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Solving material distribution routing problem in mixed manufacturing systems with a hybrid multi-objective evolutionary algorithm 被引量:7
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作者 高贵兵 张国军 +2 位作者 黄刚 朱海平 顾佩华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第2期433-442,共10页
The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency... The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency. A multi-objective model was presented for the material distribution routing problem in mixed manufacturing systems, and it was solved by a hybrid multi-objective evolutionary algorithm (HMOEA). The characteristics of the HMOEA are as follows: 1) A route pool is employed to preserve the best routes for the population initiation; 2) A specialized best?worst route crossover (BWRC) mode is designed to perform the crossover operators for selecting the best route from Chromosomes 1 to exchange with the worst one in Chromosomes 2, so that the better genes are inherited to the offspring; 3) A route swap mode is used to perform the mutation for improving the convergence speed and preserving the better gene; 4) Local heuristics search methods are applied in this algorithm. Computational study of a practical case shows that the proposed algorithm can decrease the total travel distance by 51.66%, enhance the average vehicle load rate by 37.85%, cut down 15 routes and reduce a deliver vehicle. The convergence speed of HMOEA is faster than that of famous NSGA-II. 展开更多
关键词 material distribution routing problem multi-objective optimization evolutionary algorithm local search
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基于改进HHO的水轮机空化信号降噪及特征提取
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作者 刘忠 刘圳 +2 位作者 邹淑云 周泽华 乔帅程 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期70-75,111,共7页
为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异... 为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异互相关系数为适应度函数,利用IHHO对VMD进行参数寻优,对信号进行最优VMD分解和相关系数阈值重构从而实现降噪。最后,提取其能量和波动散布熵特征,分析其随空化系数变化的关系。结果表明:相较于灰狼-布谷鸟(GWO-CS)和HHO算法,IHHO对VMD寻优的降噪效果更好;随着空化系数减小,声发射信号能量呈现先增加、再减小、再增加、再减小的趋势,波动散布熵值呈现先减小后增大的趋势。 展开更多
关键词 声学 水轮机 空化 声发射 降噪 哈里斯鹰优化算法 秃鹰搜索算法
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声共振混合器加速度的控制策略优化研究
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作者 李典 黄青山 +1 位作者 田亮 张典 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期30-38,共9页
针对声共振混合器加速度控制精度问题,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化的径向基函数神经网络(RBFNN)PID加速度控制方法。首先通过阶跃响应曲线辨识出加速度模型,进而通过引入Tent混沌初始化种群和线性动态惯性权重优化发现者位置等对... 针对声共振混合器加速度控制精度问题,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化的径向基函数神经网络(RBFNN)PID加速度控制方法。首先通过阶跃响应曲线辨识出加速度模型,进而通过引入Tent混沌初始化种群和线性动态惯性权重优化发现者位置等对麻雀搜索算法进行改进,然后将ISSA用于RBFNN参数的优化,最后将优化后的RBFNN-PID应用于加速度的仿真测试,并与其他算法进行比较。仿真结果证明,开发的ISSA收敛速度和寻优能力要优于其他算法,用ISSA优化RBFNN-PID加速度控制,能够有效抑制系统超调量,提高系统控制速度、精度和稳定性。实验结果表明,与对比算法相比,基于ISSA优化的RBFNN-PID加速度控制系统展现出更优越的控制性能与自适应能力,对声共振混合器加速度控制具有较大的实用价值。 展开更多
关键词 声共振混合器 麻雀算法 径向基函数神经网络 加速度控制
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泵转子性能退化MOHS优化SVM模型评价分析
4
作者 李卓文 张小菊 王国强 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期159-162,共4页
柱塞泵转子在高频高速的环境下运行时,产生的振动会加剧表面磨损现象,使得转子性能退化,进而影响整体柱塞泵的疲劳寿命。为了消除以人为方式柱塞泵转子性能退化选择参数时面临的盲目性,设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。从采... 柱塞泵转子在高频高速的环境下运行时,产生的振动会加剧表面磨损现象,使得转子性能退化,进而影响整体柱塞泵的疲劳寿命。为了消除以人为方式柱塞泵转子性能退化选择参数时面临的盲目性,设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。从采集得到的柱塞泵转子振动信号中提取特征参数,之后利用经验模态处理方式对振动信号实施分解,根据样本时域数据并对不同分量进行组合获得转子信号最初特征。以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并构建评价模型。研究结果表明:本算法进行迭代计算500的ParetoFront数据结果最优解为单调性为0.4964和趋势性为0.8652。MOHS优化模型数表现出了优于手动参数结果,能够充分克服受人为因素影响参数选择性不合理的问题。该研究对提高柱塞泵的使用寿命具有很好的指导意义,可以拓展到其他的传动机械相关领域。 展开更多
关键词 多目标与声搜索算法 支持向量机 转子 疲劳寿命 评估
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基于优化变分模态分解的混凝土浅层空洞病害识别 被引量:2
5
作者 赵维刚 石壮 +3 位作者 杨勇 田秀淑 鞠景会 李一凡 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期91-102,共12页
针对开放环境下混凝土空洞病害检测的病害特征识别中噪声干扰、成分识别问题进行了研究,提出了基于优化变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)与自由振动衰减速度的混凝土浅层病害声振信号识别方法。该研究建立... 针对开放环境下混凝土空洞病害检测的病害特征识别中噪声干扰、成分识别问题进行了研究,提出了基于优化变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)与自由振动衰减速度的混凝土浅层病害声振信号识别方法。该研究建立了混凝土浅层空洞病害的理论模型,仿真了不同工况下的病害特征频率及其变化规律;提出了基于IVMD的信号分解方法,设计了基于Tent混沌与柯西变异优化的麻雀搜索算法联合搜索变分模态分解的关键参数k和α,在最佳分解的基础上提出了基于自相关函数图形、相关系数、衰减系数与频域分布情况的浅层空洞病害本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)识别方法;选取幅值衰减评估了特征IMF的衰减速度,得出了基于振动衰减特征的空洞病害识别方法;通过预埋病害模型试验对比分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,基于IVMD的分解方法能够有效降低噪声及其他成分的干扰,提高空洞病害识别精度和准确度。 展开更多
关键词 病害检测 优化麻雀搜索算法 优化变分模态分解(IVMD) 时域衰减速度 声振法
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基于深度神经网络的7065铝合金厚板应力检测模型
6
作者 杨小平 武修瑞 +5 位作者 郑许 任月路 朱玉涛 何克准 卢祥丰 莫红楼 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3787-3796,共10页
针对工业生产中传统超声应力检测法对铝合金厚板在不同拉伸率和不同温度条件下存在的测量误差的问题,以7065铝合金厚板为实验对象,提出一种在不同拉伸率和不同温度条件下的基于树突神经网络的应力预测模型与传统超声检测法融合的应力检... 针对工业生产中传统超声应力检测法对铝合金厚板在不同拉伸率和不同温度条件下存在的测量误差的问题,以7065铝合金厚板为实验对象,提出一种在不同拉伸率和不同温度条件下的基于树突神经网络的应力预测模型与传统超声检测法融合的应力检测模型,然后使用改进的GSA-GRNN对该应力检测模型进行温度补偿。以南南铝公司生产的7065铝合金厚板为研究对象,使用恒温槽为超声检测提供恒温环境,分别对不同拉伸率、不同温度下的7065铝合金厚板进行超声检测,将声时差、拉伸率作为输入参数,应力作为输出参数,创建一个基于树突神经网络的应力检测模型,然后将应力检测模型的输出作为输入,使用改进的GSA-GRNN建立温度补偿模型对应力检测模型进行温度补偿。研究结果表明:融合了传统超声声时差的检测模型均方根误差为0.84636,相关系数为0.99743,和其他神经网络模型对比,该模型拥有更好的精度;在对该模型进行温度补偿后,模型的应力均方根误差和相关系数分别可以达到0.78848和0.99844,模型的精度得到了进一步的提升。证明基于数据驱动的神经网络融合传统超声检测可以有效降低检测误差,同时省去传统检测方法人工计算应力的时间,提高了检测效率。研究结果可以为基于数据驱动的应力检测模型提供进一步的优化参考。 展开更多
关键词 应力检测 树突神经网络 粒子群算法 万有引力搜索算法 声时差
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轨式输送机轮轨噪声预测技术研究
7
作者 马红荣 牟宗磊 胡景淇 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期186-192,共7页
针对轨式输送机运行中产生的噪声污染问题,基于通过现场试验采集的噪声数据,提出一种基于参数优化多项式曲面拟合的轨式输送机轮轨噪声建模方法。根据均值和最大值筛选出异常数组,采用局部离群因子算法检测异常数组中的异常数据并替换... 针对轨式输送机运行中产生的噪声污染问题,基于通过现场试验采集的噪声数据,提出一种基于参数优化多项式曲面拟合的轨式输送机轮轨噪声建模方法。根据均值和最大值筛选出异常数组,采用局部离群因子算法检测异常数组中的异常数据并替换。选取预处理后数据的最大值,以残差平方和最小值为目标函数,利用秃鹰搜索算法建立不同位置处轨式输送机轮轨噪声预测模型,揭示距离和速度对噪声的影响规律。分析结果表明:在轨式输送机机头、中间、机尾3个位置处模型拟合度达到0.9以上,模型预测值与实测值的误差小于0.7dB(A),模型吻合度较好;在距离和速度的影响下,机头处噪声高于机尾处噪声且变化趋势基本一致;中间处噪声低于机头与机尾处噪声且随速度与距离的增加呈二次曲线型变化。该研究成果可为轨式输送机噪声控制提供理论依据。 展开更多
关键词 声学 轨式输送机 噪声预测 多项式曲面拟合 局部离群因子算法 秃鹰搜索算法
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电力变压器有源降噪中次级声源的参数优化分析 被引量:15
8
作者 王学磊 张黎 +2 位作者 李庆民 娄杰 孙晓阳 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2815-2822,共8页
为了获得较好的全局有源降噪效果,需合理布置次级声源,次级声源参数优化是电力变压器有源降噪技术研究中的核心问题。在分析有源降噪物理机制的基础上,建立了电力变压器的噪声辐射模型,得到变压器周围声场分布与噪声源、次级声源的关系... 为了获得较好的全局有源降噪效果,需合理布置次级声源,次级声源参数优化是电力变压器有源降噪技术研究中的核心问题。在分析有源降噪物理机制的基础上,建立了电力变压器的噪声辐射模型,得到变压器周围声场分布与噪声源、次级声源的关系。考虑实际工程需要,将次级声源参数分为2大类,并结合噪声辐射模型,从数目、位置、源强3方面对次级声源进行参数优化。鉴于位置和源强等参数间的交互影响关系,提出对固定参数和灵活参数进行交替优选,形成基于遗传算法的渐次搜索逼近策略。通过将具体算例与基于COMSOL软件的仿真结果相比较,表明该优化策略可获得较好的全局有源降噪效果。 展开更多
关键词 电力变压器 有源降噪 次级声源 参数优化 遗传算法 渐次搜索逼近
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水轮机空化声发射信号的优化VMD特征提取 被引量:7
9
作者 刘忠 刘振 +2 位作者 邹淑云 陈莹 蒋盈 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期121-128,共8页
针对变分模态分解(VMD)算法中分解层数和惩罚因子2个参数对分解结果有着显著影响且不易确定的问题,提出了灰狼和布谷鸟混合优化VMD算法(简称优化VMD算法)。该方法以包络熵差异互相关系数作为适应度函数,以全局最小适应度值为优化目标,... 针对变分模态分解(VMD)算法中分解层数和惩罚因子2个参数对分解结果有着显著影响且不易确定的问题,提出了灰狼和布谷鸟混合优化VMD算法(简称优化VMD算法)。该方法以包络熵差异互相关系数作为适应度函数,以全局最小适应度值为优化目标,筛选出最佳的VMD参数组合。将优化VMD算法用于水轮机空化声发射信号的特征分析,通过分解得到本征模态函数(IMF),建立了IMF能量随空化系数的变化关系,反映了水轮机空化的发展状态。结果表明:随着空化系数的减小,各主要IMF能量增大,反映了水轮机空化从无到有,从弱到强的变化过程,验证了优化VMD算法用于水轮机空化分析的正确性。 展开更多
关键词 水轮机 空化 声发射 优化VMD 本征模态函数 灰狼优化算法 布谷鸟搜索算法
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基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别 被引量:16
10
作者 胡鸿志 覃畅 +2 位作者 管芳 张洪波 安晟佳 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第25期10755-10761,共7页
针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函... 针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。 展开更多
关键词 刀具磨损识别 声信号 经验模态分解 麻雀搜索算法 支持向量机
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基于声信号的滚动轴承故障诊断研究 被引量:7
11
作者 陈剑 徐庭亮 +4 位作者 黄志 孙太华 李雪原 季磊 杨惠杰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期237-244,共8页
结合小波包短时能量散布熵、回溯搜索算法以及学习矢量神经网络,提出一种基于声信号的滚动轴承故障诊断新方法。首先利用小波包分解结合短时能量对声信号进行脉冲能量提取,突出与故障相关的时频子空间的能量分布,再通过计算各子空间短... 结合小波包短时能量散布熵、回溯搜索算法以及学习矢量神经网络,提出一种基于声信号的滚动轴承故障诊断新方法。首先利用小波包分解结合短时能量对声信号进行脉冲能量提取,突出与故障相关的时频子空间的能量分布,再通过计算各子空间短时能量序列的散布熵,构造特征矩阵。利用t-分布随机邻域嵌入方法对所获特征进行降维聚类,显示所提取的特征具有较好的聚类性能。然后采用回溯搜索算法优化学习矢量量化建立神经网络故障诊断模型,对轴承故障进行识别,并与多种诊断方法进行比较,试验结果表明,加入短时能量散布熵后,本模型提升了声信号的能量特性,优化了特征矩阵,诊断性能最佳。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 声信号 短时能量散布熵 学习矢量量化 回溯搜索算法
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基于MOHS-SVM算法的离心泵转子疲劳寿命评估研究 被引量:5
12
作者 钱素娟 赵浩 张伟 《化工设备与管道》 CAS 北大核心 2021年第2期71-75,共5页
设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。采集转子的振动数据集,以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS优化SVM参数,构建最优化评价模型。研究结果表明:在较大的mon条件下,corr较小。对应最优解集来... 设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。采集转子的振动数据集,以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS优化SVM参数,构建最优化评价模型。研究结果表明:在较大的mon条件下,corr较小。对应最优解集来说,corr只发生小幅变化,mon则发生了较大变化,设定最优解为mon=0.4964、corr=0.8652。采用MOHS优化的模型参数获得了比手动设置参数更优的效果,从而避免了由于人为因素进行参数选择出现的盲目性。当故障点磨平时,DI值发生了显著下降,表明SSAE可以有效提取原始特征集早期故障的敏感特征。 展开更多
关键词 多目标与声搜索算法 支持向量机 转子 疲劳寿命 评估
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基于ICSA-MCKD方法的滚动轴承声信号微弱故障诊断 被引量:6
13
作者 王树杰 李宏坤 +2 位作者 王朝阁 孙斌 刘艾强 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期467-475,共9页
针对滚动轴承声信号中微弱故障特征难以有效提取的问题,提出了基于自适应的最大相关峭度反卷积(maximum correlation kurtosis deconvolution, MCKD)的滚动轴承声信号故障诊断方法.首先,提出了改进的布谷鸟搜索算法(improved cuckoo sea... 针对滚动轴承声信号中微弱故障特征难以有效提取的问题,提出了基于自适应的最大相关峭度反卷积(maximum correlation kurtosis deconvolution, MCKD)的滚动轴承声信号故障诊断方法.首先,提出了改进的布谷鸟搜索算法(improved cuckoo search algorithm, ICSA),在莱维飞行中引入步长尺度因子,在偏好随机游走中自适应地调整发现概率,使得算法有更快的搜索速度和更高的搜索精度.然后,利用ICSA以调整的谐波显著性指标(adjusted harmonic significant index, AHSI)作为适应度函数对MCKD的滤波器长度和故障特征周期进行寻优,将最佳参数组合输入MCKD中进行反卷积处理.最后通过包络谱分析,实现了基于声信号滚动轴承故障诊断.对仿真信号和实测信号的验证,证明了该方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 滚动轴承 声信号 布谷鸟搜索算法 最大相关峭度反卷积
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基于无线声发射传感器系统的活立木含水率诊断方法研究 被引量:1
14
作者 刘一柏 吴寅 +1 位作者 刘文波 刘砚一 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期160-168,共9页
水分在活立木的生长代谢过程中起着至关重要的作用,实时准确的含水率测量对于立木培育及林木经营具有关键指导意义。以无损检测活立木树干含水率为主要目标,设计并实现了一套基于无线声发射传感器网络(WASN)的木材含水率诊断系统。首先W... 水分在活立木的生长代谢过程中起着至关重要的作用,实时准确的含水率测量对于立木培育及林木经营具有关键指导意义。以无损检测活立木树干含水率为主要目标,设计并实现了一套基于无线声发射传感器网络(WASN)的木材含水率诊断系统。首先WASN节点高速采样树干表皮的声发射信号,接着计算其特征参数并无线传输至网关,然后采用最大相关最小冗余(mRMR)判据从中筛选出最优特征组合,并经由麻雀算法优化的支持向量机(SSA-SVM)建立含水率辨识模型,最后即可进行在线实时的长期监测诊断。分别在水杉、杨树、松树和山毛榉四类树种上进行了实测,结果表明,诊断准确率最低为95.5%,所设计WASN完全具备长期部署观测树木蒸腾作用的功能。 展开更多
关键词 声发射 特征选取 含水率 支持向量机 麻雀搜索算法 活立木
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基于MDFF与ISSA的滚动轴承故障声发射诊断 被引量:2
15
作者 魏巍 王之海 +2 位作者 柳小勤 冯正江 李佳慧 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期65-76,共12页
针对滚动轴承早期、复合故障难以准确诊断与智能诊断模型超参数确定严重依赖专家先验知识问题,提出一种基于多维深度特征融合(multi-dimensional depth feature fusion, MDFF)与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, IS... 针对滚动轴承早期、复合故障难以准确诊断与智能诊断模型超参数确定严重依赖专家先验知识问题,提出一种基于多维深度特征融合(multi-dimensional depth feature fusion, MDFF)与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)的滚动轴承故障声发射诊断方法。用一维卷积与线性瓶颈反向残差二维卷积神经网络构建多输入卷积神经网络(convolution neural network, CNN)结构的诊断模型,模型输入为滚动轴承声发射信号及其小波时频图,提出基于布伦纳梯度和信噪比的质量指标,在108种小波基中筛选出最佳时频图以提升输入数据质量。接着,采用特征金字塔网络将模型的一、二维低层与高层特征融合,建立深度融合的诊断模型。然后,将交叉混沌映射、自适应权重及融合的随机游走策略引入麻雀搜索算法中,以自适应获取MDFFCNN最优超参数。试验表明,对比近期多个主流智能诊断算法,所提方法可避免人工选择诊断模型超参数,对滚动轴承早期尤其复合故障具有更高的诊断精度和稳定性,模型诊断过程的智能化水平得到了进一步提高。 展开更多
关键词 滚动轴承 声发射(AE) 深度学习 改进麻雀搜索(ISSA) 卷积神经网络(CNN) 多维深度特征融合(MDFF) 最佳时频图
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基于波速修正的堆石坝面板损伤声发射源组合定位方法 被引量:1
16
作者 徐晓阳 苏怀智 +1 位作者 闫潇群 姚可夫 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2023年第4期86-91,104,共7页
为提高堆石坝混凝土面板损伤声发射源定位精度,提出了一种基于波速修正的堆石坝面板损伤声发射源组合定位方法——BSO-IGeiger法。该方法利用波速修正对已知恒定波速时差法(Geiger法)进行改进并建立定位目标函数,通过基于学习淘汰机制... 为提高堆石坝混凝土面板损伤声发射源定位精度,提出了一种基于波速修正的堆石坝面板损伤声发射源组合定位方法——BSO-IGeiger法。该方法利用波速修正对已知恒定波速时差法(Geiger法)进行改进并建立定位目标函数,通过基于学习淘汰机制的天牛群搜索算法(BSO)求解定位目标函数,同时给出了一种传感器阵列健康监测网络布设方式进行区域定位和传感器存活检测,以保障堆石坝面板声源定位的可靠性。试验验证结果表明,BSO-IGeiger法定位效果明显优于Geiger法和未知恒定波速时差法。 展开更多
关键词 混凝土面板堆石坝 损伤定位 声发射 传感器阵列布设 天牛群搜索算法
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基于改进遗传算法的海底地层参数反演计算
17
作者 刘波 王晓峰 张春雷 《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期210-216,共7页
为了提高对海底地层参数变量的反演计算能力,设计了一种基于双种群协同进化策略的改进遗传算法。针对标准遗传算法局部搜索能力差且易于出现早熟现象的缺点,在标准遗传算法基础上引入双种群同时进行优化搜索,两个种群分别给予不同的控... 为了提高对海底地层参数变量的反演计算能力,设计了一种基于双种群协同进化策略的改进遗传算法。针对标准遗传算法局部搜索能力差且易于出现早熟现象的缺点,在标准遗传算法基础上引入双种群同时进行优化搜索,两个种群分别给予不同的控制参数,实现协同进化,最终给出一个综合的最优解。通过两个算例对遗传算法的寻优能力进行测试,实验结果表明,提出的改进算法不仅提高了搜索性能,并且对遗传控制参数的依靠度大大降低,特别是对大型复合参数反演问题的求解计算更为有效。 展开更多
关键词 海底地层参数 水声反演 改进遗传算法 协同进化 搜索能力
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