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动态多群粒子群优化稀疏分解在薄涂层超声测厚中的应用
1
作者 刘易奕 黄华 +3 位作者 王志刚 王海涛 卢超 李秋锋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期61-69,共9页
基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特... 基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特性对匹配追踪算法进行优化。基于混沌策略生成惯性权重,并将学习因子和惯性权重通过三角函数关系联立在一起,而在位置更新中增加时间因子和混沌扰动策略的影响因素,平衡了算法的局部寻优和全局寻优能力。仿真与试验表明,改进后的算法检测精度得到较大提升,能够满足实际应用,并且极大地提升了稀疏分解运算的效率,与金相检测结果对比,防火涂层检测相对误差为-4.65%,防腐涂层的检测相对误差为1.33%。 展开更多
关键词 防护涂层 超声检测 稀疏分解 混沌扰动 动态多群粒子群优化(dms-pso)
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基于粒子群优化算法的农业机器人控制策略研究 被引量：2
2
作者 王娜 吴延凯 许娜 《农机化研究》 北大核心 2025年第1期205-209,共5页
介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较... 介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较快,能够满足设计要求,证明系统具有一定的可行性。 展开更多
关键词 农业机器人 粒子群 优化约束模型 避障 路径规划
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快速综合学习粒子群优化算法
3
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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基于分数阶粒子群优化算法的水电机组一次调频参数辨识
4
作者 王炜 朱蕾 +5 位作者 许存华 张建新 彭辉 黄自万 邓云辉 袁晓辉 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期186-190,共5页
由于水电机组和调速器实际物理性质比较复杂,难以从理论上直接推导出其模型参数。为此,提出一种改进的分数阶粒子群优化算法,针对水轮机调速系统一次调频模式,首先根据实际设备的物理结构、运行机理分析建立了水电机组调速系统的调节器... 由于水电机组和调速器实际物理性质比较复杂,难以从理论上直接推导出其模型参数。为此,提出一种改进的分数阶粒子群优化算法,针对水轮机调速系统一次调频模式,首先根据实际设备的物理结构、运行机理分析建立了水电机组调速系统的调节器模型、随动装置模型及机组被控对象模型;然后应用小波阈值降噪法对水电机组一次调频试验数据进行预处理后,采用改进分数阶粒子群优化算法对各分块模型进行参数优化辨识;最后将各部分模型连成整体进行仿真校验。结果表明,改进分数阶粒子群优化算法在水电机组一次调频参数辨识中的精度提升效果明显。 展开更多
关键词 参数辨识 分数阶粒子群优化 一次调频 水轮机调节系统 仿真
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基于改进多目标粒子群算法的码头结构传感器优化布置
5
作者 周鹏飞 张雍 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期243-251,共9页
为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏... 为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏感性和冗余性、损伤识别不适定性以及模态线性独立性的多目标优化函数;改进多目标粒子群算法获取Pareto解集,利用TOPSIS熵权法确定最优传感器布置方案。在某高桩码头试验表明:与有效独立法和有效独立-模态动能法相比,IMOPSO得到的布设方案测点分布更均匀,在灵敏度矩阵条件数、MAC最大非对角元、损伤冗余性指标分别优化了45%、90%、5%以上;多种工况下的损伤位置和程度识别准确率在不同噪声下平均提高5%和7%以上。 展开更多
关键词 码头结构健康监测 传感器优化布置 损伤识别 改进多目标粒子群(IMOPSO)
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改进粒子群的多无人机协同搜索路径优化
6
作者 赵迅 刘云平 +3 位作者 王炎 还红华 徐梁 吴士林 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期213-220,共8页
粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此... 粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此问题,提出一种改进粒子群的多无人机协同搜索算法。将传统粒子群算法应用于多无人机协同搜索,在此基础上利用蚁群算法对粒子群进行改进,通过蚁群算法对群体内共享的位置信息进行筛选,计算出信息素指引位置,然后将信息素指引位置用于无人机搜索过程中粒子群算法的迭代,从而减少无人机往复搜索的问题。仿真实验表明:该搜索算法可以有效降低搜索的重复路径,减少搜索的总路程。 展开更多
关键词 多无人机 粒子群算法 蚁群算法 协同搜索 路径优化
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基于粒子群-伪谱凸优化的RBCC中段组合轨迹优化方法
7
作者 杨宇轩 费王华 +2 位作者 刘海礼 王培臣 闫循良 《航空兵器》 北大核心 2025年第1期115-125,共11页
针对RBCC中段组合轨迹优化设计问题,提出了一种基于粒子群-伪谱凸优化的嵌套优化方法。首先,根据飞行任务需求给出了中段飞行方案,并对组合轨迹优化问题进行了描述;其次,通过分析组合轨迹各段耦合机理,将组合轨迹优化问题转化为段间衔... 针对RBCC中段组合轨迹优化设计问题,提出了一种基于粒子群-伪谱凸优化的嵌套优化方法。首先,根据飞行任务需求给出了中段飞行方案,并对组合轨迹优化问题进行了描述;其次,通过分析组合轨迹各段耦合机理,将组合轨迹优化问题转化为段间衔接静态参数寻优与子段轨迹优化问题,并设计基于粒子群-伪谱凸优化的双层嵌套优化策略对该问题进行求解;上层通过粒子群算法确定静态参数,在此基础上,下层采用伪谱凸优化方法分段进行轨迹优化设计,通过伪谱离散和凸化技术的有机结合,将非凸、非线性优化问题转化为离散凸优化问题,并设计了基于信赖域收缩的序列凸优化求解策略,在保证各段轨迹最优性的同时,实现了中段组合轨迹优化问题的快速求解;最终,以某RBCC动力概念飞行器为例,完成了中段组合轨迹优化设计仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 RBCC 中段组合轨迹 双层嵌套优化 粒子群 伪谱凸优化
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自适应增强粒子群优化的R507A/CO_(2)复合制冷系统节能控制研究
8
作者 陈婉婷 姚晔 +1 位作者 渠海燕 崔波 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第5期87-96,共10页
针对冷库制冷系统中传统控制策略导致的能耗高、食品质量受损和不适应变负荷工况的问题,提出了基于自适应增强粒子群优化(AAPSO)算法的R507A/CO_(2)复合制冷系统全局优化节能控制策略。首先,综合考虑了压缩机、冷却塔和风机的耦合关系,... 针对冷库制冷系统中传统控制策略导致的能耗高、食品质量受损和不适应变负荷工况的问题,提出了基于自适应增强粒子群优化(AAPSO)算法的R507A/CO_(2)复合制冷系统全局优化节能控制策略。首先,综合考虑了压缩机、冷却塔和风机的耦合关系,建立了以能耗最小为目标的冷库制冷系统全局优化控制模型;然后,通过对群体学习因子和个体学习因子进行自适应改进,提出了一种具有动态调节能力的自适应增强粒子群优化算法,以应对冷库制冷系统的动态负荷变化需求;最后,将所提出的AAPSO算法应用于浙江省某冷库制冷系统的节能优化控制,开展节能优化实验。结果表明:AAPSO算法较粒子群优化(PSO)算法有更高的鲁棒性、动态适应性和求解效率;与传统的规则控制策略相比,基于AAPSO算法优化后的冷库系统在稳定工况下全段平均节能率达到3.5%,在非稳定工况下全段平均节能率达到9.5%,证明了基于AAPSO算法的全局优化节能控制策略的有效性,可为冷库系统节能运行提供理论依据和实践参考。 展开更多
关键词 冷库 节能 制冷系统 粒子群优化算法
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基于粒子群优化BP神经网络的核事故源项反演
9
作者 游清悦 曹博 +3 位作者 彭丁萍 李中昊 缪学伟 陈洲亮 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所... 核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所需的数据集。利用Matlab构建了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的核事故源项反演模型,同时考虑了粒子群算法中超参数和适应度函数的不同对算法优化性能的影响。结果表明:PSOBP模型源项反演测试结果的平均绝对百分比误差为2.14%,平均绝对误差为0.011437,均方差为0.000685,各个评价指标明显优于BP神经网络,验证了该模型的可行性,有助于快速核应急响应。 展开更多
关键词 源项反演 BP神经网络 粒子群优化 参数优化 适应度函数
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
10
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于多目标粒子群算法的分层注聚流线型阀芯结构优化
11
作者 张仕帆 贾德利 龚斌 《石油矿场机械》 2025年第2期46-56,共11页
在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-... 在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-Burman试验分析结构因素的显著性,利用响应面法构建其与响应值的回归模型。结合多目标粒子群优化算法和熵权法,确定了流线形阀芯的最优结构参数。研究结果表明,外径、槽间距和后槽间角是影响节流压差和平均剪切速率的显著因素。节流压差和平均剪切速率的指标权重分别为0.5022和0.4978。优化后流线形阀芯的外径为18 mm、槽间距为12 mm、前槽间角为35°以及后槽间角为45°,对应的节流压差和平均剪切速率分别为45.68 kPa和1731.32 s^(-1)。与优化前相比,节流压差提高2.33%,平均剪切速率降低1.87%,流线形阀芯的应用性能得到提高。研究成果为提升分层注聚技术中配注装置的应用性能提供了理论支撑,有助于推动油田的高效开发。 展开更多
关键词 分层注聚 流线形阀芯 结构优化 响应面法 多目标粒子群优化算法
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基于简化粒子群优化算法的EPB制动最佳滑移率在线辨识方法
12
作者 孙旭睿 樊智敏 《舰船电子工程》 2025年第1期111-117,共7页
针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬... 针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬架变形,建立了包含前后轮7自由度1/2车半主动悬架模型的车辆模型,该模型能够根据车速、轮速和制动力矩准确计算出车辆制动时的车轮纵向力和垂向力。提出基于简化粒子群优化算法的最佳滑移率辨识方法,对Pacejka轮胎-路面模型进行实时参数辨识,辨识出最大纵向力对应的最佳滑移率。最后,基于车辆EPB动态紧急制动工况,在Matlab/Simulink平台进行了仿真试验,证明了论文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 EPB动态紧急制动 Pacejka轮胎-路面模型 粒子群优化算法 最佳滑移率辨识 半主动悬架
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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法
13
作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪
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基于响应曲面法和粒子群优化算法的凸轮磨削工艺参数优化
14
作者 丁明阳 赵锦国 +5 位作者 周康康 徐刚强 李孝禄 朱彦康 陈源 梁明轩 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期80-90,共11页
为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的... 为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的目标响应非线性数学模型;基于凸轮的形状特点,建立工件瞬时材料去除率模型;以最小化磨削振动、表面粗糙度及最大化去除率为优化目标,利用综合函数法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对工艺参数进行了优化。结果表明,在砂轮线速度80.6731 m/s、工件转速35 r/min、磨削深度30μm的工况下,磨削振动减少了20.8%,凸轮表面粗糙度值降低了11.88%,材料去除率增加了22.739 mm3/s。利用扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)对磨削后工件的表面形貌进行了分析,并对元素成分进行半定量测定。结果表明,砂轮线速度较小而工件转速及磨削深度较大时,凸轮表面缺陷和形变对表面粗糙度影响较大。 展开更多
关键词 凸轮磨削 参数优化 响应曲面法 粒子群优化算法 显微分析
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基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
15
作者 韩一峰 胡坚柯 王靖坤 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第1期201-207,共7页
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设... 针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。 展开更多
关键词 露顶式平面钢闸门 容许应力 活跃目标粒子群算法 强度复核 优化设计
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基于粒子群的小型无人机低过载压缩空气发射参数选择和优化算法
16
作者 张奉林 董轶昊 +3 位作者 辛建社 郭丽萍 谷雪晨 曲家琦 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期206-221,共16页
为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/... 为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/低压室初始容积对发射过程内弹道性能参量的变化规律,运用基于子母弹原理的改进粒子群优化算法对发射参数进行优化设计,分析并验证优化结果的有效性。研究结果表明:脉冲阀面积对无人机峰值过载呈正相关影响,并对气体的质量流量影响显著;增大脉冲阀全开启时间可以有效降低无人机的峰值过载;高压室容积主要通过改变气体质量流量从而对内弹道性能进行影响,并且高压室容积越大对高/低压室的压差变化越明显;合理增大低压室容积可以有效降低峰值加速度的大小,并对无人机出筒速度影响较弱,有利于提高无人机在发射过程中的稳定性;改进粒子群优化算法可以有效优化小型无人机低过载压缩空气发射参数选择。所得研究结果对无人机压缩空气发射参数选择、设计试验和工程化应用具有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 无人机 压缩空气发射系统 内弹道特性 粒子群优化算法
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一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法
17
作者 周少杰 《信息技术与信息化》 2025年第4期87-91,共5页
随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混... 随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混淆器,其混淆规则众多,不同应用在不同混淆策略下,体积优化差距较大。为此,文章设计了一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法。该方法以应用体积优化为目标,通过粒子群算法的速度更新和位置更新,搜索最佳策略,为Java字节码提供最合适的混淆规则组合。实验结果表明,该方法相对于R8和ProGuard混淆器的核心规则,能够获得8.3%的体积优化效果,有利于生成更小的安卓应用。 展开更多
关键词 体积优化 R8 ProGuard 粒子群优化算法 安卓应用
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基于模拟退火粒子群算法的微电网优化调度
18
作者 梅雨 《现代信息科技》 2025年第5期134-138,共5页
在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保... 在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保性两个目标函数,然后引入了模拟退火粒子群优化算法用于求解多目标优化模型,以达到优化经济和环保目标的目的。仿真结果表明,在解决微电网多目标优化问题时,引入模拟退火粒子群优化算法能够有效提升系统性能,使得微电网的运行状态更倾向于经济高效和环保友好,从而推动了可再生能源微电网的可持续发展。 展开更多
关键词 微电网 模拟退火粒子群算法 优化调度 多目标优化
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以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法
19
作者 赵润程 郑明钊 《长江信息通信》 2025年第1期213-215,共3页
由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统... 由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统时云任务调度数学模型,采用粒子群优化算法求解模型,得到最佳以云平台承载系统时云任务调度策略。实验结果表明,设计方法下服务资源负载均衡度指标数值为0.23,该方法可以很好地解决以云平台承载系统时云任务调度问题。 展开更多
关键词 云平台承载系统 粒子群优化算法 云任务 算力调度 调度方法
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基于粒子群优化神经网络的机械臂跟踪控制
20
作者 屈晓宇 王家隆 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期48-54,共7页
针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RB... 针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RBF神经网络;最后,通过MATLAB仿真验证所提出控制器的有效性和可行性。结果表明:与一般RBF神经网络自适应控制器相比,粒子群优化RBF神经网络自适应控制器在路径跟踪上具有更高的控制精度。 展开更多
关键词 智能消防机械臂 神经网络 自适应 粒子群优化算法
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