基于小生境改进粒子群算法的几何约束求解

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,基于小生境原理,提出一种小生境改进粒子群优化算法(niche improved particle swarm optimization,NIPSO)。该算法在进行速度和位置更新后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点。然后对所有个体历史最好值差于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计

为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根据小生境数和Pareto优劣性确定孤立粒子,并通过个体历史最优粒子与孤立粒子的变异、选择操作更新粒子的个体历史最优位置;利用Pareto支配数排序更新粒子群的全局最优位置。利用改进的粒子群算法对公差多目标优化模型进行求解,得到分布均匀的Pareto前沿。设计并开发了原型系统,通过实例验证了该方法的有效性。     

基于小生境粒子群优化的挖掘机器人自抗扰视觉伺服控制

为提高挖掘机器人的自主挖掘能力,设计一种基于图像的自抗扰视觉伺服控制器,对挖掘机器人的动臂、斗杆、铲斗组成的3节机械臂末端位置和姿态在x-z平面进行控制,实现自主挖掘目标任务。针对自抗扰控制器需要整定的参数较多,参数间相互影响,整定困难的特点,引入粒子群算法对控制器参数进行优化。由于原始粒子群算法存在后期易陷入局部最优的缺欠,采用小生境粒子群算法对自抗扰控制器参数进行整定优化。对粒子群及小生境粒子群算法的优化性能进行比较研究的基础上,设计了适合挖掘机器人的自抗扰视觉伺服控制器,采用小生境粒子群算法得到自抗扰控制器整定参数。搭建xPCTarget主机—目标机环境进行试验及仿真,表明小生境粒子群优化的自抗扰视觉伺服控制器控制精度高、鲁棒性强。     

基于混沌小生境粒子群和纹理特征的车牌定位

车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心之一.针对传统的车牌定位算法适应性差,鲁棒性不强等问题,提出基于混沌小生境粒子群和纹理特征的车牌精确定位算法.研究了车牌区域的7种特征构成车牌的特征矢量,利用混沌变异小生境粒子群的快速准确的全局搜索能力,结合车牌的特征矢量构造粒子群的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量.本文与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,本文方法适应性强,定位效果较好,运行时间较短.     

多峰函数优化的免疫云粒子群优化算法

为了尽可能寻找多峰函数的全部极值点及提高寻优精度,提出一种免疫云粒子群优化算法(PPSO)-融合云变异粒子群优化算法(CMPSO)的小波变异克隆选择算法(WMCSA)。PPSO混合算法设置了最大重复搜索代数M,以便尽可能搜索到全部极值点。在每一代重复搜索中,首先,通过引入基于云模型的云变异算子以提高种群的多样性,并使用云变异粒子群优化算法对可行域内的所有极值点进行全局搜索;然后,利用小波变异克隆选择算法对云变异粒子群优化算法搜索到的较优解进行局部搜索以进一步提高解的精度。针对复杂多峰函数的寻优测试表明:在保证收敛速度的同时,PPSO算法的收敛精度和搜索到的极值点数目均得到显著提高。离散混沌系统的应用实例也表明了PPSO算法的有效性。     

应用混沌粒子群算法求解工程优化问题

针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法.CPSO算法利用混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性等特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点.该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,并用惩罚函数法处理违法约束的粒子,当基本粒子群算法陷入早熟时,随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,直至满足迭代收敛条件为止.CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效提高了PSO算法的收敛速度和精度.两个工程约束优化实例的求解结果表明,该算法的优化结果最好,收敛速度也比较快.     

基于Pareto改进的混合算法求解多目标柔性车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题,该文建立优化目标为最大完工时间、机器平均相对空闲率以及机器总负荷最小化的数学模型,并设计一种基于Pareto改进的自适应混合算法(NGAPSO)。其算法采用分层结构相结合,底层采用基于隔离的小生境技术(Niche genetic algorithm,NGA),上层采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)。为提高算法的收敛效率和求解精度,提出了改进策略,采用适应度值分配策略作为种群选择的评价标准;设计动态的交叉变异概率,使算子在迭代过程自适应地对种群的寻优操作进行调整。最后,针对10个单目标基准案例与3个多目标典型案例进行仿真求解,通过与其他前沿算法进行对比验证NGA-PSO算法的优越性。     

基于过滤器技术的约束粒子群优化算法

工程设计中处理约束优化常采用罚函数法,但其优化结果敏感于惩罚因子,针对特定的实际问题往往需要多次试验以得到合适的罚因子取值。为了避免反复的参数选取测试过程,将过滤器约束处理机制和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合用于求解约束优化问题。过滤器方法基于多目标规划中的支配思想,以一组互不支配点所对应的目标值与违背度对构成过滤器,利用其处理约束可以避免使用罚函数。基于过滤器的约束PSO算法在粒子进化过程中,对各粒子历史最优解和粒子群历史最优解分别构造滤器,并依据可行性优先的粒子比较准则从对应的过滤器中选择最优解从而实现粒子的更新。然后,利用工程优化设计标准算例和翼型优化设计实例,将过滤器PSO算法和罚函数PSO算法、遗传算法进行比较研究,结果表明过滤器PSO算法能够获得较好的约束优化设计结果,是求解约束优化问题的一种有效方法。     

外圆磨削在线优化

基于基本的磨削模型,利用小生境蚁群算法和小生境粒子群算法,对磨削进给量和磨削深度进行在线优化。并采用Matlab编程,利用声发射信号和优化模型,对磨削过程进行仿真,实现了外圆磨削实际磨削过程的在线监测和优化。对提高磨削质量和磨削效率,实现磨削过程的在线监测和智能化控制有着极大的推动作用。     

混合流水车间多目标调度的小生境粒子群算法

混合流水车间多目标调度问题(HFMSP)是一种具有很强应用背景的生产调度问题,对它的研究具有理论意义和工程价值。针对该类调度问题结合生产实际应用调度和多目标优化理论建立基于时间和交货期最优条件下的多目标调度问题模型,提出一种小生境粒子群算法对模型进行优化求解。该算法采用NSGA-II的非支配排序策略和动态加权方法选择最优粒子,利用粒子聚集距离的变异操作保证解的收敛性和多样性。通过仿真实验,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

Quantum Cooperative Robotics and Autonomy

The intersection of Quantum Technologies and Robotics Autonomy is explored in the present paper.The two areas are brought together in establishing an interdisci...     

考虑进油孔有限长滑动轴承油膜力的近似解析解

针对具有进油孔的有限长滑动轴承油膜力求解问题,采用变分原理和分离变量法,求得了有限长滑动轴承油膜压力分布的近似解析表达式。将油膜压力分布的近似解析表达式在油膜存在区域上进行积分,即得到了油膜力。将提出的计算有限长滑动轴承油膜力方法与无限长轴承模型、有限元方法的计算结果进行了比较,发现了提出的方法与有限元方法的计算结果很接近。最后,研究了进油孔位置和进油压力对油膜存在区域、油膜力等的影响,研究结果表明进油孔位置和进油压力对油膜存在区域和油膜力有较大的影响。     

基于多目标非支配解提取法的电力系统无功优化

针对传统的电力系统多目标粒子群优化算法采用权重系数法将多目标转化为单目标,从而忽视了各目标函数间的竞争关系这一问题,提出将非支配解提取法运用到电力系统多目标无功优化中,并设定了一套提取规则,以电力系统中的有功网损、电压偏差和电压稳定裕度为目标,使目标在充分竞争的情况下得出Pareto最优解,利用IEEE-14节点系统对多目标非支配解提取法的电力系统无功优化进行了仿真测试。研究结果表明,该算法一次运行可以得出多组非支配解,既有偏向单个目标的解也有兼顾所有目标的解,克服了权重系数法的盲目性和单一性,可使电力决策者根据实际问题选择最优解,具有较好的灵活性与多样性。     

Minimal Realization of Linear Graph Models for Multi-physics Systems

An engineering system may consist of several different types of components,belonging to such physical"domains"as mechanical,electrical,fluid,and thermal.It is t...     

Hybrid inversion method for equivalent electric charge of thunder cloud based on multi-station atmospheric electric field

This article proposes the hybrid method to inverse the equivalent electric charge of thunder cloud based on the data of multi-station atmospheric electric field. Firstly,the method combines the genetic algorithm( GA) and New ton method through the mosaic hybrid structure. In addition,the thunder cloud equivalent charge is inversed based on the forw ard modeling results by giving the parameters of the thunder cloud charge structure. Then an ideal model is built to examine the performance compared to the nonlinear least squares method. Finally,a typical thunderstorms process in Nanjing is analyzed by Genetic-New ton algorithm with the help of weather radar. The results show the proposed method has the strong global searching capability so that the problem of initial value selection can be solved effectively,as well as gets the better inversion results. Furthermore,the mosaic hybrid structure can absorb the advantages of tw o algorithms better,and the inversion position is consistent with the strongest radar echo.The inversion results find the upper negative charge is small and can be ignored,w hich means the triple-polarity charge structure is relatively scientific,w hich could give some references to the research like lightning forecasting,location tracking.     

虚拟式流体参量集成测试系统及其实现

为了实现对流体参量的自动测量,运用虚拟仪器设计思想,采用组件技术、海量数据存储技术及仪器通用化设计方法,设计并实现了虚拟式流体参量集成测试系统.该系统能同时对流体的温度、压力和流量等进行动态测试.实验室演示表明,该集成测试系统性能稳定,操作简单,功能较强大.     

COMPUTER SIMULATION OF CONTINUOUS ELECTROMAGNETIC STIRRING FOR MAKING RHEOLOGIC SEMI-SOLID SLURRY OF ZL112Y ALUMINUM ALLOY

To realize the technology of fabricating the rheologic semi-solid slurry of ZL112Y aluminum alloy via continues electromagnetic stirring process, ANSYS software was used to simulate electromagnetic force field and fluid velocity field in the alloy melt in a crucible tube in three coils. In the first section of the paper, eletromagnetic force field and fluid velocity field caused by single coil were simulated. The result of this simulation gives an average velocity of 3.2 cm/s and it is called critical velocity because a fluid velocity over it will cause a fine and spherical structure of solid primary a in a semi-solid melt. And, from this result, a reasonable temperature of semi-solid of the alloy and an electrical current intensity were established. The electrical current intensity of the result of this simulation corresponded to the current intensity used in a practice experiment, in which the primary α was obviously refined and sphericized. Based on this simulation of single coil electromagnetic stirring, in the second section of the paper, eletromagnetic force field and fluid velocity field caused by three coils were simulated. The result of the simulation shows that, 1） there is a semi-solid zone of 32 mm from bottom of the crucible tube to the upper; 2） the electrical current intensities of three coils of 400 A, 600 A, and 400 A, which were set to top range, middle range and bottom range of the tube, respectively, were the optimum parameters of electromagnetic current intensity under the condition of this investigation; and 3） under effect of these electromagnetic current intensity, the fluid velocities of the melt in the tube were 6.3 cm/s in top range, 3.75 cm/s in middle range, and 3.9 cm/s in bottom range of it, respectively.     

运用EMD和GA SVM的齿轮故障特征提取与选择

针对齿轮故障特征提取,首先将齿轮箱振动信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数.计算各固有模态函数的能量和矩阵的奇异值,采用Shannon熵和Renyi熵度量能量和奇异值分布,构成原始特征子集.再采用遗传算法和最小二乘支持向量机的Wrapper方法选择最优特征子集.该方法能够利用较少的特征参数集准确判别齿轮故障,提高了齿轮故障诊断的精度与效率.     

基于有限脉冲响应模型的飞机磁场补偿方法

通过分析飞机磁场数学模型,将飞机磁场表示成方向余弦与其乘积项的函数.鉴于模型参数之间存在很强的复共线性,提出了基于有限脉冲响应模型飞机磁场补偿方法.该方法将光泵磁强计和三轴磁强计的输出作为有限脉冲响应模型的输入,由带通滤波器提取信号中的变化成分,再用最小方差估计有限脉冲响应模型参数,并利用有限脉冲响应模型参数计算飞机磁场.从测量总磁场中减去飞机磁场,可得到目标信号磁场数据.最后,通过计算机仿真验证了该磁场补偿方法的有效性.