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基于竞选算法的移动机器人路径规划
被引量：
1
1
作者
李劲
吕文阁
侯梦华
《机床与液压》
北大核心
2009年第1期30-31,68,共3页
提出了一种路径规划的新方法,利用链接图法(MAKLINK Graph)建立规划环境模型,将规划分为两个层次:用E.W.Dijkstra算法求链接图的最短路径,得到初始路径点;用竞选算法来调整各个初始路径点,得到最优的或近似最优的移动路径点。分析结果...
提出了一种路径规划的新方法,利用链接图法(MAKLINK Graph)建立规划环境模型,将规划分为两个层次:用E.W.Dijkstra算法求链接图的最短路径,得到初始路径点;用竞选算法来调整各个初始路径点,得到最优的或近似最优的移动路径点。分析结果表明该方法是有效的。
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关键词
移动机器人
路径规划
链接图
e.w
.
dijkstra
算法
竞选算法
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职称材料
汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法
被引量：
13
2
作者
张频捷
张立军
+1 位作者
孟德建
何臻
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期169-175,共7页
利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象...
利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。
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关键词
主动噪声控制
硬件布放
代理模型
多目标遗传算法
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职称材料
题名
基于竞选算法的移动机器人路径规划
被引量：
1
1
作者
李劲
吕文阁
侯梦华
机构
广东工业大学机电工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2009年第1期30-31,68,共3页
基金
广东省自然科学基金资助项目(07001748)
文摘
提出了一种路径规划的新方法,利用链接图法(MAKLINK Graph)建立规划环境模型,将规划分为两个层次:用E.W.Dijkstra算法求链接图的最短路径,得到初始路径点;用竞选算法来调整各个初始路径点,得到最优的或近似最优的移动路径点。分析结果表明该方法是有效的。
关键词
移动机器人
路径规划
链接图
e.w
.
dijkstra
算法
竞选算法
Keywords
Mobile robot
Path planning
Maklink graph
e.w. dijkstra algorithm
Competitive
algorithm
分类号
TP278 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法
被引量：
13
2
作者
张频捷
张立军
孟德建
何臻
机构
同济大学汽车学院
智能型新能源汽车协同创新中心
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期169-175,共7页
文摘
利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。
关键词
主动噪声控制
硬件布放
代理模型
多目标遗传算法
Keywords
Abstract
Here , the issue o f loudspeakers or microphones opt imal placement of vehicle active noise control （ ANC ） systems was investigated. First o f al l, a method was introduced to pre dic t the effect o f vehicle m ulticha nne l ANC systems based on the boundary element methods （BEM ） sim u la t io n. The method was replaced by a surrogate model so that the fast predicting the system, s denoising performance was realized. The number and location o f microphones and speakers were taken as variables in such a model so that the model was optimized w ith M at la b. A k in d o f M u lt i-o b je c t iv e genetic
algorithm
was used to optimize this model. The placement plans reducing noise w e l l in fu l l frequency domain w i th least loudspeakers and microphones were retaine d. Pareto opt imal front o f the optimization model was used to give a quantitative result of the relationship between the number o f loudspeakers or microphones resources and the noise reduction ef fec t. The results provided a basis for arranging the location of loudspeakers and microphones in a vehicles.Key words： active noise control
hardware placement
surrogate model
multi-objective genetic
algorithm
分类号
TB535 [理学—声学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于竞选算法的移动机器人路径规划
李劲
吕文阁
侯梦华
《机床与液压》
北大核心
2009
1
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职称材料
2
汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法
张频捷
张立军
孟德建
何臻
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
13
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