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QGA-SVM在弓网滑动电接触下的最优载荷研究
被引量：
8
1
作者
任志玲
郭超
徐丽霞
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期133-138,共6页
弓网滑动电接触过程中,电、力、速多个物理域的复杂耦合影响列车的高速、重载、稳定运行。为了提高载荷最优控制,使摩擦副摩擦磨损与受流稳定性达到相对最佳,利用量子遗传算法优化支持向量机的相关参数,建立了受电弓滑板磨损率的预测模...
弓网滑动电接触过程中,电、力、速多个物理域的复杂耦合影响列车的高速、重载、稳定运行。为了提高载荷最优控制,使摩擦副摩擦磨损与受流稳定性达到相对最佳,利用量子遗传算法优化支持向量机的相关参数,建立了受电弓滑板磨损率的预测模型。经过MATLAB仿真结果表明,量子遗传算法比遗传算法有更好的优化性能,建立的模型能够稳定预测滑板磨损率,对选取最优载荷、研究载流摩擦副材料具有重要意义。
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关键词
量子遗传
支持向量机
滑动电接触
最优载荷
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职称材料
题名
QGA-SVM在弓网滑动电接触下的最优载荷研究
被引量：
8
1
作者
任志玲
郭超
徐丽霞
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
大连宝原核设备有限公司质保部
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期133-138,共6页
基金
国家自然科学基金项目(50977040
51277090)~~
文摘
弓网滑动电接触过程中,电、力、速多个物理域的复杂耦合影响列车的高速、重载、稳定运行。为了提高载荷最优控制,使摩擦副摩擦磨损与受流稳定性达到相对最佳,利用量子遗传算法优化支持向量机的相关参数,建立了受电弓滑板磨损率的预测模型。经过MATLAB仿真结果表明,量子遗传算法比遗传算法有更好的优化性能,建立的模型能够稳定预测滑板磨损率,对选取最优载荷、研究载流摩擦副材料具有重要意义。
关键词
量子遗传
支持向量机
滑动电接触
最优载荷
Keywords
quantum genetic algorithm
support vector machine
sliding electrical contact
optimal load
分类号
U225 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U264.34 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
QGA-SVM在弓网滑动电接触下的最优载荷研究
任志玲
郭超
徐丽霞
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2015
8
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