检索结果-南通市图书馆

基于pso-bp算法的平-摆筛参数交互对分层效果的影响

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矿产综合利用 2023年

作者：牛福生张红梅张晋霞王研于晓东华北理工大学矿业工程学院河北省矿业开发与安全重点实验室

这是一篇关于细粒级物料筛分参数优化领域的研究论文，以平-摆双运行模式直线振动筛参数：振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象，探究不同参数交互作用对分层效果的影响。为更加直观分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响... 详细信息

这是一篇关于细粒级物料筛分参数优化领域的研究论文，以平-摆双运行模式直线振动筛参数：振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象，探究不同参数交互作用对分层效果的影响。为更加直观分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系及筛分过程中料体群动态特性规律，便于开展振动筛参数优化研究，以提升料体筛分分层效果及筛分效率。首先使用solid works建立振动筛简化三维模型，使用正交实验法对实验进行方案设计，并将实验方案中对应因素水平导入EDEM中，以神经网络为载体探究振动筛的振幅、振动频率、振动方向角和摆动角度四个参数与分层效果的变化规律，将获得数据结果进行深度学习。将筛分参数与不同分层效果进行影响权重分析，发现振动频率、振动幅度，振动方向角和摆动角度影响效果最为显著，故以这四种参数组合表征振动筛运行状态，以明晰不同参数对料体分层效果的变化规律。当振幅为3.4 mm，振频为14.8 Hz，振动方向角为44.1°，摆动角度为0.6°时，料体群分层效果明显，细粒级物料总体分布与筛面端。本文以筛机振动参数为变量和料体分层效果为优化目标，以期为振动筛优化设计提供启发。

关键词：振动筛振动参数离散元分层沉降比 pso-bp算法

pso-bp网络算法在汽车悬架优化中的应用

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吉林大学学报（工学版） 2009年第3期39卷 571-575页

作者：刘顺安胡庆玉吉林大学机械科学与工程学院长春130022

在研究汽车悬架系统模型及神经网络的基础上,提出将pso-bp网络算法应用于汽车的悬架优化中。该算法采用pso学习机制,改善了bp学习算法收敛速度慢、全局收敛差的缺点。通过建立的数学模型并用该算法对汽车悬架的刚度和阻尼进行优化。结... 详细信息

在研究汽车悬架系统模型及神经网络的基础上,提出将pso-bp网络算法应用于汽车的悬架优化中。该算法采用pso学习机制,改善了bp学习算法收敛速度慢、全局收敛差的缺点。通过建立的数学模型并用该算法对汽车悬架的刚度和阻尼进行优化。结果表明,此算法明显改善了汽车悬架的性能,提高了汽车的平顺性。同时该算法和试验数据也为悬架系统的进一步研究提供了参考。

关键词：车辆工程 pso机制 pso-bp算法汽车悬架参数优化

基于pso-bp算法的压力传感器温度补偿研究

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电子学报 2015年第2期43卷 412-416页

作者：李强周轲新西安理工大学自动化学院陕西西安710048

硅压力传感器在工业环境中使用时,尤其是用于测量油井井下压力的时候,环境温度变化范围通常比较大.硅压力传感器由于其自身结构的原因,输出压力值会呈现非线性变化,大大的降低了压力传感器的测量精度.本文是基于pso-bp神经网络方法对压... 详细信息

硅压力传感器在工业环境中使用时,尤其是用于测量油井井下压力的时候,环境温度变化范围通常比较大.硅压力传感器由于其自身结构的原因,输出压力值会呈现非线性变化,大大的降低了压力传感器的测量精度.本文是基于pso-bp神经网络方法对压力传感器在温度变化时产生的误差进行补偿修正,以达到系统精度要求.pso-bp算法的本意是使用pso算法用于对bp神经网络的初始权值和阈值进行改进和筛选,然后再使用bp网络对样本进行训练,以提高系统的泛化能力和稳定性.

关键词：硅压力传感器非线性变化补偿修正 pso-bp算法

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基于pso-bp的风电功率预测及应用

电子元器件与信息技术 2024年第4期8卷 78-80+84页

作者：王喜军严梦晓王菲孙臣程磊磊顾波河南九域腾龙信息工程有限公司华北水利水电大学

考虑到风能产出的间歇性和不可预见性，风力发电量波动趋势的准确预判对并网系统的稳定性和安全运营至关重要。本研究引入了一种新型风电功率预测技术，该技术采用了一种结合粒子群优化(pso)技术和反向传播(bp)神经网络的混合策略。在... 详细信息

考虑到风能产出的间歇性和不可预见性，风力发电量波动趋势的准确预判对并网系统的稳定性和安全运营至关重要。本研究引入了一种新型风电功率预测技术，该技术采用了一种结合粒子群优化(pso)技术和反向传播(bp)神经网络的混合策略。在这个策略中，利用pso技术对bp神经网络的起始权重和阈值进行优化处理，有效避免了传统bp网络容易收敛于局部最优解的问题。然后，结合数值天气预报(NWP)数据和历史风电输出数据对所提出的算法进行训练，并通过训练得到的模型对风电功率进行预测。通过比较粒子群优化反向传播(pso-bp)算法与传统bp网络算法的预测性能，结果显示，采用pso-bp方法风电功率预测中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均优于传统的bp神经网络，验证了pso-bp算法在提高风电功率预测精度方面的有效性。

关键词：风力发电 bp神经网络 pso-bp算法 NWP数据功率预测

基于pso-bp算法的IGBT结温预测方法分析

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电子技术（上海） 2022年第11期51卷 1-3页

作者：郭天星山西铁道职业技术学院机电工程系山西030013

针对IGBT结温难以直接测量的缺陷,阐述IGBT结温测量平台,选取不同IC的VCE温敏参数预测结温,分别离线采集实验数据,并分别搭建基于bp神经网络和pso-bp算法的结温预测模型。实验结果表明,采用pso-bp算法预测IGBT结温较bp神经网络更接近实... 详细信息

针对IGBT结温难以直接测量的缺陷,阐述IGBT结温测量平台,选取不同IC的VCE温敏参数预测结温,分别离线采集实验数据,并分别搭建基于bp神经网络和pso-bp算法的结温预测模型。实验结果表明,采用pso-bp算法预测IGBT结温较bp神经网络更接近实测数据,误差更低。

关键词： IGBT bp神经网络 pso-bp算法结温预测模型

基于pso-bp优化算法的围岩参数智能反分析研究

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基于PSO-BP优化算法的围岩参数智能反分析研究

作者：王孟君中南大学

学位级别：硕士

：如何通过比较简单的方法获得准确的隧道围岩力学参数,是近代隧道科技工作者和工程技术人员在积极研究的课题。反分析法是确定隧道围岩力学参数比较好的方法之一。本文结合五道梁隧道项目,提出了bp神经网络和pso优化算法相结合的混合算... 详细信息

：如何通过比较简单的方法获得准确的隧道围岩力学参数,是近代隧道科技工作者和工程技术人员在积极研究的课题。反分析法是确定隧道围岩力学参数比较好的方法之一。本文结合五道梁隧道项目,提出了bp神经网络和pso优化算法相结合的混合算法,在***平台上开发了隧道围岩参数智能反分析系统,并在实际工程中得到了应用。本文的具体工作内容包括以下三个方面：（1）介绍了bp神经网络和粒子群（pso）优化算法的基本理论,利用pso算法的全局寻优能力对bp神经网络的权值和阈值进行了优化,并在MATLAB上利用神经网络工具箱函数编程实现,最后利用常用的测试函数对pso算法的寻优能力进行了测试;（2）在微软的***平台上利用.NET与MATLAB混合编程理论开发了基于Web方式的隧道围岩参数智能反分析系统,实现了项目管理、监测数据的录入、回归分析、参数反演等功能,系统界面良好、操作简便,能够对围岩参数的反分析起到推广作用;（3）结合五道梁隧道现场情况,并利用正交试验设计和均匀试验设计构造了神经网络的学习和测试样本,利用隧道围岩参数智能反分析系统对五道梁隧道DK236+650断面进行了参数反演计算,并对计算结果进行了分析。最后,将反演出的围岩参数代入FLAC3D正分析程序进行了隧道开挖的位移计算,并将计算结果与实测结果进行了对比分析。

关键词：围岩参数 pso-bp算法智能反分析反分析系统

pso-bp算法在岩质边坡开挖卸荷中的应用

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哈尔滨师范大学自然科学学报 2016年第6期32卷 42-46页

作者：李佳戴丽媛河海大学

利用pso-bp算法建立函数非线性映射网络模型进行反分析,结合拉格朗日有限差分软件FLAC3D进行正分析,对岩质边坡开挖卸荷中的变形模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角进行分级拟合和预测.结果表明,在岩质边坡开挖卸荷中应用pso-bp算法有较高... 详细信息

利用pso-bp算法建立函数非线性映射网络模型进行反分析,结合拉格朗日有限差分软件FLAC3D进行正分析,对岩质边坡开挖卸荷中的变形模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角进行分级拟合和预测.结果表明,在岩质边坡开挖卸荷中应用pso-bp算法有较高的拟合精度和预报精度.

关键词： bp神经网络边坡卸荷 pso-bp算法反分析

pso-bp网络算法在运动要素解算中的应用

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数字海洋与水下攻防 2018年第3期1卷 7-11页

作者：程国胜周祥龙中国船舶重工集团公司第七一○研究所海军潜艇学院

为了改善被测目标运动要素计算精度,提出了采用pso-bp神经网络算法作为运动要素解算的方程。该算法将粒子群算法作为bp神经网络的学习算法,提高bp网络的全局收敛性和收敛速度,将观测到的运动目标参数作为pso-bp神经网络的输入,并将运动... 详细信息

为了改善被测目标运动要素计算精度,提出了采用pso-bp神经网络算法作为运动要素解算的方程。该算法将粒子群算法作为bp神经网络的学习算法,提高bp网络的全局收敛性和收敛速度,将观测到的运动目标参数作为pso-bp神经网络的输入,并将运动目标的方位作为主要输出量,将运动目标的方位值与误差期望值进行比较并作为pso的输入修改bp网络权值,进而得到高精度bp神经网络。对该算法进行仿真计算,结果表明:基于该算法的运动目标运动要素解算,尤其是运动方位的解算器精度可以达到0.128°,提高了运动要素解算的精度和速度。

关键词： pso机制 pso-bp算法运动要素参数优化

基于优化pso-bp算法的无线局域网DoS攻击检测

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基于优化PSO-BP算法的无线局域网DoS攻击检测