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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
1
作者
李佳璇
康绍鹏
+4 位作者
杨静
刘凯磊
强红宾
柯贤胜
崔毅
《现代制造工程》
北大核心
2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速...
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。
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关键词
径向柱塞液压马达
内曲线
自适应非线性动态权重
多子种群竞争优化策略
改进粒子群算法
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职称材料
基于种群分区的多策略综合粒子群优化算法
被引量：
18
2
作者
李冰晓
万睿之
+1 位作者
朱永杰
赵新超
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期85-94,共10页
针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优收敛精度不高的问题,提出一种基于种群分区的多策略综合学习粒子群优化算法(MSPSO).该算法利用竞争机制将种群分为两个子种群:潜力子群与普通子群,对这两个子群实行不同的进化策略,潜力子群中的...
针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优收敛精度不高的问题,提出一种基于种群分区的多策略综合学习粒子群优化算法(MSPSO).该算法利用竞争机制将种群分为两个子种群:潜力子群与普通子群,对这两个子群实行不同的进化策略,潜力子群中的粒子主要负责全局探索,普通子群中的粒子则侧重于局部勘探.为验证算法的性能,在不同类型的基准函数上与其他粒子群算法及其他群智能算法进行对比,所提算法都能取到最优的平均结果,证明所提算法具有更优异的算法性能.
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关键词
粒子群
优化
竞争
机制
多
策略
学习
种群
分区
综合学习
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职称材料
模糊控制强化生物除磷SBR系统的除磷过程
3
作者
崔有为
王淑莹
+2 位作者
朱岩
李桂星
彭永臻
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期95-100,共6页
采用在线ORP和pH仪对两个平行的强化生物除磷(EBPR)SBR反应系统的厌氧放磷、缺氧吸磷和好氧吸磷过程进行监测.针对聚糖菌(GAO)和聚磷菌(PAO)的竞争和影响PAO和反硝化聚磷菌(DPAO)的各种因素,验证了以氧化还原电位(ORP)和pH作为除磷过程...
采用在线ORP和pH仪对两个平行的强化生物除磷(EBPR)SBR反应系统的厌氧放磷、缺氧吸磷和好氧吸磷过程进行监测.针对聚糖菌(GAO)和聚磷菌(PAO)的竞争和影响PAO和反硝化聚磷菌(DPAO)的各种因素,验证了以氧化还原电位(ORP)和pH作为除磷过程模糊控制参数的可行性和有效性.在此基础上,确立了厌氧/好氧(A/O)SBR系统和厌氧/缺氧(A2) SBR系统除磷过程的模糊控制策略.对ORP和pH的在线检测不仅可以模糊控制厌氧放磷、缺氧吸磷和好氧吸磷过程所需时间,节约能源优化处理效果,而且可以指示系统运行效果和功能微生物种群的竞争行为.
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关键词
SBR系统
生物除磷
强化
反硝化聚磷菌
氧化还原电位
模糊控制
策略
缺氧吸磷
微生物
种群
反应系统
控制参数
在线检测
处理效果
能源
优化
竞争
行为
运行效果
指示系统
ORP
厌氧
pH仪
好氧
PAO
监测
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职称材料
题名
改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
1
作者
李佳璇
康绍鹏
杨静
刘凯磊
强红宾
柯贤胜
崔毅
机构
江苏理工学院机械工程学院
江苏省先进流体动力与装备工程研究中心
江苏恒立液压科技有限公司
出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第2期69-75,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51805228)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(22KJB460021,23KJA460006)
+1 种基金
常州市领军型创新人才引进培育项目(CQ20210093,CQ20220089)
江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX23_1616)。
文摘
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。
关键词
径向柱塞液压马达
内曲线
自适应非线性动态权重
多子种群竞争优化策略
改进粒子群算法
Keywords
radial plunger hydraulic motor
internal curve
adaptive nonlinear dynamic weight
multi-subpopulation competitive optimization strategy
improved particle swarm optimization
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于种群分区的多策略综合粒子群优化算法
被引量：
18
2
作者
李冰晓
万睿之
朱永杰
赵新超
机构
北京邮电大学理学院
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期85-94,共10页
基金
国家自然科学基金(61973042)
北京市自然科学基金(1202020).
文摘
针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优收敛精度不高的问题,提出一种基于种群分区的多策略综合学习粒子群优化算法(MSPSO).该算法利用竞争机制将种群分为两个子种群:潜力子群与普通子群,对这两个子群实行不同的进化策略,潜力子群中的粒子主要负责全局探索,普通子群中的粒子则侧重于局部勘探.为验证算法的性能,在不同类型的基准函数上与其他粒子群算法及其他群智能算法进行对比,所提算法都能取到最优的平均结果,证明所提算法具有更优异的算法性能.
关键词
粒子群
优化
竞争
机制
多
策略
学习
种群
分区
综合学习
Keywords
particle swarm optimization
competition mechanism
multi-strategy learning
population partition
comprehensive learning
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
模糊控制强化生物除磷SBR系统的除磷过程
3
作者
崔有为
王淑莹
朱岩
李桂星
彭永臻
机构
北京市水质工程与水质恢复重点实验室
中国市政工程东北设计研究院大连分院
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期95-100,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)，国家自然科学基金
文摘
采用在线ORP和pH仪对两个平行的强化生物除磷(EBPR)SBR反应系统的厌氧放磷、缺氧吸磷和好氧吸磷过程进行监测.针对聚糖菌(GAO)和聚磷菌(PAO)的竞争和影响PAO和反硝化聚磷菌(DPAO)的各种因素,验证了以氧化还原电位(ORP)和pH作为除磷过程模糊控制参数的可行性和有效性.在此基础上,确立了厌氧/好氧(A/O)SBR系统和厌氧/缺氧(A2) SBR系统除磷过程的模糊控制策略.对ORP和pH的在线检测不仅可以模糊控制厌氧放磷、缺氧吸磷和好氧吸磷过程所需时间,节约能源优化处理效果,而且可以指示系统运行效果和功能微生物种群的竞争行为.
关键词
SBR系统
生物除磷
强化
反硝化聚磷菌
氧化还原电位
模糊控制
策略
缺氧吸磷
微生物
种群
反应系统
控制参数
在线检测
处理效果
能源
优化
竞争
行为
运行效果
指示系统
ORP
厌氧
pH仪
好氧
PAO
监测
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
TP273.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
李佳璇
康绍鹏
杨静
刘凯磊
强红宾
柯贤胜
崔毅
《现代制造工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于种群分区的多策略综合粒子群优化算法
李冰晓
万睿之
朱永杰
赵新超
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
模糊控制强化生物除磷SBR系统的除磷过程
崔有为
王淑莹
朱岩
李桂星
彭永臻
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
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职称材料
已选择
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