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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量:3
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作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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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 被引量:1
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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(IMOPSO)
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
3
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子优化算法
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
4
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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一种改进粒子群优化算法的多接入边缘计算中服务迁移方法
5
作者 颜西山 韩卫光 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1298-1304,共7页
在5G网络中,托管服务是多接入边缘计算设施中实现低延迟、高带宽的关键.当边缘设施过载时,将会执行必要的服务迁移,这样可以满足用户的服务水平协议.而这样的操作无疑是具有挑战性的,现有的很多方法很少考虑应用程序特征或服务质量需求... 在5G网络中,托管服务是多接入边缘计算设施中实现低延迟、高带宽的关键.当边缘设施过载时,将会执行必要的服务迁移,这样可以满足用户的服务水平协议.而这样的操作无疑是具有挑战性的,现有的很多方法很少考虑应用程序特征或服务质量需求,大多以用户的地理位置、系统资源利用率来决定何时触发边缘计算中的服务迁移.本文综合考虑应用程序特性、用户的服务质量和系统资源利用率,提出了一种改进粒子群优化算法的多接入边缘计算中服务迁移方法,此方法可以主动进行业务迁移,利用改进的粒子群优化算法来触发边缘计算中的业务迁移.仿真实验结果表明,与标准粒子群算法和三参数平滑指数加权移动平均算法相比,本文方法具有更好的性能.与基于资源利用率的服务迁移相比,本文方法所触发执行的服务迁移可以显著地减少服务水平协议的违规. 展开更多
关键词 服务迁移 改进粒子优化 边缘计算 服务水平协议
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
6
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子优化算法
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:1
7
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
8
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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基于改进多目标粒子群算法的电动汽车充电优化策略
9
作者 胡浩鹏 葛佳蓓 魏云冰 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期261-270,共10页
针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成... 针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成本,电网负荷峰谷差为优化目标。采用改进的多目标粒子群算法进行求解,通过优化学习因子和引入动态惯性对权重值进行调整,Levy飞行扰动粒子群改进多目标粒子群优化算法。结合分时电价进行算例分析,结果表明,基于改进后的多目标粒子群算法的充电模型收敛速度快,可以跳出局部最优,更好进行多目标优化,达到降低电网负荷峰谷差和充电成本的目的。 展开更多
关键词 电动汽车 有序充电 优化模型 改进多目标粒子算法 配电网负荷 削峰填谷
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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
10
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。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种竞争优化策略 改进粒子算法
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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识 被引量:3
11
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子优化算法
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改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用 被引量:31
12
作者 卢志刚 杨国良 +1 位作者 张晓辉 文莹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期30-34,共5页
配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改... 配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。 展开更多
关键词 配电网络 破圈法 网络重构 禁忌搜索算法 图论 二进制粒子优化算法
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改进二进制粒子群优化的节点选择算法 被引量:14
13
作者 魏声云 张静 +1 位作者 郭虹 李鸥 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期150-156,共7页
针对无线传感器网络多目标跟踪节点选择问题,提出了一种最大化跟踪精度的二进制粒子群优化节点选择算法.该算法基于目标的预测位置,以费舍尔信息矩阵的迹为精度度量,构建节点优化选择模型,提出了二进制粒子群优化的改进形式,并用于节点... 针对无线传感器网络多目标跟踪节点选择问题,提出了一种最大化跟踪精度的二进制粒子群优化节点选择算法.该算法基于目标的预测位置,以费舍尔信息矩阵的迹为精度度量,构建节点优化选择模型,提出了二进制粒子群优化的改进形式,并用于节点选择模型的求解.改进的二进制粒子群优化算法采用矢量的二进制编码方式、约束满足的循环移位种群初始化方法,带V型转换函数的位置更新规则,并设计了引导因子引导粒子群的进化.仿真结果表明,所提出的节点选择算法能够有效地应用于多目标跟踪问题,与基本的二进制粒子群优化算法和遗传算法相比,改进的二进制粒子群优化算法能够在全局寻优和局部探索间取得平衡,且能有效地避免局部最优,对较大规模的网络具有很强的适用性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点选择 二进制粒子优化 费舍尔信息矩阵
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改进的带经验因子的二进制粒子群优化算法 被引量:6
14
作者 曹义亲 张贞 黄晓生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第2期311-315,共5页
针对传统二进制粒子群优化(BPSO)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优,从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题,提出一种改进的带经验因子的BPSO算法。该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新,... 针对传统二进制粒子群优化(BPSO)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优,从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题,提出一种改进的带经验因子的BPSO算法。该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新,从而引导粒子寻优。为避免粒子对历史信息的过度依赖,算法通过赏罚机制和历史遗忘系数对其进行调节,最后通过经验权重决定经验因子对速度更新的影响。仿真实验结果表明,与经典BPSO算法以及相关改进算法相比,新算法无论在收敛速度还是全局搜索能力上,都能达到更好的效果。 展开更多
关键词 二进制粒子优化 历史信息 赏罚机制 经验因子 经验权重
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基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构研究 被引量:12
15
作者 任怀溥 盛四清 王晓蔚 《电网与清洁能源》 2011年第8期40-43,49,共5页
提出了一种基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构方法,该算法在二进制粒子群优化算法的基础上,通过结合破圈法理论以控制粒子的更新过程,使更新后的粒子100%符合网络的辐射状要求,从而减少了以往网络重构中辐射网判断的环节。此外算... 提出了一种基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构方法,该算法在二进制粒子群优化算法的基础上,通过结合破圈法理论以控制粒子的更新过程,使更新后的粒子100%符合网络的辐射状要求,从而减少了以往网络重构中辐射网判断的环节。此外算法还引入了禁忌搜索算法的思想,克服了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷。最后对IEEE单馈线33节点系统进行计算,证实了算法的有效性,并与相关文献中的算法进行比较,表明算法具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力。 展开更多
关键词 网络重构 二进制粒子优化算法 破圈法理论 禁忌搜索算法
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改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置 被引量:2
16
作者 郝晋峰 康建设 +1 位作者 史宪铭 张贝贝 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第8期65-68,共4页
传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题。在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析。结合免疫算法的"亲和度... 传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题。在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析。结合免疫算法的"亲和度"思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法。案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题。 展开更多
关键词 传感器优化配置 有向图 改进二进制粒子算法 故障诊断
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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
17
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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基于改进粒子群算法和极限学习机模型的配电网物资需求预测
18
作者 王永利 赵中华 +2 位作者 张一诺 冯天义 刘怡然 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6410-6418,共9页
为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的... 为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的因素。其次,利用引入自适应惯性因子和学习因子的改进粒子群算法调整极限学习机的最佳参数组合,训练各类配网项目物资需求预测模型。最后,以南方电网深圳市某供电局2020—2022年基建项目10 kV电力电缆需求情况为例,将GRA-IPSO-ELM(grey relational analysis,improved particle swarm optimization,and extreme learning machines)德尔菲法和灰色关联分析法模型与常见的4种预测模型的结果进行对比。结果表明,相较于ELM模型、支持向量机模型以及PSO-ELM模型,GRA-IPSO-ELM模型预测准确率得到10.38%、5.37%、3.83%的提升,可见,所提出的模型实现了对配网物资需求数量准确且高效的预测。 展开更多
关键词 物资需求预测 配电网 极限学习机 改进粒子优化算法
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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化
19
作者 窦江玲 魏帅兵 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期288-291,共4页
提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。 展开更多
关键词 二进制粒子算法(BPSO) 贴片天线 多样性 变异 拓扑优化
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基于改进二进制粒子群算法的LFSR种子优化方法研究
20
作者 葛鹏岳 黄考利 +1 位作者 吕晓明 方建 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第1期78-80,共3页
为降低BIST测试功耗,采用一种改进的二进制粒子群算法对LFSR种子进行优选,使测试图形的长度得到减小进而降低了测试功耗;以ISCAS’85 benchmark电路作为测试对象,同时用粒子群算法和模拟退火算法进行实验,通过对比结果证明了该方法简单... 为降低BIST测试功耗,采用一种改进的二进制粒子群算法对LFSR种子进行优选,使测试图形的长度得到减小进而降低了测试功耗;以ISCAS’85 benchmark电路作为测试对象,同时用粒子群算法和模拟退火算法进行实验,通过对比结果证明了该方法简单有效,可以在不增加硬件开销的情况下大幅度降低BIST测试功耗。 展开更多
关键词 改进二进制粒子 LFSR 种子
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