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基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测 被引量:7
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作者 李岩 张久鹏 +2 位作者 何印章 赵晓康 张子轩 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期416-422,共7页
为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青... 为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性. 展开更多
关键词 沥青道面 性能预测 粒子算法 灰色模型 马尔可夫模型
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基于粒子群优化的非线性灰色Bernoulli模型在中长期负荷预测中的应用 被引量:23
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作者 方仍存 周建中 +2 位作者 张勇传 李清清 刘力 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期60-63,共4页
将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对... 将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对百分误差最小为目标,选择最优的模型参数。采用不同测试数据以及实际电网负荷数据进行了验证,结果表明上述模型有很好的适应性及较高的预测精度。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 线性灰色Bernoulli模型 粒子优化(PSO) 参数优选
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基于粒子群算法的非线性时变参数离散灰色预测模型 被引量:6
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作者 王亮 滕克难 +1 位作者 吕卫民 金永川 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第12期16-19,共4页
文章分析了传统GM(1,1)及DGM(1,1)模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造... 文章分析了传统GM(1,1)及DGM(1,1)模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造了一种拓展的非线性时变参数离散灰色预测模型(NTDGM(1,1)模型),并利用粒子群算法(PSO)优化得到模型中各参数,给出了该模型的建模步骤。算例分析表明文章提出的NTDGM(1,1)模型对各类型趋势数据均具有很好的模拟精度,能够很好地解决非线性序列的模拟问题。 展开更多
关键词 离散灰色模型 线性时变参数 预测 粒子算法
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一种新的近似非齐次直接离散灰色模型及其应用
4
作者 李长春 陈友军 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第9期140-146,共7页
为避免传统灰色预测模型从差分到微分之间转换产生的跳跃误差,更好地挖掘数据序列发展变化的内在规律,结合离散灰色建模方法和直接建模思想,引入时间二次项,构建了一种含非线性时变参数的近似非齐次直接离散灰色模型NDDGM(1,1,k,k^(2))... 为避免传统灰色预测模型从差分到微分之间转换产生的跳跃误差,更好地挖掘数据序列发展变化的内在规律,结合离散灰色建模方法和直接建模思想,引入时间二次项,构建了一种含非线性时变参数的近似非齐次直接离散灰色模型NDDGM(1,1,k,k^(2))。将传统灰色模型的适用范围拓展到近似非齐次指数序列、指数线性组合型序列、指数抛物组合型序列、三次曲线型序列。从理论上证明了新模型对指数抛物组合型、三次曲线型序列具有白化重合性。最后通过五类不同特征序列的数值模拟和对软土地基沉降及我国汽车制造业天然气消耗总量的预测分析,结果表明:新模型显著提高了灰色模型的模拟和预测精度,验证了其有效性和实用性。 展开更多
关键词 近似齐次 时间幂次项 二次时变参数 离散灰色模型 直接建模
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自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测 被引量:12
5
作者 尹新 周野 +1 位作者 何怡刚 陈建 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期41-44,共4页
针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM(1,1)模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数a和u,提出一种自适... 针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM(1,1)模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数a和u,提出一种自适应粒子群优化灰色模型。通过对四个地区的用电量进行实例仿真,证明该模型具有较广的适用范围和较高的预测精度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 灰色模型 自适应 粒子优化
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基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型 被引量:22
6
作者 马军杰 尤建新 陈震 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期740-743,共4页
根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性... 根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路. 展开更多
关键词 粒子算法 灰色神经网络模型 预测
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近似非齐次指数序列的离散灰色模型特性研究 被引量:36
7
作者 谢乃明 刘思峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期863-867,共5页
针对近似非齐次指数增长规律的数据序列,构建了近似非齐次指数序列的离散灰色模型,给出了该模型的参数求解公式和模型的递推函数。以演绎推理的方法对模型的仿射特性进行研究,分别从数乘变换和平行变换的角度分析了模型中仿射变换前后... 针对近似非齐次指数增长规律的数据序列,构建了近似非齐次指数序列的离散灰色模型,给出了该模型的参数求解公式和模型的递推函数。以演绎推理的方法对模型的仿射特性进行研究,分别从数乘变换和平行变换的角度分析了模型中仿射变换前后模型参数、模型模拟预测值的变化特征,在仿射变换条件下可以对原始数据序列进行简化建模。通过仿射变换,可以缩小数据的量级,简化建模过程,而不会改变模型的模拟和预测效果。 展开更多
关键词 灰色系统 离散灰色模型 仿射变换 参数特征 齐次序列
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改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型及其应用 被引量:11
8
作者 周飞 吕一清 石琳娜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第11期66-70,共5页
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型... 文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 粒子算法 灰色神经网络模型 专利授权数量 预测
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基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统模型的船舶横摇运动预报分析 被引量:10
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作者 张泽国 尹建川 +1 位作者 胡江强 柳成 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第33期124-129,共6页
为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GP... 为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统;再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船"育鲲"轮的横摇数据进行仿真实验。实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。 展开更多
关键词 船舶横摇运动 灰色模型 时间序列预测 粒子优化算法 自适应神经模糊推理系统
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改进混沌粒子群优化的灰色系统模型在机床热误差建模中的应用 被引量:8
10
作者 余文利 姚鑫骅 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第6期101-107,22,共8页
为减少热误差对数控机床加工精度的影响,提高灰色系统模型(Grey system Model,GM)的预测精度,尝试将改进混沌粒子群优化(Improvemen Chaotic Particle Swarm Optimization,ICPSO)算法引入到灰色系统模型中,提出一种基于改进混沌粒子群... 为减少热误差对数控机床加工精度的影响,提高灰色系统模型(Grey system Model,GM)的预测精度,尝试将改进混沌粒子群优化(Improvemen Chaotic Particle Swarm Optimization,ICPSO)算法引入到灰色系统模型中,提出一种基于改进混沌粒子群优化算法的灰色系统模型数控机床热误差建模方法。首先,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)粒子与GM(1,N)系数的映射关系;其次,ICPSO中混沌理论的Logistic映射对粒子群的位置和速度进行初始化,通过优化搜索得到最优GM(1,N)系数和输入子集;最后,建立改进混沌粒子群优化的灰色系统模型(ICPSO-GM),对数控机床热误差进行预测。仿真实验表明,ICPSO-GM预测精度高于GM和人工神经网络(ANN)模型,证明了ICPSO-GM能有效地解决数控机床热误差预测问题。 展开更多
关键词 数控机床 热误差 混沌 粒子优化 灰色系统模型
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粒子群优化与Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析 被引量:3
11
作者 乔心州 陈永婧 +1 位作者 刘鹏 方秀荣 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2022年第12期1412-1421,共10页
针对复杂结构可靠性分析中面临的隐式功能函数和小样本问题,提出了一种粒子群优化和Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析方法.采用多维椭球描述结构不确定参数,运用粒子群优化对模型相关参数进行求解,并构建隐式功能函数的Kriging... 针对复杂结构可靠性分析中面临的隐式功能函数和小样本问题,提出了一种粒子群优化和Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析方法.采用多维椭球描述结构不确定参数,运用粒子群优化对模型相关参数进行求解,并构建隐式功能函数的Kriging模型进行可靠性分析.三个算例结果表明所提方法有效可行,精度和效率均优于基于Kriging模型的非概率可靠性分析方法. 展开更多
关键词 粒子优化 KRIGING模型 概率可靠性分析
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一种适用于非齐次指数增长序列的直接型离散灰色模型 被引量:3
12
作者 高明 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第4期30-32,共3页
基于灰色模型的背景值表达式及非齐次指数增长序列的形式1,得到了一种一次累加序列与原始序列的关系,给出了系数确定方法,获得了适用于非齐次指数增长序列的直接型离散灰色模型,并给出了系数确定的方法。实例研究表明:本优化模型不仅具... 基于灰色模型的背景值表达式及非齐次指数增长序列的形式1,得到了一种一次累加序列与原始序列的关系,给出了系数确定方法,获得了适用于非齐次指数增长序列的直接型离散灰色模型,并给出了系数确定的方法。实例研究表明:本优化模型不仅具有可操作性,而且精度高,效果好。 展开更多
关键词 灰色系统 离散灰色模型 齐次序列 指数增长
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基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型 被引量:16
13
作者 印翔 黄一 +2 位作者 李恺强 王晓娜 宋世德 《腐蚀与防护》 CAS 北大核心 2020年第1期18-22,共5页
针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的新型灰色预测模型。在传统灰色GM(1,1)模型的基础上引入PSO算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新,建立了RGM(1,1)和RPGM(1,1)模型并应用在海底管道腐蚀预测中... 针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的新型灰色预测模型。在传统灰色GM(1,1)模型的基础上引入PSO算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新,建立了RGM(1,1)和RPGM(1,1)模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现,灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测;RGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型的预测效果稍好;RPGM(1,1)模型预的测精度与另外两种模型相比,有大幅提升。PSO算法对传统模型的改进效果显著,RPGM(1,1)模型具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 灰色预测模型 管道腐蚀 粒子优化算法 等维灰数递补
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基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用 被引量:45
14
作者 崔吉峰 乞建勋 杨尚东 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期190-194,共5页
针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平... 针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型。以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析。结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 粒子算法 ARIMA模型 灰色理论 组合预测
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电动汽车电机故障时间的粒子群优化灰色预测 被引量:11
15
作者 朱显辉 崔淑梅 +1 位作者 师楠 闵远亮 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1391-1396,共6页
电动汽车电机故障因素多,可靠性分析需要大样本数据,为准确预测电机的故障时间,建立了故障率较高元件的故障树模型,给出了其可靠性计算式,并将基于小样本数据的灰色算法引入到电机可靠性计算中,利用传统和改进灰色模型进行仿真分析。为... 电动汽车电机故障因素多,可靠性分析需要大样本数据,为准确预测电机的故障时间,建立了故障率较高元件的故障树模型,给出了其可靠性计算式,并将基于小样本数据的灰色算法引入到电机可靠性计算中,利用传统和改进灰色模型进行仿真分析。为了进一步提高预测精度,以两种灰色模型为基础,利用粒子群算法的全局寻优能力,提出了以均方差最小为目标函数的优化模型,对电机故障时间进行预测,并利用两组实测数据进行了验证。结果表明,优化算法的相对平均误差分别为3.36%和5.05%,相对误差最大值分别为5.62%和8.41%。该结果验证了所提算法的有效性,为电动汽车电机的故障预测提供了理论依据。 展开更多
关键词 电动汽车 电机 灰色模型 粒子优化(PSO) 故障时间 故障树
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基于粒子群优化投影寻踪回归模型的短时交通流预测 被引量:11
16
作者 邴其春 龚勃文 +2 位作者 林赐云 杨兆升 曲鑫 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期4277-4282,共6页
针对短时交通流数据的高度复杂性、随机性和非稳定性,为了进一步提高短时交通流预测的精度,提出一种基于粒子群优化投影寻踪回归模型的短时交通流预测方法。通过灰色关联度分析确定交通流预测影响因子,然后采用粒子群优化算法构建非参... 针对短时交通流数据的高度复杂性、随机性和非稳定性,为了进一步提高短时交通流预测的精度,提出一种基于粒子群优化投影寻踪回归模型的短时交通流预测方法。通过灰色关联度分析确定交通流预测影响因子,然后采用粒子群优化算法构建非参数投影寻踪回归模型,并利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行实验验证和对比分析。实验结果表明:PSO-PPR模型的短时交通流预测效果明显提高,其平均预测精度分别比ARIMA模型和BPNN模型提高37.8%和27.2%。 展开更多
关键词 智能交通系统 短时交通流预测 投影寻踪回归模型 粒子优化 灰色关联度分析
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基于改进非等间距灰色模型和PSVM的轨道质量指数预测 被引量:8
17
作者 马子骥 郭帅锋 李元良 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期154-160,共7页
有效预测轨道不平顺的发展趋势对铁路的养护和管理具有重要意义。根据轨道不平顺发展的趋势性和随机性,本文提出一种将非等间距灰色模型与粒子群优化支持向量机结合的预测方法。利用改进的非等间距灰色GM(1,1)模型预测轨道质量指数(TQI... 有效预测轨道不平顺的发展趋势对铁路的养护和管理具有重要意义。根据轨道不平顺发展的趋势性和随机性,本文提出一种将非等间距灰色模型与粒子群优化支持向量机结合的预测方法。利用改进的非等间距灰色GM(1,1)模型预测轨道质量指数(TQI)序列在未来一段时间内的变化,再利用粒子群优化的支持向量机(PSVM)模型对灰色预测值进行纠正,得到较准确的TQI序列,构建出轨道不平顺变化趋势预测模型。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该组合模型的预测精度较高,相对误差分别低至1.03%和2.74%。 展开更多
关键词 轨道不平顺 等间距 灰色模型 粒子优化 支持向量机
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基于粒子群算法的GM(1,1)幂模型及应用 被引量:12
18
作者 李军亮 肖新平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期15-18,共4页
在灰色Verhulst模型的基础上对等间隔和非等间隔GM(1,1)幂模型进行了研究,讨论了模型的求解过程,分析了模型曲线形状与幂指数、发展系数之间的关系。将平均相对误差看成幂指数、发展系数和灰作用量的函数,同时考虑初始条件对建模精度的... 在灰色Verhulst模型的基础上对等间隔和非等间隔GM(1,1)幂模型进行了研究,讨论了模型的求解过程,分析了模型曲线形状与幂指数、发展系数之间的关系。将平均相对误差看成幂指数、发展系数和灰作用量的函数,同时考虑初始条件对建模精度的影响,利用粒子群算法进行参数辨识,克服了灰色Verhulst模型和最小二乘法参数辨识的缺陷。最后实例表明,基于粒子群算法参数辨识的GM(1,1)幂模型建模精度高于灰色Verhulst模型,同时也表明了该方法的有效性和可行性,具有重要的理论意义。 展开更多
关键词 灰色VERHULST模型 GM(1 1)幂模型 粒子算法
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近似非齐次指数增长序列的间接DGM(1,1)模型分析 被引量:17
19
作者 曾波 刘思峰 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第8期30-33,共4页
DGM(1,1)模型对近似齐次指数增长序列具有较高的预测精度,而实际上服从近似齐次指数增长规律的数据序列十分有限。根据灰色系统理论的差异信息原理,通过原始序列的累减生成将近似非齐次指数增长序列转化为近似齐次指数增长序列,对累减... DGM(1,1)模型对近似齐次指数增长序列具有较高的预测精度,而实际上服从近似齐次指数增长规律的数据序列十分有限。根据灰色系统理论的差异信息原理,通过原始序列的累减生成将近似非齐次指数增长序列转化为近似齐次指数增长序列,对累减生成序列建立DGM(1,1)模型,并在此基础上实现对原始序列的还原以达到数据模拟及预测之目的。因原始序列的累减生成最大可能地满足了建模序列的齐次性要求,提高了模拟及预测精度,拓展了模型的适用范围,故通过算例验证了此种改进方法的简单性、实用性及有效性。 展开更多
关键词 灰色系统理论 预测模型 间接DGM(1 1)模型 齐次指数增长序列 累减生成
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基于灰色粒子群算法的飞机装配公差多目标优化设计 被引量:15
20
作者 张岩 莫蓉 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1870-1878,共9页
为全面考虑公差对制造成本的影响,将装配成本引入飞机装配公差优化设计模型,针对典型的飞机装配工艺方法,提出一种基于制造成本和质量损失的公差多目标优化设计模型,进而实现不同装配方法约束下的公差优化设计。将灰色关联理论与粒子群... 为全面考虑公差对制造成本的影响,将装配成本引入飞机装配公差优化设计模型,针对典型的飞机装配工艺方法,提出一种基于制造成本和质量损失的公差多目标优化设计模型,进而实现不同装配方法约束下的公差优化设计。将灰色关联理论与粒子群优化算法相结合应用于公差优化设计,根据公差设计特点提出改进策略,使其能够有效实现模型的求解。以某飞机典型组件为例,验证了该方法的有效性,并对不同装配方法的公差设计结果进行了对比分析。 展开更多
关键词 飞机装配工艺 公差设计模型 灰色关联 粒子优化算法 多目标优化设计
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