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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
1
作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
2
作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) bp神经网络 热式流量测量方法 温度补偿
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基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
3
作者 孙磊 韩书永 +2 位作者 马梦蹊 王坚 刘宁 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期115-122,共8页
针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处... 针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处的身管内壁最大等效应力,复合材料身管三段复合缠绕位置处的金属内衬直径以及复合材料缠绕角度为设计变量。通过BP神经网络建立代理模型,再通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化求解,解得复合材料身管结构参数的Pareto最优解集。通过优化结果可知,采用遗传算法多目标优化生成的Pareto前沿面最优解集分散地较为均匀,优化解集的复合材料身管结构参数方案在刚度、强度和质量方面均有改善,为复合材料身管结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 复合材料 多目标结构优化 bp神经网络代理模型 NSGA-Ⅱ算法
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：1
4
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法 被引量：2
5
作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 PSO-bp神经网络 遗传算法
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优 被引量：1
6
作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 bp神经网络 参数寻优 建模仿真
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基于PSO-BP神经网络的单位注浆量预测 被引量：1
7
作者 陈泓 黄永辉 +1 位作者 张智宇 陈成志 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第2期288-297,共10页
帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(C... 帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(CNN)、BP神经网络、遗传算法优化神经网络(GA-BP)和粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)预测模型进行预测和准确性分析。结果表明:斯皮尔曼相关系数法和肯德尔相关系数法对单位注浆量影响因素分析结果一致,影响因素相关性由强到弱为:注浆持续时间、水灰比、注前透水率、注浆段长度、注浆压力、钻孔深度;PSO-BP神经网络模型预测效果明显优于另外三种预测模型,R^(2)达到0.94527,RMSE值分别降低80%、56%、49%;MAE值分别降低68.3%、48.6%、23.2%,验证了该模型的优越性。该模型能够更准确地对单位注浆量进行预测,对后续注浆工作的实施具有一定参考,可为帷幕注浆效果评价提供重要的指导建议。 展开更多
关键词 帷幕注浆 单位注浆量 相关性分析 bp神经网络 粒子群优化算法
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基于AO-AVOA-BP神经网络模型的锂电池SOH预测
8
作者 李军毅 汪兴兴 +2 位作者 陈祥 陈林飞 邓业林 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期71-79,共9页
为提供准确可靠的锂电池健康状态预测,提出了一种基于非洲秃鹫优化算法融合天鹰优化算法优化BP神经网络的预测模型。通过对电池充电过程中的电压、电流和温度数据的分析,基于灰色关联分析验证健康因子与电池SOH的相关性,确定4个健康因... 为提供准确可靠的锂电池健康状态预测,提出了一种基于非洲秃鹫优化算法融合天鹰优化算法优化BP神经网络的预测模型。通过对电池充电过程中的电压、电流和温度数据的分析,基于灰色关联分析验证健康因子与电池SOH的相关性,确定4个健康因子作为模型的输入,结合基于AO-AVOA优化的BP神经网络模型,实现更精确的SOH预测。将提出的模型与其他优化模型对锂电池SOH进行预测,对各项指标进行对比分析,结果表明,所提出的预测模型平均绝对误差小于0.0089,均方根误差小于0.0112,平均绝对百分比误差小于1.4512%,具有精度高、泛化性强等特点,可有效用于锂电池的SOH预测。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 bp神经网络 非洲秃鹫优化算法 天鹰优化算法
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基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究 被引量：3
9
作者 戴欧阳 胡洪林 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期70-76,共7页
烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提... 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 烟草收获 机械故障 遗传算法 bp神经网络 优化模型
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基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
10
作者 王晓曼 吕建雄 +5 位作者 李贤军 吴义强 李新功 郝晓峰 乔建政 徐康 《林业科学》 北大核心 2025年第5期187-198,共12页
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测... 【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。 展开更多
关键词 浸胶竹束 干燥 含水率 粒子群优化算法 反向传播 神经网络
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露天矿边坡变形监测及HO-BP预测模型研究
11
作者 张焕雄 张成良 +1 位作者 王良成 邓涛 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第8期1408-1420,共13页
随着现代矿山对安全性和生产效率要求的不断提高,露天矿边坡变形监测与预测已成为保障矿山安全生产的关键技术课题。传统预测方法在复杂地质条件下的预测精度和实时性往往难以满足工程需求。为此本文提出了一种基于河马优化算法优化BP... 随着现代矿山对安全性和生产效率要求的不断提高,露天矿边坡变形监测与预测已成为保障矿山安全生产的关键技术课题。传统预测方法在复杂地质条件下的预测精度和实时性往往难以满足工程需求。为此本文提出了一种基于河马优化算法优化BP神经网络的预测模型。为验证该模型的有效性,以西南某露天矿边坡为研究对象,进行为期一年的变形监测,对采集的变形数据进行系统处理与分析后,基于此监测数据,对该模型进行训练测试与试验。为验证所提算法的有效性,在试验时将HO-BP模型与BP神经网络模型、GA-BP模型以及SSA-BP模型进行对比,通过对比预测精度指标对模型综合性能进行评估。实验结果表明,HO-BP模型通过结合层次优化策略和反向传播算法,在各项评价指标上均表现出显著优势。HO-BP模型RMSE为1.049,MAE为0.889,MAPE为0.82%,R^(2)为0.990,相较于传统的BP神经网络、GA-BP预测模型和SSA-BP预测模型,HO-BP预测模型在所有评价指标上均有显著提升。这表明,HO-BP预测模型在处理边坡变形预测问题时,具有更高的准确性和可靠性,为矿山安全管理提供新的思路及技术支持。 展开更多
关键词 露天矿边坡 变形预测 河马优化算法 bp神经网络 矿山安全
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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
12
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 改进粒子群优化算法 bp神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于PSO-BP模型的页岩有机碳含量预测方法
13
作者 毛小平 朱启轩 《浙江工业大学学报》 北大核心 2025年第4期458-466,共9页
在对烃源岩品质和生烃潜力进行评价时,总有机碳含量(TOC)是一个重要参数。一般采用岩心样品进行测试,试验过程耗时、岩心样品数量有限、成本高昂;而采用常规的利用测井曲线的TOC预测方法以线性拟合为主,方法自身的缺陷会导致试验结果产... 在对烃源岩品质和生烃潜力进行评价时,总有机碳含量(TOC)是一个重要参数。一般采用岩心样品进行测试,试验过程耗时、岩心样品数量有限、成本高昂;而采用常规的利用测井曲线的TOC预测方法以线性拟合为主,方法自身的缺陷会导致试验结果产生一定误差。为此,利用粒子群算法(PSO)改进的BP(Back propagation)神经网络模型对TOC进行预测。试验结果表明:自然伽马单因素法预测误差最大,BP模型次之,PSO-BP模型预测效果最好。其中PSO-BP模型具有强大的非线性拟合能力,可更准确地反映页岩气TOC与各测井曲线之间的关系。相较于传统BP模型,PSO-BP模型在预测页岩气TOC方面具有更高的准确度,研究结果为松辽盆地页岩储层TOC预测提供了新思路。 展开更多
关键词 烃源岩 测井曲线 自然伽马 粒子群算法 bp神经网络
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基于粒子群优化的BP神经网络PID的加速度计组件温控算法 被引量：1
14
作者 魏国 朱旭 +3 位作者 高春峰 侯承志 程嘉奕 陈迈伦 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第4期359-366,共8页
在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提... 在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提出了基于PSO-BPNN-PID控制器,利用粒子群优化算法和反向传播算法对神经网络PID控制器进行离线和在线的连接权值整定,实现石英挠性加速度计组件一体化温度控制算法,满足加速度计组件的自适应智能控制需求。仿真和实验结果表明,所提算法能够显著提升系统的温度稳定性,可实现±0.002℃的温度稳定控制。同时,验证了系统具备快速响应温度变化的能力,能够在短时间内将温度调整至设定值附近,并有效抑制超调现象。此外,实验还模拟了外部扰动情况,验证了系统在面对扰动时能够迅速恢复稳定状态,表现出优越的抗扰动能力,可以满足多种温度环境下的加速度计组件高精度温控应用需求。 展开更多
关键词 石英挠性加速度计 温度控制 粒子群优化算法 bp神经网络
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基于ACO-BP神经网络的储能电源上壳件气辅成型工艺参数优化
15
作者 杨明 刘赛 +3 位作者 刘巨保 李峰 姚建锋 刘厚德 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第4期101-107,共7页
以某储能电源上壳件为研究对象,为提高气辅成型效果,运用Moldflow软件进行气辅成型数值模拟。以气体穿透体积和最大翘曲变形量为优化指标设计了正交试验,利用Critic权重法确定权重占比,通过计算综合评分将双目标优化转化为单目标优化;... 以某储能电源上壳件为研究对象,为提高气辅成型效果,运用Moldflow软件进行气辅成型数值模拟。以气体穿透体积和最大翘曲变形量为优化指标设计了正交试验,利用Critic权重法确定权重占比,通过计算综合评分将双目标优化转化为单目标优化;建立工艺参数与综合评分之间的BP神经网络模型,利用蚁群算法(ACO)进行全局寻优。结果表明,当熔体预注射量为93%、熔体温度为270℃、模具温度为87.78℃、延迟时间为3.5 s、气体压力为35 MPa、气体注射时间为20 s、冷却时间为179.62 s时,综合评分值最大、工艺方案最优。利用Moldflow软件对最优工艺参数进行验证,结果显示气体穿透体积为10.6975%、最大翘曲变形量为2.169 mm,计算其线性组合得到综合评分为1.0495,与优化算法结果的误差仅为1.1%,并进行试模验证,试模翘曲结果与模流分析结果误差为2.8%,且产品无吹穿、吹破等缺陷,表面质量良好。以上研究结果表明,基于ACO-BP神经网络优化气辅成型工艺参数的技术方法具有可行性。 展开更多
关键词 气体辅助注射成型 数值模拟 参数优化 bp神经网络 蚁群算法
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基于PSO-BP算法的混输管道持液率预测模型
16
作者 陈新辉 黄思 +2 位作者 官天日 傅浩 潘自强 《化学工程》 北大核心 2025年第6期89-94,共6页
为准确预测混输管道中两相流持液率,基于前人气液两相流室内实验所获取的数据,采用灰色关联分析法分析压力、温度、倾角、管径、液相折算速度、气相折算速度和液相黏度对混输管道持液率的影响程度,为输入参数的确定提供依据。基于PSO-B... 为准确预测混输管道中两相流持液率,基于前人气液两相流室内实验所获取的数据,采用灰色关联分析法分析压力、温度、倾角、管径、液相折算速度、气相折算速度和液相黏度对混输管道持液率的影响程度,为输入参数的确定提供依据。基于PSO-BP神经网络构建混输管道持液率预测模型,对比包括线性和非线性在内的3种多元回归预测模型、传统BP和其他算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明:相比于传统BP神经网络模型,经算法优化的BP神经网络模型和非线性多元回归模型均表现出更好的预测效果,多元线性回归模型效果最差,而PSO-BP预测模型平均绝对误差为0.0452,均方根误差为0.0614,拟合优度R^(2)为0.9279,误差最小、拟合程度最高,并且在高持液率工况下保持了更好的预测精度,表明PSO-BP模型适于混输管道持液率的预测。 展开更多
关键词 混输管道 持液率 灰色关联 粒子群算法 bp神经网络 多元回归
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基于IWOA-BP的火控计算机电源模块故障诊断方法 被引量：1
17
作者 邵浩冬 李英顺 +1 位作者 王德彪 佟维妍 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第3期224-231,共8页
火控计算机是火控系统的核心,其对于火控系统的正常运行发挥着重要作用,因此对坦克火控计算机电源模块进行故障诊断是一项很重要的任务。为了提高诊断准确率和效率,引入了Sine-Tent-Cosine混沌映射和自适应惯性权重对原始的鲸鱼算法(WOA... 火控计算机是火控系统的核心,其对于火控系统的正常运行发挥着重要作用,因此对坦克火控计算机电源模块进行故障诊断是一项很重要的任务。为了提高诊断准确率和效率,引入了Sine-Tent-Cosine混沌映射和自适应惯性权重对原始的鲸鱼算法(WOA)进行改进与优化,利用改进后的算法对BP神经网络的权重、阈值进行参数寻优,构建了IWOA-BP火控计算机电源模块故障诊断模型,与PSO-BP、ANT-BP、WOA-BP几种诊断模型进行实验对比。多次实验结果表明:改进后的IWOA-BP模型在4种模型中效率最高,运行时间仅为8.72 s,在对火控计算机电源模块的5种故障进行诊断时,该模型的平均准确率达到了96.4%,相较于PSO-BP、ANT-BP和WOA-BP几种诊断模型准确率分别提升了3.65%、5.7%和5.93%。 展开更多
关键词 故障诊断 鲸鱼优化算法 Sine-Tent-Cosine混沌映射 自适应惯性权重 bp神经网络
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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
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作者 李学威 王兆浩 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第8期76-82,共7页
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ... 在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。 展开更多
关键词 改进PSO算法 bp神经网络 Ni-TiC复合镀层 工艺参数优化 正交实验 脉冲负荷电沉积方法
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基于PSO-BP-PID的动力系统动态负载模拟研究
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作者 彭达 孙晓帮 张华成 《农业装备与车辆工程》 2025年第7期99-105,共7页
为提升汽车动力台架实验中道路行驶动态负载模拟精度,提出PSO算法与BP神经网络PID控制的复合策略用于负载模拟控制。基于MATLAB/Simulink构建电动汽车动力总成及台架系统动力学模型,采用转速与转矩复合控制;通过BP神经网络实时自适应优... 为提升汽车动力台架实验中道路行驶动态负载模拟精度,提出PSO算法与BP神经网络PID控制的复合策略用于负载模拟控制。基于MATLAB/Simulink构建电动汽车动力总成及台架系统动力学模型,采用转速与转矩复合控制;通过BP神经网络实时自适应优化PID参数构建BP-PID控制算法,再引入PSO算法对BP神经网络初始权值和PID参数基准全局寻优,形成PSO-BP-PID控制算法。搭建HIL测试系统验证表明,该策略较传统PID控制显著增强系统稳定性,提升响应速度与模拟精度,为高精度负载模拟提供参考方案。 展开更多
关键词 台架控制 动态负载模拟 bp神经网络 粒子群优化算法
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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
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作者 郝博 徐才宪 +1 位作者 姜琦 杨斌 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期130-134,141,共6页
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系... 采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 弹丸全弹道飞行时间 bp神经网络 SSA优化算法 Tent混沌映射 高斯变异
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