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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法 被引量:10
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作者 漆伟 冯鹏 +3 位作者 魏彪 郑冬 于婷婷 刘鹏勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期194-200,共7页
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征... 基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。 展开更多
关键词 紫外-可见光谱法 嵌入式粒子-遗传算法 波长特征选择 偏最小二乘法 化学需氧量
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利用遗传-粒子群优化混合算法求取剩余静校正量 被引量:3
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作者 何超群 王彦春 张品 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期656-659,共4页
剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混... 剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混合算法利用了粒子群优化算法的速度和位置的更新规则,并引入遗传算法里的交叉变异思想。用混合算法和遗传算法分别对两个理论模型进行试处理,处理结果表明,混合算法比遗传算法具有更好的性能,是一种求取复杂地形条件下剩余静校正量的实用方法。 展开更多
关键词 剩余静校正 遗传算法 粒子算法 粒子优化-遗传混合算法
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基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略 被引量:2
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作者 郭磊 雪晴 +2 位作者 董彦磊 耿纪昭 尹展 《无线电通信技术》 2020年第1期108-115,共8页
以提高天基资源调度效率为目标,提出一种基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略。将资源调度问题抽象为任务排序模型,设计适用于任务排序的十进制编码规则;通过重新定义遗传算法中选择、交叉和变异算子的进化行为以及粒子群算法的速... 以提高天基资源调度效率为目标,提出一种基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略。将资源调度问题抽象为任务排序模型,设计适用于任务排序的十进制编码规则;通过重新定义遗传算法中选择、交叉和变异算子的进化行为以及粒子群算法的速度方向,结合遗传算法全局最优搜索、粒子群算法局部快速收敛等优点设计适用于天基资源调度的遗传-粒子群算法。通过实验验证遗传-粒子群算法能够在较短的时间内计算出全局最优解,是一种高效的天基资源调度解决方法。 展开更多
关键词 天基资源调度 卫星通信 遗传算法 粒子算法 遗传-粒子算法
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用离散粒子群优化算法求解WTA问题 被引量:19
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作者 曲在滨 刘彦君 徐晓飞 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期67-69,101,共4页
为了提高武器-目标分配(WTA)问题的求解效率和性能,提出了一种用离散粒子群(DPSO)算法求解此问题的新方法.对粒子群算法中的速度和位置进行了重新定义,使其可求解WTA这类离散组合优化问题,并采用贪心的启发式策略对迭代产生的方案进行调... 为了提高武器-目标分配(WTA)问题的求解效率和性能,提出了一种用离散粒子群(DPSO)算法求解此问题的新方法.对粒子群算法中的速度和位置进行了重新定义,使其可求解WTA这类离散组合优化问题,并采用贪心的启发式策略对迭代产生的方案进行调整,以利于快速找到最优或次优的分配方案.算法测试表明新算法执行速度快,结果令人满意,提出的算法能快速给出WTA问题的最优或近优分配方案. 展开更多
关键词 武器-目标分配 约束优化 粒子优化算法 遗传算法
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自适应卡尔曼滤波与PSO-GA-BP算法的机器人误差补偿 被引量:6
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作者 李光保 高栋 +2 位作者 路勇 平昊 周愿愿 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第20期2456-2465,共10页
采用七轴机器人设备夹持激光器的方式对某型号发射筒进行切割开孔加工。在加工过程中,因轨迹精度和绝对定位精度较低,容易对型号产品发射筒产生损伤和误差切割等问题,运用D-H算法建立七轴机器人理想模型,运用正逆运动学数值算法对理想... 采用七轴机器人设备夹持激光器的方式对某型号发射筒进行切割开孔加工。在加工过程中,因轨迹精度和绝对定位精度较低,容易对型号产品发射筒产生损伤和误差切割等问题,运用D-H算法建立七轴机器人理想模型,运用正逆运动学数值算法对理想模型进行验证,运用理想模型的理论位姿参数和激光跟踪仪的测量位姿参数基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波求解七轴机器人真实位姿坐标信息,得到理想位姿参数和真实位姿坐标信息的关节误差,然后结合粒子群优化-遗传算法-BP神经网络联合算法对七轴机器人建立误差预测模型,采用七轴机器人理论位姿参数作为输入样本,真实位姿与理论位姿的各关节角度差作为输出样本,通过库卡机器人Workvisual 5.0软件按照模型输出值对七轴机器人的各关节角度值进行补偿。经过仿真实验和加工,各关节误差补偿后的七轴机器人轨迹误差和绝对定位误差减小72%,满足工艺要求。 展开更多
关键词 激光切割 七轴机器人 误差补偿 粒子优化-遗传算法-BP Sage-Husa自适应卡尔曼滤波
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基于PSO-GA的Kriging插值法建立透地通信分层地层媒质模型 被引量:12
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作者 唐彤彤 杨维 邵小桃 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2913-2920,共8页
地层层系的不同分布对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。Kriging插值法利用地层媒质的有限采样点可有效建立分层地层媒质模型,其中的插值计算过程中变异函数模型参数的优化是准确构造地层分层模型的关键。为更好地解决由于采样点分... 地层层系的不同分布对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。Kriging插值法利用地层媒质的有限采样点可有效建立分层地层媒质模型,其中的插值计算过程中变异函数模型参数的优化是准确构造地层分层模型的关键。为更好地解决由于采样点分布不匀造成的插值点与采样点之间的误差,使求出的构建地层分界面的插值点更加逼近采样点,从而更精确地建立地层分层模型,提出了一种基于粒子群-遗传(PSO-GA)的Kriging插值法,对变异函数模型的参数进行优化。相比于基于PSO的Kriging插值法与基于GA的Kriging插值法,所提出的算法在粒子寻优迭代整个过程中通过粒子间的两次信息交换,不仅解决了陷入局部最优的问题,实现了全局最优样本,还加快了收敛的速度。仿真与分析结果表明采用所提出的基于PSO-GA的Kriging插值法建立透地通信分层地层媒质模型,相比于基于PSO的Kriging插值法与基于GA的Kriging插值法可获得更好的寻优性能及寻优稳定性。 展开更多
关键词 Kriging插值法 粒子优化-遗传算法 地层模型 透地通信
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基于PSO的级联马赫-曾德尔型光滤波器优化设计 被引量:2
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作者 邹喜华 潘炜 +3 位作者 罗斌 张伟利 王梦遥 秦张淼 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期216-219,共4页
首次应用连续和离散版本的粒子群优化算法(PSO),实现级联马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型光滤波器中关键结构参数(耦合角和相移因子)对理想系数的逼近,完成光滤波器的优化设计.结果表明:三级级联MZI型滤波器输出响应与理想响应之间的误差控制... 首次应用连续和离散版本的粒子群优化算法(PSO),实现级联马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型光滤波器中关键结构参数(耦合角和相移因子)对理想系数的逼近,完成光滤波器的优化设计.结果表明:三级级联MZI型滤波器输出响应与理想响应之间的误差控制在10-5量级内;同时与遗传算法(GA)设计方案相比,PSO方案具备计算时间少、逼近适应度好、滤波消光比高的特点. 展开更多
关键词 光滤波器 马赫-曾德尔干涉仪(MZI) 粒子优化算法(PSO) 遗传算法(GA)
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计入船舶待闸时间影响的船闸调度优化方法研究
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作者 李明伟 王梓鹤 +2 位作者 杨中仪 张启昭 安小刚 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期848-857,共10页
面对内河航运量快速增长趋势,为进一步提高船闸通航效率与服务满意度,本文开展了船闸调度优化方法研究。设计计入船舶待闸时间、闸室面积利用率和闸室吞吐量的调度模型多目标函数,给出考虑船舶占地面积和船舶长宽耦合影响的船舶-船闸匹... 面对内河航运量快速增长趋势,为进一步提高船闸通航效率与服务满意度,本文开展了船闸调度优化方法研究。设计计入船舶待闸时间、闸室面积利用率和闸室吞吐量的调度模型多目标函数,给出考虑船舶占地面积和船舶长宽耦合影响的船舶-船闸匹配度函数,提出基于剩余矩形算法的船舶排布算法,确定包括船闸、船舶空间属性和行为规则的约束条件,建立船闸选择-排布优化模型;提出了基于GA-PSO混合优化算法的SS&P-T模型求解方法;并基于实例进行仿真分析,结果表明:闸室面积利用率提升3.28%,吞吐量、船舶待闸时间分别减少1.51%、13.55%。 展开更多
关键词 船闸调度 船舶待闸时间 闸室面积利用率 闸室吞吐量 船舶-船闸匹配度 剩余矩形算法 遗传算法 粒子算法
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面向台风天气下主动配电网韧性提升的改进分级减载策略 被引量:16
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作者 王振浩 罗剑潇 +2 位作者 成龙 李国庆 顾欣然 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第22期34-48,共15页
为有效提升台风天气下主动配电网的韧性,提出同时考虑分级减载和同级负荷削减的主动配电网韧性提升方法。首先,综合考虑台风天气下强风和暴雨对配电网的影响,通过建立Batts台风风场模型和暴雨压强模型实现了对配电网元件故障率的量化分... 为有效提升台风天气下主动配电网的韧性,提出同时考虑分级减载和同级负荷削减的主动配电网韧性提升方法。首先,综合考虑台风天气下强风和暴雨对配电网的影响,通过建立Batts台风风场模型和暴雨压强模型实现了对配电网元件故障率的量化分析,进而采用蒙特卡洛(MonteCarlo)法模拟台风天气下的主动配电网故障场景,并利用系统信息熵进行场景筛选,确定故障规模。其次,提出了同时考虑最大化一级负荷存活量与故障孤岛中同级负荷削减逻辑的主动配电网分级减载策略。然后,提出包括综合鲁棒性、一级负荷损失速度和损失率、总负荷曲线面积缺失比的4个主动配电网韧性评估指标,并通过遗传-粒子群融合算法(hybrid GA and PSO algorithm,GA-PSO)对配电网韧性评估模型进行高效求解。最后,基于Matlab2020a仿真平台建立某实际配电网和IEEE118节点测试系统算例,验证了提出的考虑分级减载的台风天气下主动配电网韧性评估方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 韧性评估 分级减载 台风 遗传-粒子融合算法
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基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测 被引量:55
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作者 崔焕影 窦祥胜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第7期133-143,共11页
由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小... 由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GABP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。 展开更多
关键词 碳价格预测 经验模态分解算法 遗传算法—神经网络 粒子算法-最小二乘支持向量机 宏观经济因素
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静态障碍物下的遍历多任务目标机器人路径规划 被引量:10
12
作者 杨帆 薛亚冲 李靖 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2018年第4期65-71,共7页
针对粒子群-遗传算法存在计算成本过高并且单一算法不能解决有障碍物存在的地图上遍历多任务目标点的移动机器人避障行走问题,提出一种分级粒子群、遗传和A*算法相结合的遍历多任务路径规划新方法.规划时,首先使用分级粒子群-遗传算法... 针对粒子群-遗传算法存在计算成本过高并且单一算法不能解决有障碍物存在的地图上遍历多任务目标点的移动机器人避障行走问题,提出一种分级粒子群、遗传和A*算法相结合的遍历多任务路径规划新方法.规划时,首先使用分级粒子群-遗传算法计算出执行任务的最优顺序,然后使用A*算法按照目标执行顺序进行无碰撞路径规划.该方法将遗传算法中的交叉、变异应用到粒子群算法中,提高粒子群算法的全局寻优能力和稳定性,并对粒子群进行了等级划分,不同等级的粒子在下次迭代中采用不同的操作.仿真实验证明:该算法能够规划出更优的任务目标执行顺序,并且同等目标情况下,相比于粒子群-遗传算法,迭代次数降低约25%,规划时间降低约10%. 展开更多
关键词 静态障碍物 分级粒子群-遗传算法 交叉和变异 A*算法 多任务目标 机器人 路径规划
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考虑能耗约束的并行机组批调度 被引量:7
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作者 李国臣 乔非 +2 位作者 王俊凯 马玉敏 卢凯璐 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2063-2072,共10页
研究并行批处理机的组批调度问题,考虑炉容相同、功率不同的非等同并行机的总能耗约束,考虑工件尺寸和到达时间不同,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数规划模型。并行机组批调度问题属于NP-hard问题,采用先组批后调度的两阶段方... 研究并行批处理机的组批调度问题,考虑炉容相同、功率不同的非等同并行机的总能耗约束,考虑工件尺寸和到达时间不同,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数规划模型。并行机组批调度问题属于NP-hard问题,采用先组批后调度的两阶段方式求解。组批阶段采用基于FFLPT和BFLPT的启发式规则,调度阶段设计带邻域搜索的粒子群-遗传混合算法对模型进行求解。以轧辊生产企业并行热处理设备为研究案例进行模型和算法验证,分析不同能耗约束下最大完工时间优化值,并比较算法的优化性能。实验结果表明:本文算法提高标准遗传算法的收敛速度,且优于2种启发式算法;能耗与最大完工时间之间存在冲突关系,通过本文的模型和算法得到能耗与最大完工时间的近似Pareto前沿面,可为企业的实际生产提供指导。 展开更多
关键词 并行机 组批调度 能耗约束 最大完工时间 粒子-遗传算法 邻域搜索
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考虑空铁联运的城市轨道交通时刻表优化研究 被引量:4
14
作者 何文晖 孙克洋 +2 位作者 王兵 倪少权 陈钉均 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期351-358,共8页
高铁与航空联合运输服务因具备良好的换乘衔接性与可达性在综合运输体系中正逐渐受到关注。基于铁路车站与机场间出行乘客的换乘需求,调整城市轨道交通列车时刻表,使其与高铁列车时刻表以及机场航班时刻表实现合理的衔接。通过分析高铁... 高铁与航空联合运输服务因具备良好的换乘衔接性与可达性在综合运输体系中正逐渐受到关注。基于铁路车站与机场间出行乘客的换乘需求,调整城市轨道交通列车时刻表,使其与高铁列车时刻表以及机场航班时刻表实现合理的衔接。通过分析高铁列车与机场航班间的联运时间差对联运乘客出行路径选择的影响,以实现乘客等待时间最小化、空-铁联运乘客数最大化为目标,建立衔接铁路车站与机场间的城市轨道交通时刻表优化与联运乘客出行路径选择的模型。为验证该模型的可行性,通过改进混合粒子群-遗传算法,并以衔接重庆北站与重庆江北国际机场的城市轨道交通10号线和3号线为例进行分析。结果表明:优化后的城市轨道交通时刻表使得350名空-铁联运乘客实现联运,比优化前的列车时刻表满足的联运乘客数增加了2.34%。乘客总等待时间为16950.25 min,其中联运乘客总等待时间为1407.25 min,比原时刻表减少了16.1%;普通乘客总等待时间为15543 min,比原时刻表减少了9%。因此调整后的列车时刻表能更好地满足乘客的出行需求,通过分析空-铁联运乘客与普通乘客等待时间的目标权重、以及联运乘客出行路径的选择对时刻表优化的影响,可以为城市轨道交通运营部门编制合理的列车时刻表提供依据。 展开更多
关键词 时刻表优化 混合粒子遗传算法 城市轨道交通 -铁联运乘客需求 乘客等待时间
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考虑风电不确定性的风蓄火联合优化经济调度研究 被引量:36
15
作者 王博 詹红霞 +1 位作者 张勇 王颖杰 《电力工程技术》 北大核心 2022年第1期93-100,共8页
风电的间歇性、波动性和反调峰特性导致大量风能成为弃风,致使风电的经济效益和环保效益均受到影响。针对风电和抽水蓄能以及火电出力的不同特性,文中采用内外两层模型嵌套求解,即优先建立内层风蓄联合运行收益最大和风电入网波动最小... 风电的间歇性、波动性和反调峰特性导致大量风能成为弃风,致使风电的经济效益和环保效益均受到影响。针对风电和抽水蓄能以及火电出力的不同特性,文中采用内外两层模型嵌套求解,即优先建立内层风蓄联合运行收益最大和风电入网波动最小的双目标模型,以决定抽水蓄能机组的抽水功率或发电功率,再在外层建立计及不同置信水平风电预测误差的风蓄火联合收益最大的目标模型。以抽水蓄能和风电合作运行来应对风电的不确定性,同时采用机会约束规划来处理模型中的随机变量。采用粒子群优化-遗传算法混合优化算法求解模型,并通过IEEE 30节点系统验证了该模型在增加系统经济效益的同时可以降低风电出力波动性。 展开更多
关键词 风电 抽水蓄能 风电预测误差 机会约束规划 粒子优化-遗传算法混合算法 经济调度
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基于多信号流图模型的导弹系统级测试性设计研究 被引量:4
16
作者 韩露 史贤俊 +1 位作者 翟禹尧 林云 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期111-119,共9页
针对导弹长时间贮存,一次性使用特点,开展测试性设计工作难度较大的问题,提出采用多信号流图模型对导弹系统进行测试性设计研究。根据故障模式、影响及危害性分析(FMECA)信息确定系统的故障模式,采用多信号流图模型建立导弹系统级测试... 针对导弹长时间贮存,一次性使用特点,开展测试性设计工作难度较大的问题,提出采用多信号流图模型对导弹系统进行测试性设计研究。根据故障模式、影响及危害性分析(FMECA)信息确定系统的故障模式,采用多信号流图模型建立导弹系统级测试性模型,根据可达性算法得到故障-测试相关性矩阵,确定系统的测试性指标。考虑到现有算法如遗传算法、二进制粒子群算法等诸多算法的缺点,提出采用混合离散二进制粒子群-遗传算法对测试进行优化选取,将22个备选测试减少至14个,大大减少测试个数。最后通过实例验证,所提算法可以满足系统测试性指标精度要求,并有效降低测试个数,减少测试费用。 展开更多
关键词 测试性设计 多信号流图模型 相关性矩阵 测试性指标 混合离散二进制粒子-遗传算法 测试优化选取
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