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研究了经固溶-时效和固溶-冷挤压-时效处理的高合金化Al-12.3Zn-3Mg-2.5Cu-0.18Zr-0.07Sr铝合金的微观组织与抗腐蚀性能。结果表明:固溶-时效和固溶-冷挤压-时效状态下高合金化铝合金的晶粒都呈现明显的带状分布,但固溶-冷挤压-时效状态下合金内部亚晶比例明显上升;相比固溶-时效,固溶-冷挤压-时效状态下高合金化铝合金的抗腐蚀性能(剥落腐蚀和晶间腐蚀)有明显的提高,可见冷挤压变形是提高7000系铝合金腐蚀性能的有效手段。 相似文献
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基于自然选择策略的蚁群算法求解TSP问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中“优胜劣汰”的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增强满足进化策略路径上的信息素浓度,以加快算法的收敛速度;而随机进化因子的随机性增强了算法跳出局部最优解的概率。将提出的改进型蚁群算法求解经典的TSP问题,并通过实验证明了改进后的蚁群算法在最优解精度和收敛速度等方面均有所提高。 相似文献
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引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法。该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式。仿真结果表明,所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力,又可有效避免早熟收敛,其求解精度明显优于其他比较算法。将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题,获得了良好的优化效果。 相似文献
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针对电子标签位置不确定的物流射频识别(radio frequency identification,RFID)网络优化问题,综合考虑覆盖率、负载平衡程度、成本,建立了鲁棒优化模型.为求解负载平衡程度,采用基于Korobov点阵的蒙特卡洛方法.为减少计算量,提高算法寻优能力,提出一种基于不对称时变S–形(Sigmoid)函数的鲁棒粒子群算法(PSO).样本规模仅取部分较小整数、部分较大整数.仅在算法迭代后期,样本规模期望值大,保证算法开发精度;在较多迭代次数中,样本规模期望值小,加快算法探索速度.仿真实验表明,该方法具有较佳的搜索性能. 相似文献
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在样本规模有限的情况下, 为了提高算法的鲁棒优化性能, 提出一种基于时变(随迭代次数变化) Sigmoid 函数的鲁棒粒子群优化算法. 采用拟蒙特卡罗积分方法近似估计有效目标函数, 以时变Sigmoid 函数为基础, 设计各代各样本规模的选取概率. 迭代前期, 样本规模期望值较小, 加快了算法探索速度; 迭代后期, 样本规模期望值较大, 提高了算法的开发精度. 标准测试函数仿真结果显示, 所提出方法具有较优的鲁棒优化性能.
相似文献8.
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高性能球墨铸铁在汽车底盘轻量化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了高性能球墨铸铁的发展现状及优异性能,并结合汽车轻量化需求,分析了等温淬火球墨铸铁材料在汽车底盘上的应用趋势,最后介绍了等温淬火球墨铸铁在实际生产中的应用。 相似文献
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