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题名基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法
被引量：4
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作者
张继旺
刘锁
龚庶
刘悦
丁克勤
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机构
中国特种设备检测研究院
海洋石油工程股份有限公司天津建造分公司
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第3期504-511,共8页
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基金
内蒙古自治区科技计划项目(2022YFSH0019)
中国特种设备检测研究院青年基金项目(2021青年16)。
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文摘
在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用变异算子对传统的多目标粒子群算法优化方法进行了改进;然后,根据大型设备群检测项目的实际需求构建了检测工期、检测成本、检测质量与安全的多目标优化模型,并确定了各子目标的约束条件;最后,将该优化算法和构建的模型应用于大型履带起重机群的检测项目中,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:与传统检测策略相比,在保证质量和安全的前提下,利用该方法得到最优的检测策略,其检测周期仅需3/4,检测单位成本节省了14%,受检单位成本节约了32.8%,极大地提升了检测效率,降低了企业和检验单位人力、经济和时间成本。因此,该方法具有良好的实用性和推广应用价值。
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关键词
设备群
大型履带起重机
多目标粒子群优化
检测策略优化
粒子群
优化算法
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Keywords
equipment group
large crawler crane
multi-objective particle swarm optimization(MOPSO)
detection strategy optimization
particle swarm
optimization algorithm
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分类号
TH21
[机械工程—机械制造及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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