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基于改进果蝇算法的涡轴发动机状态变量模型建立方法_贾伟州

针对拟合法在航空发动机小偏差状态变量模型建立中受系统模态及模型阶次的限制,提出一种基于改进果蝇优化算法（MICFOA）建立小偏差状态变量模型的方法。首先,将该方法分为2个子过程:先优化系统矩阵和输入矩阵并找到最优结果,再对输出矩阵和传输矩阵优化；同时根据状态变量模型与非线性模型动态响应一致构造了不受变量值域影响的适应度函数。其次,在果蝇优化算法（FOA）中引入协同子种群策略和混沌映射策略来增强迭代寻优中种群多样性,引入自适应调整策略来平衡全局搜索与局部搜索的关系,避免算法早熟收敛。最后应用上述方法建立了涡轴发动机小偏差状态变量模型,并设计了LQ/H∞抗扰控制器。仿真结果表明:MICFOA相比FOA能提高5～10个数量级的精度,且所建模型与非线性模型吻合一致,具有良好的动静态性能。

  • 2021-05-06
  • 阅读358
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基于MOPSO算法的垂向混合产流模型参数多目标优化_杜彦臻

针对水文过程模拟模型的复杂性及校准参数的准确性问题,提出一种相对较新的全局优化算法——多目标粒子群优化（MOPSO）算法定义多个目标函数,并引入Pareto前沿解概念,扩大了采样空间,提高了算法的运算速度和鲁棒性,进而对垂向混合产流模型进行模拟。实例应用结果表明,与单目标算法相比,多目标算法能较准确地模拟水文过程的多方面因素,提高了优化结果的精度。

  • 2021-05-06
  • 阅读357
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性；将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
  • 阅读356
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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法；该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉（Competitive Lotka-Volterra,C-LV）模型避免拥塞,并利用粒子群优化（Particles Swarm Optimization,PSO）算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延；仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
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配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法_郭壮志

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解；利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性；无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。

  • 2021-04-30
  • 阅读356
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基于球状模型的短波频率泛克里金重构算法_徐池

针对现有短波频率优选方法中数据处理过程复杂、输入参数条件苛刻、工程实现难度较大等不足,结合电离层变化特性,提出了一种基于球状模型的泛克里金法,应用于短波频率的重构。利用短波频率管理系统中大量的实测频率数据,构建了符合频率数据变化特征的基于球状模型的变异函数,建立了反映沿经度、纬度及水平方向通信频率变化剧烈程度的漂移表达式。随机选取多个样本数据,通过交叉重构法对短波频率数据进行重构。实验结果表明,基于球状模型的泛克里金法具有较高的频率重构精度,能够应用于短波通信频率的重构,特别是满足军事通信方面对短波频率优选手段的需求。

  • 2021-04-25
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一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究_李占英

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。

  • 2021-05-06
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基于运动模型的高超声速飞行器跟踪性能分析_曾江辉

针对于临近空间高超声速飞行器的定位跟踪问题,探究了基于低轨双星系统对于目标的定位跟踪性能,建立了高超声速飞行器的弹道模型,基于STK和Matlab两种仿真软件,搭建了双星对于目标的定位跟踪观测场景。采用了经典的运动学模型进行目标定位跟踪,研究了基于CV、CA、CS模型的无迹卡尔曼跟踪算法,进行了三种跟踪算法的对比分析。仿真结果证明,CS和CA模型比CV模型更适用于高超声速飞行器的定位跟踪,同时指出了为了进一步提高目标的定位跟踪性能需要引入机动检测或多模型算法。

  • 2021-05-06
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