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Research on three-dimensional attack area based on improved backtracking and ALPS-GP algorithms of air-to-air missile
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作者 ZHANG Haodi WANG Yuhui HE Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第1期292-310,共19页
In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of t... In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of the three-dimensional attack area model,restrict their practical applications.To address these issues,an improved backtracking algorithm is proposed to improve calculation efficiency.A significant reduction in solution time and maintenance of accuracy in the three-dimensional attack area are achieved by using the proposed algorithm.Furthermore,the age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP)algorithm is introduced to determine an analytical polynomial model of the three-dimensional attack area,considering real-time requirements.The accuracy of the polynomial model is enhanced through the coefficient correction using an improved gradient descent algorithm.The study reveals a remarkable combination of high accuracy and efficient real-time computation,with a mean error of 91.89 m using the analytical polynomial model of the three-dimensional attack area solved in just 10^(-4)s,thus meeting the requirements of real-time combat scenarios. 展开更多
关键词 air combat three-dimensional attack area improved backtracking algorithm age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP) gradient descent algorithm
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Improved genetic algorithm freely searching for dangerous slip surface of slope 被引量:4
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作者 万文 曹平 +1 位作者 冯涛 袁海平 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2005年第6期749-752,共4页
Based on the slice method of the non-circular slip surface for the calculation of integral stability of slope, an improved genetic algorithm was proposed, which can freely search for the most dangerous slip surface of... Based on the slice method of the non-circular slip surface for the calculation of integral stability of slope, an improved genetic algorithm was proposed, which can freely search for the most dangerous slip surface of slope and the corresponding minimum safety factor without supposing the geometric shape of the most dangerous slip surface. This improved genetic algorithm can simulate the genetic evolution process of organisms and avoid the local minimum value compared with the classical methods. The results of engineering cases show that it is a global optimal algorithm and has many advantages, such as higher efficiency and shorter time than the simple genetic algorithm. 展开更多
关键词 slice method dangerous non-circular slip surface minimum safety factor improved genetic algorithm
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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
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作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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基于IGA-LSTM的大坝变形预测模型研究
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作者 王自赟 刘萍先 +3 位作者 陈天荣 蔡竞标 纪海波 邓小珍 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期134-137,共4页
由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参... 由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参数组合进行寻优,最后利用优化后的超参数组合搭建IGA-LSTM预测模型。以丰满大坝#7坝段的水平位移为例,对比单层LSTM模型、遗传算法(GA)优化的LSTM模型和改进遗传算法优化的LSTM模型。结果表明,IGA-LSTM模型的平均绝对误差(MMAE)、均方根误差(RRMSE)分别为0.2070、0.2259mm,显著低于另外2个模型,说明IGA-LSTM模型的预测精度更高。该模型为大坝变形预测提供了新方法,也为大坝安全预警提供了参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 改进遗传算法 长短时神经网络 超参数组合寻优
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New Hybrid Genetic Algorithm for Vertex Cover Problems
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作者 HuoHongwei XuJin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第4期90-94,共5页
This paper presents a new hybrid genetic algorithm for the vertex cover problems in which scan-repair and local improvement techniques are used for local optimization. With the hybrid approach, genetic algorithms are ... This paper presents a new hybrid genetic algorithm for the vertex cover problems in which scan-repair and local improvement techniques are used for local optimization. With the hybrid approach, genetic algorithms are used to perform global exploration in a population, while neighborhood search methods are used to perform local exploitation around the chromosomes. The experimental results indicate that hybrid genetic algorithms can obtain solutions of excellent quality to the problem instances with different sizes. The pure genetic algorithms are outperformed by the neighborhood search heuristics procedures combined with genetic algorithms. 展开更多
关键词 vertex cover hybrid genetic algorithm scan-repair local improvement.
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计 被引量:2
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作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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生鲜冷链物流配送多车型动态车辆路径优化 被引量:2
7
作者 宾厚 徐晶晶 +1 位作者 王素杰 刘妃 《管理现代化》 北大核心 2025年第1期182-191,共10页
针对绿色物流下生鲜冷链物流配送动态车辆路径优化问题,将研究过程分为预优化和动态调整两阶段,以总成本最低为目标函数构建模型,分别采用K-means聚类算法、改进遗传算法和插入式算法对模型进行求解。结果表明:多车型配送比单独使用三... 针对绿色物流下生鲜冷链物流配送动态车辆路径优化问题,将研究过程分为预优化和动态调整两阶段,以总成本最低为目标函数构建模型,分别采用K-means聚类算法、改进遗传算法和插入式算法对模型进行求解。结果表明:多车型配送比单独使用三种不同型号车型在配送总成本上分别降低3.98%、5.87%和10.06%,更具成本优势;与传统遗传算法相比,本文提出的改进遗传算法在各项配送成本求解上均更优,配送总成本降低7.74%,且能较快求得最优解,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径 生鲜冷链 绿色物流 改进遗传算法
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改进遗传算法应用于地震场景下无人机路径规划研究 被引量:2
8
作者 李章萍 徐鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期237-249,共13页
为提高中强震灾害地区的救援效率,对传统路径规划模型进行了改进。传统模型在最大路程限制下优化覆盖人数,但无法均衡路程与覆盖人数,通过引入权重与均衡系数解决此问题并构建了加权路径优化模型。模型以生成路径最短、权重最大为目标,... 为提高中强震灾害地区的救援效率,对传统路径规划模型进行了改进。传统模型在最大路程限制下优化覆盖人数,但无法均衡路程与覆盖人数,通过引入权重与均衡系数解决此问题并构建了加权路径优化模型。模型以生成路径最短、权重最大为目标,采用多无人机、单起降点的调度方法。为改善传统遗传算法的收敛性及对局部解空间的搜索能力,引入2-opt局部搜索算法、权重修复机制、以种群多样性指标动态调整算法的变异率和交叉率等策略,并对模型进行求解。结果表明,在多种运行场景下,该模型生成路径更加优越,算法与传统遗传算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、A^(*)算法相比,可得到救援效率更高的飞行路径。 展开更多
关键词 公共安全 中强震 改进遗传算法 无人机路径规划
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需求不确定下的两阶段应急物流选址-路径研究
9
作者 王庆荣 王雪娜 +1 位作者 朱昌锋 李裕杰 《灾害学》 北大核心 2025年第1期160-166,共7页
针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并... 针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并采用基于可信性的模糊机会约束规划方法,以消除约束条件中的不确定参数。模型第一阶段调用Gurobi求解器,求解得到应急配送中心选址结果和对受灾点的分配方案;第二阶段将选址及分配结果作为输入进行路径规划,并提出一种改进的自适应遗传算法(IAGA)对算例进行求解。然后采用自适应遗传算法(AGA)与之对比,并进行灵敏度分析。结果表明:IAGA在目标值、收敛速度和运行时间等方面均优于AGA,证明了IAGA具有一定的可行性和有效性,且可以为决策者提供较优的应急选址-路径规划方案,从而提升灾后救援的效率。 展开更多
关键词 应急物流 选址-路径问题 Gurobi 模糊需求 改进的自适应遗传算法
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法
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作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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改进SLP和GA在车间布局优化设计中的应用
11
作者 孙洪华 孙伟 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期155-158,共4页
为解决SLP算法的局限性,提出改进的SLP算法模型。该模型包括两个部分:首先建立物料搬运成本最小的目标函数,解决了传统SLP算法中物流等级划分的主观性;然后根据模糊判断矩阵求出影响作业单位相互关系的多因素的权重,建立了多因素影响的... 为解决SLP算法的局限性,提出改进的SLP算法模型。该模型包括两个部分:首先建立物料搬运成本最小的目标函数,解决了传统SLP算法中物流等级划分的主观性;然后根据模糊判断矩阵求出影响作业单位相互关系的多因素的权重,建立了多因素影响的作业单位相互关系最大化的目标函数,解决了单因素影响的片面性。最后,应用遗传算法完成改进SLP算法的案例分析,结果表明:改进后SLP算法求解的车间布局可快速实现布局的优化设计,验证了改进SLP算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 车间布局 改进SLP算法 遗传算法
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
12
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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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 多目标粒子群-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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面向多级流道式磁流变阻尼器的高精度改进双曲正切模型
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作者 杜恒 吕彦廷 +1 位作者 黄惠 马佰周 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期39-49,共11页
液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增... 液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增大系统的阻尼力,导致现有动力学模型无法精确描述MFC-MRD的非线性滞回特征。为改善MFC-MRD的非线性滞回特性,该文基于力学性能试验,通过分析多级流道结构及非线性滞回曲线特征,对双曲正切曲线进行分割重组,进而提出了符合滞回特性的改进双曲正切模型;在参数辨识过程中,为避免模型参数陷入局部最优和“早熟”,对遗传算法的选择算子进行改进,进而提出了一种三级逐步逼近的选择算子,提高了模型参数的辨识精度,并依据力学实验数据,精确地获得了模型参数与电流的关系。模型对比结果表明,相较于Bouc-Wen模型和数据驱动式模型,该文建立的改进双曲正切模型的精度最高可提高75%,能准确地描述MFC-MRD存在的非线性滞回特性,具有较高的精确性。 展开更多
关键词 多级流道式磁流变阻尼器 双曲正切曲线 正向运动学模型 改进遗传算法 参数辨识
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基于改进免疫遗传算法的海铁转运设备作业调度优化研究
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作者 黄鹏飞 谈方娇 +2 位作者 王浩 江瑀越 蔡锦汾 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期97-107,共11页
集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备... 集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备空载时间因素的考虑。鉴于此,针对从船舶卸载至堆场再转至铁路线的全过程,构建了以最小化总作业完成时间为目标函数的数学模型,旨在解决实际存在的连续作业约束、空载等待时间和具体操作位置等问题;通过采用改进后的免疫遗传算法(特别是引入克隆抗体选择机制和自适应参数调整策略)来求解该问题;经过一系列优化对比证明了该方法能更有效地找到最优解或近似最优解,即最短的总作业完成时间及其对应的设备调度方案。研究成果不仅有助于显著减少港口内集装箱的处理周期,还能促进节能减排。 展开更多
关键词 交通运输工程 海铁转运 调度优化 改进免疫遗传算法
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改进鲸鱼遗传算法优化的液压机械臂轨迹跟踪
16
作者 杨丽荣 周俊 曹冲 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期94-98,共5页
针对液压机械臂存在关节轨迹跟踪精度低,参数难确定等问题,提出一种基于新型控制率的跟踪微分滑模控制器(TDSMC),并通过改进鲸鱼遗传优化算法(IWGOA)对控制器参数进行优化。首先,根据电液位置伺服系统搭建跟踪误差状态空间方程;其次,设... 针对液压机械臂存在关节轨迹跟踪精度低,参数难确定等问题,提出一种基于新型控制率的跟踪微分滑模控制器(TDSMC),并通过改进鲸鱼遗传优化算法(IWGOA)对控制器参数进行优化。首先,根据电液位置伺服系统搭建跟踪误差状态空间方程;其次,设计新型趋近律下的TDSMC,并通过IWGOA对控制器的9个参数进行优化设计;最后,通过AMESim/SIMULINK进行联合仿真。仿真结果表明:应用本文算法优化控制器所得跟踪轨迹相比传统滑模和一般微分滑模控制器都更为平滑,跟踪速度分别提升0.5 s和0.16 s,精度分别提高14.36%和10.62%。 展开更多
关键词 液压机械臂 改进鲸鱼遗传算法 新型趋近律 跟踪微分滑模控制器 轨迹跟踪
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基于数字孪生的定制化士兵装备装箱生产过程优化方法 被引量:1
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作者 高丰 赵宁 +1 位作者 庄存波 于冬梅 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期367-381,共15页
士兵装备与战士的身高、体重、任务分工等密切相关,具有高度定制化和大批量生产特征,而定制化和大批量生产给士兵装备生产交付带来了巨大挑战。装箱是士兵装备生产的最后环节,也是实现定制化和大批量生产最难环节,针对这一难题,提出一... 士兵装备与战士的身高、体重、任务分工等密切相关,具有高度定制化和大批量生产特征,而定制化和大批量生产给士兵装备生产交付带来了巨大挑战。装箱是士兵装备生产的最后环节,也是实现定制化和大批量生产最难环节,针对这一难题,提出一种基于数字孪生的士兵装备装箱生产过程优化方法。建立士兵装备装箱生产过程的数字孪生模型;通过仿真刻画士兵装备铺货补货、箱子运输、工人拣货、装箱等整个生产过程,并通过改进遗传算法对生产过程进行优化。将所提方法在某装备生产企业进行实际应用,通过迭代仿真实现了货位配置、工人数量和搬运设备数量的最佳设计和优化,有效解决士兵装备大规模个性化生产中动态性高,拥堵锁死频发,生产周期长,工位忙闲不均衡以及漏装错装问题发现不及时等难题,士兵装备的装箱生产效率提升了11.18%。 展开更多
关键词 装备拣选 大规模定制化生产 数字孪生 改进遗传算法 生产优化
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基于改进遗传算法优化LSTM的营养液温度预测模型 被引量:1
18
作者 刘艺梦 王会强 +3 位作者 丁小明 李飞 孙玉林 孙广军 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期91-97,共7页
准确预测营养液温度是营养液膜栽培技术(NFT)调控根区温度的关键,对作物生长具有重要意义,但因营养液温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准化预测,基于此,提出一种改进遗传算法(IGA)优化多变量长短时记忆神经网络... 准确预测营养液温度是营养液膜栽培技术(NFT)调控根区温度的关键,对作物生长具有重要意义,但因营养液温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准化预测,基于此,提出一种改进遗传算法(IGA)优化多变量长短时记忆神经网络(LSTM)模型参数的营养液温度预测方法,通过引入正弦函数,对遗传算法中的固定交叉和变异概率进行优化。使用皮尔逊相关分析法获取相关性较强的特征。同时构造特征与时间步长的矩阵,将其输入到网络中进行温度预测。预测结果表明,在预测时间为20~60 min时,模型决定系数为0.954~0.985,均方根误差为0.183℃~0.365℃,平均绝对误差为0.165℃~0.311℃。并在不同清晰度指数K_(T)下进行验证。结果表明,在0.5>K_(T)≥0.2(多云)时,模型营养液温度预测效果最好,且在其他K_(T)下模型可以达到生产所需预测精度要求,为根区精准高效控温提供重要依据。 展开更多
关键词 营养液膜技术 改进遗传算法 LSTM神经网络 皮尔逊相关分析 营养液温度预测
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生产加工与纯电动货车配送的协同优化研究 被引量:1
19
作者 张明伟 张大鹏 李波 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期363-372,共10页
针对时变网络环境下,城市配送中如何减少纯电动货车的电耗问题,提出将供应链中的生产与运输配送环节协同优化的绿色生产配送调度模型,模型以速度变化为关键变量,电耗为优化目标之一,同时考虑了车辆动态负载、服务时间以及客户需求时间... 针对时变网络环境下,城市配送中如何减少纯电动货车的电耗问题,提出将供应链中的生产与运输配送环节协同优化的绿色生产配送调度模型,模型以速度变化为关键变量,电耗为优化目标之一,同时考虑了车辆动态负载、服务时间以及客户需求时间窗口等约束条件。改进了蚁群遗传算法,在初始种群中增加了启发式规则学习;使用Metropolis抽样准则提高算法跳出局部最优的能力;引入电耗因子、完成时间因子、路径长度因子,提高算法进化的方向性。模拟算例表明,模型能够有效减少供应链配送过程中的车辆电耗,同时验证了算法的高效性。 展开更多
关键词 绿色供应链 纯电动货车 时变网络 生产配送协同 改进蚁群遗传算法
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基于IGA和LS-SVM的航空发动机磨粒识别 被引量:6
20
作者 周伟 景博 +2 位作者 邓森 孙鹏飞 郝中波 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期14-18,共5页
针对磨粒识别中的LS-SVM分类器性能参数难以选择的问题,提出一种改进的遗传算法(IGA)对其进行优化选择。该算法将轮盘赌选择法与最优保留法相结合,采用一种随世代数增加而不断自动调整的交叉概率和变异概率,既提高了收敛速度,又易得到... 针对磨粒识别中的LS-SVM分类器性能参数难以选择的问题,提出一种改进的遗传算法(IGA)对其进行优化选择。该算法将轮盘赌选择法与最优保留法相结合,采用一种随世代数增加而不断自动调整的交叉概率和变异概率,既提高了收敛速度,又易得到全局最优解。基于IGA的LS-SVM分类器磨粒识别方法为,利用主成分分析法(PCA)优选磨粒特征参数,并将结果作为样本训练LS-SVM分类器;通过改进遗传算法优化分类器参数,并通过测试样本测试分类器性能。仿真实验结果表明,此分类器的分类精度高,分类速度快。 展开更多
关键词 改进遗传算法 最小二乘支持向量机 主成分分析法 磨粒识别
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