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Self-adaptive PID controller of microwave drying rotary device tuning on-line by genetic algorithms 被引量:6
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作者 杨彪 梁贵安 +5 位作者 彭金辉 郭胜惠 李玮 张世敏 李英伟 白松 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第10期2685-2692,共8页
The control design, based on self-adaptive PID with genetic algorithms(GA) tuning on-line was investigated, for the temperature control of industrial microwave drying rotary device with the multi-layer(IMDRDWM) and wi... The control design, based on self-adaptive PID with genetic algorithms(GA) tuning on-line was investigated, for the temperature control of industrial microwave drying rotary device with the multi-layer(IMDRDWM) and with multivariable nonlinear interaction of microwave and materials. The conventional PID control strategy incorporated with optimization GA was put forward to maintain the optimum drying temperature in order to keep the moisture content below 1%, whose adaptation ability included the cost function of optimization GA according to the output change. Simulations on five different industrial process models and practical temperature process control system for selenium-enriched slag drying intensively by using IMDRDWM were carried out systematically, indicating the reliability and effectiveness of control design. The parameters of proposed control design are all on-line implemented without iterative predictive calculations, and the closed-loop system stability is guaranteed, which makes the developed scheme simpler in its synthesis and application, providing the practical guidelines for the control implementation and the parameter design. 展开更多
关键词 industrial microwave DRYING ROTARY device self-adaptive PID controller genetic algorithm ON-LINE tuning SELENIUM-ENRICHED SLAG
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基于SAGA-SVR预测模型的水稻种子水分含量高光谱检测 被引量:11
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作者 芦兵 孙俊 +1 位作者 杨宁 武小红 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2342-2348,共7页
【目的】利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率。【方法】通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitzky-Golay, S-G)算法对原... 【目的】利用高光谱技术测定水稻种子的水分含量,为其品质监测和筛选提供参考依据,从而提高水稻良种筛选率。【方法】通过电烘箱恒重法制备120份不同水分含量的水稻种子样本作为研究对象,利用多项式平滑(Savitzky-Golay, S-G)算法对原始光谱数据进行降噪平滑处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)对预处理后的数据进行特征波长的优选。为提高建模效率,提高各水分含量区间光谱特征值的区分度,使用模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)算法对各区间的样本数据进行聚类处理,最后利用支持向量回归机(Support vector regression, SVR)定量检测模型建立特征光谱数据与水稻种子水分含量的映射关系。【结果】由于FCM未达到预期的聚类效果,而引入遗传模拟退火算法(Simulated annealing genetic algorithm,SAGA)进行聚类,分别对基于原始特征值、FCM及SAGA聚类的SVR训练结果进行比较,发现基于SAGA聚类的光谱样本数据训练效果更好,预测集决定系数可达0.8956,均方根误差3.75%。由于决定系数不够理想,引入松弛变量降低间隔阈值,最终模型预测集决定系数为0.9286,均方根误差为3.42%,此时模型达最佳性能,能满足实际应用需求。【建议】基于聚类算法,提高光谱数据的准确性;通过合理调整模型参数,提高预测模型性能;推动高光谱农产品检测相关装备的研制。 展开更多
关键词 水稻种子 高光谱 模糊C-均值聚类(FCM) 遗传模拟退火(saga) 支持向量回归机(SVR)
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基于SAGA算法的双40英尺场桥作业调度优化及比较分析 被引量:2
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作者 于蒙 许珍丽 谭天姣 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1885-1898,共14页
基于双40 ft场桥的作业特点,建立以最小作业时间为目标的混堆箱区内传统单吊具场桥、单起升双40 ft场桥,以及双起升双40 ft场桥调度模型。通过SAGA(simulate anneal genetic algorithm)算法求解模型,达到了优化场桥设备配置和调度策略... 基于双40 ft场桥的作业特点,建立以最小作业时间为目标的混堆箱区内传统单吊具场桥、单起升双40 ft场桥,以及双起升双40 ft场桥调度模型。通过SAGA(simulate anneal genetic algorithm)算法求解模型,达到了优化场桥设备配置和调度策略、缩短平均装卸时间、提高自动化码头作业效率的目标。对比了不同相邻箱占比、总任务量和贝位数情况下的3种场桥的作业效率。结果表明:在相邻箱占比、总任务量或贝位数不同的情况下,双40 ft场桥效率均高于单吊具场桥,验证了调度模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 自动化集装箱码头 混堆箱区 双40ft场桥 单吊具场桥 saga(simulateannealgenetic algorithm)
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基于响应面模型与自适应遗传算法的中空型行波超声电机柔性转子结构优化 被引量:30
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作者 牛子杰 孙志峻 +2 位作者 陈超 时运来 赵淳生 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第30期5378-5385,共8页
中空型行波超声电机柔性转子由于结构复杂,因此存在设计空间较小、转子与定子接触界面接触不均匀、转子变形后内应力较大等问题。该文首先利用有限元方法建立转子尺寸参数化有限元模型;然后用拉丁超立方(LatinHypercube)随机抽样法,在... 中空型行波超声电机柔性转子由于结构复杂,因此存在设计空间较小、转子与定子接触界面接触不均匀、转子变形后内应力较大等问题。该文首先利用有限元方法建立转子尺寸参数化有限元模型;然后用拉丁超立方(LatinHypercube)随机抽样法,在设计空间内建立响应面模型;最后,利用自适应遗传优化算法(self-adaptive genetic algorithm,SAGA)基于响应面模型得到设计空间内的全局最优解。为了验证优化结果的合理性,设计了定子外径为ф70 mm,陶瓷片内外径尺寸分别为ф55 mm和ф70 mm的超声电机配合该文设计的转子进行磨合实验。实验证明,经过优化设计得到的转子与定子之间接触更均匀,转子变形后内应力减小,转子变形空间更大。 展开更多
关键词 超声电机 响应面模型 自适应遗传算法 拉丁超立方抽样 结构优化
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一种代理遗传算法及其在气动优化设计中的应用 被引量:12
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作者 苏伟 高正红 夏露 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期303-307,共5页
遗传算法具有良好的鲁棒性和全局优化等优点,但是需要进行大量目标特性的计算,因此计算量很大。针对这一问题,利用代理模型计算量小的优点,将代理模型引入到遗传算法中,建立了一种高效的代理遗传算法。在该算法中,以遗传算法为整体框架... 遗传算法具有良好的鲁棒性和全局优化等优点,但是需要进行大量目标特性的计算,因此计算量很大。针对这一问题,利用代理模型计算量小的优点,将代理模型引入到遗传算法中,建立了一种高效的代理遗传算法。在该算法中,以遗传算法为整体框架,在优化搜索中部分使用代理模型进行目标特性分析,大大减少了计算量。为防止代理模型不精确带来的影响,在优化过程中通过引入EI方法,较好地解决了算法中校正个体的选择问题。为了验证方法的有效性,使用该算法进行了翼型的气动外形优化设计,升阻比提高了40%。与基本遗传算法相比,该算法的优化结果与之相当,但计算时间减少了约75%。结果表明该算法对遗传算法的改进是有效的,适合进行气动外形优化设计。 展开更多
关键词 代理模型 遗传算法 代理遗传算法 EI方法 气动优化设计
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量子行为粒子群优化算法的布局问题研究 被引量:12
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作者 黄建江 须文波 +1 位作者 孙俊 董洪伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期3015-3018,共4页
基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解... 基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解布局优化问题的有效性。 展开更多
关键词 量子行为粒子群算法 布局优化 二维不规则多边形 模拟退火遗传算法 启发式底左算法
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一种不规则零件排样的新粒子群优化策略 被引量:4
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作者 黄建江 须文波 董洪伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第19期64-67,70,共5页
基于图形扫描转换的启发式底左(Heuristic Bottom-Left,HBL)算法,把一种最大速度收缩策略(Maximal Velocity Contrac-tile Strategy,MVCS)的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法应用于不规则零件的优化排样,给出了新的排... 基于图形扫描转换的启发式底左(Heuristic Bottom-Left,HBL)算法,把一种最大速度收缩策略(Maximal Velocity Contrac-tile Strategy,MVCS)的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法应用于不规则零件的优化排样,给出了新的排样组合优化算法(MVCS-PSO)的粒子构造方法和零件排样过程,通过实例把该算法与模拟退火遗传算法(Simulated Annealing Genetic Al-gorithms,SAGA)进行优化排样比较,实验结果表明,具有良好的非线性和动态搜索性能的MVCS-PSO算法是求解排样问题的一种高效算法。 展开更多
关键词 最大速度收缩策略 粒子群优化 不规则零件排样 模拟退火遗传算法 启发式底左算法
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基于MATLAB环境的抗滑桩智能优化设计系统 被引量:1
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作者 夏元友 曹杉杉 刘磊 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2007年第3期23-26,共4页
介绍了基于MATLAB的抗滑桩智能优化设计系统的基本思路,并给出了该系统的总体结构、主要功能以及主要模块——抗滑桩BP网络结合模拟退火遗传算法SAGA(Simulated Annealing Genetic Algorithm)优化设计模块。该系统主要实现了非线性优化... 介绍了基于MATLAB的抗滑桩智能优化设计系统的基本思路,并给出了该系统的总体结构、主要功能以及主要模块——抗滑桩BP网络结合模拟退火遗传算法SAGA(Simulated Annealing Genetic Algorithm)优化设计模块。该系统主要实现了非线性优化方法和BP网络结合模拟退火遗传算法两种优化方法智能优化抗滑桩设计,最后将该系统应用于云南省祥临公路古滑坡防治方案优化设计。 展开更多
关键词 模拟退火遗传算法 BP网络 DDE ODBC ACCESS
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生命线工程网络抗震优化算法研究
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作者 刘威 李杰 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期325-330,共6页
以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗... 以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力. 展开更多
关键词 生命线工程网络 遗传算法 模拟退火算法 遗传-模拟退火混合算法 拓扑优化
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