好的精确率。

基于PSO算法和ANSYS的变截面板簧优化仿真设计

利用智能微粒群算法(PSO)优化设计少片变截面弹簧代替原等截面板簧。文章通过ANSYS对其静态和动态特性进行有限元仿真分析,结果显示,在满足悬架性能条件下,质量比原板簧减轻了约31%。

基于人工鱼群算法的机车二系支承载荷调整优化方法

人工鱼群算法是一种新型寻优策略,该算法对初值和参数不敏感,具有克服局部极值,获得全局最优解的能力。本文针对电力机车二系支承载荷调整数学模型,运用人工鱼群算法建立相应的优化模型,提出一种机车二系支承载荷调整的新方法。对国产HXD1B型机车试验结果表明:(1)该方法能一致收敛到全局最优解,算法稳定、可靠;(2)在相同初始群体条件下,与遗传算法相比,人工鱼群算法显著提高收敛速度,减少计算量和计算时间。

航天器集群构形控制的虚拟弹簧阻尼网络方法

针对航天器集群质心相对运动构形控制问题,提出了一种基于虚拟弹簧阻尼网络的分布式控制方法。航天器间以虚拟的弹簧阻尼器相互连接,弹簧的原长根据期望的相对运动构形来设定。各航天器的控制输入是与其相连的所有弹簧阻尼器的合力。在线性动力学模型和拓扑结构连通且固定的假设下,基于代数图论的方法推导出了闭环系统稳定性条件。对近地轨道上100个航天器形成格点相对运动构形和20个航天器形成时变距离的椭圆构形的实例进行了仿真,考虑了轨道摄动的影响,结果表明,集群通过虚拟弹簧阻尼网络控制可实现期望构形,并能达到厘米量级的构形保持控制精度。该控制方法不改变集群的质心,只需施加很小的控制加速度;仅基于局部的邻居交互,能够适应大规模集群对分布式控制的要求。

面向离散优化问题的改进二元粒子群算法

二元粒子群算法被广泛用于求解离散组合优化问题。在求解离散优化问题时,二元粒子群算法会出现解空间利用率低,速度和状态趋同以及退化和波动等演化问题。针对这些问题,提出一种改进的二元粒子群算法。算法使用Gray码演化基编码,混沌初始化过程,改进速度和状态调整方法以及子代处理方法用于提高种群利用率和种群多样性。在不同类型的检验函数以及多选择背包问题上,和现有优化算法及其他二元粒子群算法相比,改进算法能够获得较高的收敛精度以及较快的收敛速度,体现出多离散优化问题的实际效用。

Roll-to-roll薄膜烫装拉链机封烫机构设计与优化

针对传统薄膜烫装拉链机制成的预制袋只适用于人工包装的问题,设计一种可再封拉链自动封烫装置。设计曲柄摇杆与双曲柄滑块的组合机构作为封烫机构主传动,弹簧缓冲烫压机构作为执行机构,运用动力学分析,确定机构参数;为减小薄膜融烫张力,增加融烫时间,设计最优曲柄摇杆机构极限角ψ,采用粒子群算法优化曲柄摇杆机构参数,并在Adams中验证机构设计准确性。优化后,封烫机构主传动总行程减小22.45%,间接减小薄膜融烫张力;融烫时间增加12.75%。由Adams分析可知,单根弹簧受力逐渐增加到最大值,起到缓冲作用,同时弹簧最大振幅仅为0.3 mm,满足设计要求。研究结果表明在封烫温度、压力一定时,封烫质量明显提升。研究为自动封烫装置在包装领域的开发应用提供理论支持。

基于CSO-PSO算法的半主动空气悬架系统参数优化研究

针对我国汽车悬架控制系统智能化程度低,难以满足人们生产和生活的需求的问题,开发一种集合有CSO算法和PSO算法优点的混合算法:CSO-PSO算法。利用CSO-PSO算法进行三种不同路况下的半主动空气悬架的空气弹簧刚度优化,并将仿真结果与CSO,PSO算法分别进行比较。仿真结果表明,与CSO算法和PSO算法相比,CSO-PSO算法能够在保证安全性的前提下明显提高车辆乘坐舒适性。在三种仿真路况下,相对于被动悬架系统,CSO-PSO算法优化的半主动悬架系统的车身质心垂向加速度分别提高31.53%、35.14%、27.04%。

基于微粒群算法的汽车扭杆弹簧优化设计

扭杆弹簧是悬架弹性元件的一种,其单位质量储能量比钢板弹簧大,可节省材料,广泛应用于汽车领域。利用智能微粒群算法对扭杆弹簧进行优化设计,以汽车扭杆弹簧的变形能为目标函数,建立优化数学模型。通过优化计算,得到扭杆弹簧的最优结构尺寸参数,大大提高设计人员的工作效率,具有一定的参考意义。

桂山岛地下水的地质条件及其开发利用

桂山岛断裂有东西、北东、南北、北北西及北西西向几组,虽规模不大,但有一定密度,在断裂旁侧,特别是上盘,存在较密集的节理裂隙带,增加了断层的透水性,形成带状裂隙水。本文提出了几种开采地下水方案,如横穿断裂开挖躺井、在构造带有利部位钻探、开挖大井或水塘截流泉水等。

基于改进粒子群算法的机车二系弹簧载荷分配优化

针对机车二系弹簧载荷优化调整这一复杂的多变量优化问题,为进一步提高现有求解方法的优化效果和计算效率,将烟花算法融入粒子群算法,提出一种具有分层递阶结构的改进粒子群算法,算法为3层架构,其中,底层是基础层,为加入维变异算子的粒子群算法,是改进算法的基本框架;中间层是融合层,为引入烟花算法爆炸机制的粒子更新层,主要用于扩大算法搜索范围,提高全局搜索能力;顶层是扰动层,引入扰动因子,避免算法因陷入局部搜索而进行的大量无为冗余迭代,加快全局收敛速度。用典型测试函数对改进算法性能进行测试,并将其应用于机车二系弹簧载荷分配优化调整仿真实验。研究结果表明:改进算法与传统遗传算法、烟花算法和粒子群算法相比,全局搜索能力更强,鲁棒性更好,求解精度更高。

基于电压前馈PSO-QPCI的电力弹簧控制策略研究

针对比例谐振控制器应用于电力弹簧(ES)传统控制策略中使系统动态性能较差的问题,设计了一种基于电网电压前馈的准比例复数积分(QPCI)双闭环控制策略。首先,构建ES的数学模型、设计QPCI控制策略以及对ES系统稳定性进行分析。其次,引入粒子群算法(PSO)对QPCI控制器参数进行实时调整和寻优,以提高ES系统动态调节能力。最后,通过MATLAB/Simulink仿真和基于dSPACE的实验样机进行验证,实验结果表明,当网侧电压波动±20%时,基于电网电压前馈PSO-QPCI的ES控制策略能使关键负载电压在20 ms内稳定至参考值,且在电压参考值±5%内波动,从而验证了设计电压前馈PSO-QPCI控制策略的有效性和可行性。

弹簧摆碰撞调谐质量阻尼器减震性能优化研究

为了提高弹簧摆碰撞调谐质量阻尼器(spring pendulum pounding tuned mass damper,SPPTMD)的减震性能,采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对其关键参数进行了优化。推导了SPPTMD减震系统的运动方程,同时建立了系统的仿真分析模型。选取阻尼器频率比、内共振系数和碰撞间隙为优化变量,以结构峰值响应最小为优化目标,编制了SPPTMD优化程序。对比了优化前后SPPTMD在不同场地上12条地震动作用下的减震效果。研究结果表明:SPPTMD的最优参数与场地类别相关;优化后阻尼器的减震性能有明显提高,其中,Ⅳ类场地优化效果最好。

基于粒子群算法的弹簧可靠性优化设计

将人工生命中的粒子群优化算法引入弹簧的可靠性优化设计中,根据弹簧可靠性优化设计的特点,提出了一种适用于弹簧可靠性优化设计的约束型粒子群优化算法。实验表明这种方法是有效的,这为机械可靠性优化设计的研究提供了一种新方法。

改进粒子群算法在机械优化设计中的应用

针对机械优化设计中广泛存在的多变量、非线性约束优化问题,提出一种改进的粒子群算法。通过在基本粒子群算法的惯性权重部分加入收缩因子,以解决传统的优化方法容易陷入局部最优的缺陷,改善算法的收敛性。实例表明,该方法在机械优化设计中具有一定的实用价值。

两片变刚度全啮合钢板弹簧粒子群优化设计

通过推导两片变刚度全啮合钢板弹簧质量、应力和偏频的计算方程,拟合出两片变刚度板簧的全啮合接触过程。然后利用近似模型方法和多目标粒子群优化算法对某牵引车两片变刚度全啮合钢板弹簧进行优化设计。在满足板簧强度刚度的基础上,采用拉丁超立方方法进行试验设计,基于二次多项式函数建立近似模型,利用多目标粒子群优化算法进行全局寻优设计,最后通过仿真和有限元分析对优化模型进行验证。优化后悬架性能有较大改善。结果表明,该方法对汽车尤其是重卡牵引车少片变刚度全啮合钢板弹簧优化设计具有一定的指导意义。

改进的粒子群优化算法对断路器储能弹簧的优化设计

针对断路器储能弹簧传统经验试算的设计方法易导致弹簧结构参数不合理、断路器的体积大及分断性能差的问题,应用一种结合鲶鱼效应改进的云粒子群优化算法对断路器的储能弹簧参数进行优化设计。首先,根据储能弹簧的工作原理,推导储能弹簧的数学优化设计模型以及弹簧参数设计的约束条件;然后,根据优化模型对算法进行改进,在传统粒子群优化算法的基础上,引入鲶鱼效应策略产生多样候选解,避免算法陷入局部最优值,并结合云模型适时调整寻优速度权重因子,以加快算法的收敛和提高全局搜索能力;最后,采用改进算法对断路器的储能弹簧优化模型进行仿真及相应的弹簧参数计算。实验结果表明,可以应用改进的粒子群优化算法对断路器储能弹簧进行优化设计,设计结果更加小型化、分断性能更优。

基于改进AFSA的电力弹簧新型电压频率控制策略

针对微网中可再生能源发电引起的电压、频率波动,文章提出一种基于改进人工鱼群算法的电力弹簧新型电压频率控制策略。该策略选取关键负载电压、系统频率作为控制状态量,通过实时检测控制状态量并最小化状态量偏差抑制电压、频率波动。利用自适应人工鱼群算法设计优化模块,根据状态量偏差生成的动态误差矩阵确定权重系数,每个更新周期结束时将优化得到的电力弹簧控制信号反馈到系统中,在线调节电力弹簧的补偿功率,稳定关键负载电压和系统频率。最后,通过Matlab/Simulink仿真验证了所提控制策略的有效性。