检索结果-南通市图书馆

基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法

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中国舰船研究 2022年第2期17卷 156-164页

作者：王一镜罗广恩王陈阳李爽江苏科技大学船舶与海洋工程学院江苏镇江212100

[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分... 详细信息

[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准确性和可行性。[结果]计算结果表明:在相同的约束条件下,经AMPSO-BP-GA方法优化后,十杆桁架结构重量为2272.1 kg,比其他方法优化后的结构重量更轻;跳板重量减少了33.3%,对比GA-BP-GA方法和PSOBP-GA方法分别减少25.4%和17.9%,显示AMPSO-BP-GA方法的优化效果更佳。[结论]AMPSO-BP-GA方法针对结构轻量化的优化效果更佳,可为船舶结构优化设计提供参考。

关键词：结构优化 BP神经网络自适应变异粒子群算法遗传算法车渡船跳板

基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导

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电网技术 2015年第1期39卷 63-68页

作者：牛利勇张帝王晓峰姜久春张维戈黄梅国家能源主动配电网技术研发中心(北京交通大学) 北京市海淀区100044

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改... 详细信息

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。

关键词：电动出租车充电引导设备利用率自适应变异粒子群算法

基于自适应变异粒子群算法改进OGM(1,N)及其在排土场变形预测中的应用

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岩石力学与工程学报 2020年第S1期39卷 3197-3205页

作者：唐超陈妍颖李庶林刘胤池胡静云彭府华厦门大学建筑与土木工程学院福建厦门361005 长沙矿山研究院有限责任公司湖南长沙410012

鉴于传统GM(1,1)模型不能考虑反映外部环境变化对系统变化趋势的影响以及GM(1,N)多变量模型在模型结构上存在不足,引入OGM(1,N)模型并针对其背景值取值存在的误差采用自适应变异粒子群算法对背景值进行优化。对排土场3个监测点(G7,G8,G9... 详细信息

鉴于传统GM(1,1)模型不能考虑反映外部环境变化对系统变化趋势的影响以及GM(1,N)多变量模型在模型结构上存在不足,引入OGM(1,N)模型并针对其背景值取值存在的误差采用自适应变异粒子群算法对背景值进行优化。对排土场3个监测点(G7,G8,G9)进行灰色关联分析,将改进后的模型应用于界牌岭矿山排土场边坡变形预测工作,并与GM(1,1)模型、Verhulst模型和非线性回归模型结果作对比。排土场3个监测点的预测结果:改进的OGM(1,N)模型平均相对百分误差分别为0.16%,2.26%,10.562%;GM(1,1)模型平均相对百分误差分别为16.57%,18.07%,19.095%;Verhulst模型平均相对百分误差分别为4.52%,2.34%,29.809%;非线性回归模型平均相对百分误差分别为11.44%,8.45%,11.621%,改进的OGM(1,N)模型相较其他3种模型有较高的精度。对优化前后的OGM(1,N)模型结果进行了对比,平均相对模拟百分误差约减小到优化前的1/3。综合3个监测点的预测数据效果,改进的OGM(1,N)模型在边坡变形预测中具有较好的适用性与有效性。

关键词：边坡工程边坡变形预测灰色预测 OGM(1 N) 自适应变异粒子群算法多变量预测模型

基于自适应变异粒子群算法的双馈风电机组等值建模

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电力系统自动化 2012年第4期36卷 22-27页

作者：栗然唐凡刘英培柯拥勤张孝乾新能源电力系统国家重点实验室华北电力大学河北省保定市071003

风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双... 详细信息

风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双馈风电机组运行特性的影响特点,将其分为暂态参数和稳态参数,采用收敛速度快、通用性强的AMPSO算法对稳态参数寻优,采用试测法辨识暂态参数。通过仿真,验证了所述等值方法精确、简便,适用于大规模风电场接入电网的分析计算。

关键词：双馈风电机组参数辨识暂态参数稳态参数自适应变异粒子群算法试测法等值建模

基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用

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传感技术学报 2016年第9期29卷 1464-1470页

作者：刘文贞陈红岩李孝禄袁月峰郭晶晶中国计量大学机电工程学院杭州310018

针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SV... 详细信息

针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法,建立三组分混合气体定量分析模型,已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中,采集CO2、CO、C3H8的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,通过实验数据对模型性能进行分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。

关键词：检测技术与自动化装置气体定量分析自适应变异粒子群算法混合核函数支持向量机气体传感器

基于并行自适应变异粒子群算法的渗透系数反分析

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水力发电 2008年第2期34卷 17-19页

作者：陈睿谷艳昌河海大学水利水电工程学院

针对基于粒子群技术的反演算法计算量大、耗时长的缺点,提出了一种并行粒子群算法。同时,为了克服粒子群算法容易陷入局部极小的早熟收敛问题,采用了自适应变异技术,以克服局部收敛,加快收敛速度。结合具体算例,分析了粒子群数目和处理... 详细信息

针对基于粒子群技术的反演算法计算量大、耗时长的缺点,提出了一种并行粒子群算法。同时,为了克服粒子群算法容易陷入局部极小的早熟收敛问题,采用了自适应变异技术,以克服局部收敛,加快收敛速度。结合具体算例,分析了粒子群数目和处理器数目对加速比的影响。

关键词：自适应变异粒子群算法反分析渗透系数并行算法

基于自适应变异粒子群算法的陀螺仪转子悬浮控制优化设计

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淮海工学院学报（自然科学版） 2017年第2期26卷 12-15页

作者：向楠朱炼安徽国防科技职业学院汽车工程系安徽六安237011 安徽工商职业学院电子信息系安徽合肥231131

鉴于传统PID控制方法影响陀螺仪系统测量精度的问题,优化和设计了陀螺仪悬浮系统.根据陀螺仪转子受到悬浮力情况,设计了陀螺仪悬浮系统的控制回路,运用自适应变异粒子群算法对控制回路中控制器的参数进行了优化.仿真结果表明,优化后的... 详细信息

鉴于传统PID控制方法影响陀螺仪系统测量精度的问题,优化和设计了陀螺仪悬浮系统.根据陀螺仪转子受到悬浮力情况,设计了陀螺仪悬浮系统的控制回路,运用自适应变异粒子群算法对控制回路中控制器的参数进行了优化.仿真结果表明,优化后的陀螺仪控制系统性能比传统PID控制的性能有了明显改善.

关键词：新型陀螺仪悬浮系统自适应变异粒子群算法优化

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基于自适应变异粒子群算法的分布式电源规划

电力学报 2012年第3期27卷 194-198页

作者：蒋毅张勤西南交通大学电气工程学院成都610031

针对分布式电源(DG)规划问题,建立配电网网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标DG规划模型。采用模糊集理论将多目标优化问题单一化,通过使总体满意度最大化,提升整体性能。同时采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对建立... 详细信息

针对分布式电源(DG)规划问题,建立配电网网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标DG规划模型。采用模糊集理论将多目标优化问题单一化,通过使总体满意度最大化,提升整体性能。同时采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对建立的模型进行求解,在一定程度上克服了基本粒子群算法容易早熟收敛的问题。在IEEE 33节点配电网系统上进行仿真计算,验证了模型和算法的有效性。

关键词：配电网络分布式电源多目标优化模糊集理论自适应变异粒子群算法

基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价

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大连理工大学学报 2023年第1期63卷 69-76页

作者：李海莲杨斯媛司金忠张茗兰州交通大学土木工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学甘肃省道路桥梁与地下工程重点实验室甘肃兰州730070

传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machi... 详细信息

传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machine, SVM)对数据集的训练中引入自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization, AMPSO),增加了变异操作,克服了参数寻优过程中容易陷入局部极值点的问题.最后,与规范的评价结果进行对比分析,证明了AMPSO-SVM评价模型的可行性,评价结果也可为路面的养护决策提供一定的支持.

关键词：道路工程路面使用性能评价沥青路面支持向量机自适应变异粒子群算法