检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王瑶吴威涛王敏梅玫华越闫宏斌 210014 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号

本发明涉及一种变掠翼制导火箭弹弹道多目标优化方法，该多目标优化方法包括以下步骤：基于瞬时平衡假设，考虑弹翼后掠角，构建变掠翼制导火箭弹纵向平面弹道运动方程；采用变掠翼和滑翔增程技术，对滑翔段弹道以弹翼后掠角和攻角为控... 详细信息

标准号: CN117606295A

本发明涉及一种变掠翼制导火箭弹弹道多目标优化方法，该多目标优化方法包括以下步骤：基于瞬时平衡假设，考虑弹翼后掠角，构建变掠翼制导火箭弹纵向平面弹道运动方程；采用变掠翼和滑翔增程技术，对滑翔段弹道以弹翼后掠角和攻角为控制变量，构建变掠翼制导火箭弹弹道多目标优化模型；采用多目标遗传算法对变掠翼制导火箭弹弹道多目标优化模型进行求解。本发明与现有技术相比，其显著优点是：本发明同时考虑了弹翼的变形策略和火箭弹攻角的变化，确保火箭弹在飞行过程中良好的气动性能，利用多目标遗传算法求解得到末端速度和射程最优的Pareto前沿，最大程度提升变掠翼火箭弹的飞行性能。

关键词：火箭弹掠翼弹道制导弹翼多目标遗传算法多目标优化模型多目标优化后掠角滑翔攻角构建求解飞行过程飞行性能控制变量气动性能瞬时平衡运动方程纵向平面增程射程变形

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一种基于深度强化学习与多目标优化的生产线调度方法

一种基于深度强化学习与多目标优化的生产线调度方法

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作者：李彬雒航郝富兴温冬 710000 陕西省西安市西安高新技术产业开发区丈八四路20号4幢12层

本发明涉及一种生产调度技术，特别涉及一种基于深度强化学习与多目标优化的生产线调度方法，包括以下步骤：步骤1：获取生产线调度问题的特征数据，建立低碳型多目标调度模型，并根据所述特征数据设定所述低碳型多目标调度模型对应的... 详细信息

标准号: CN117540990A

本发明涉及一种生产调度技术，特别涉及一种基于深度强化学习与多目标优化的生产线调度方法，包括以下步骤：步骤1：获取生产线调度问题的特征数据，建立低碳型多目标调度模型，并根据所述特征数据设定所述低碳型多目标调度模型对应的约束条件；步骤2：对所述低碳型多目标调度模型进行求解，获取最优调度方案；采用多目标遗传算法优化对所述低碳型多目标调度模型进行求解，在求解过程中，利用基于深度强化学习自适应种群参数方法对所述多目标遗传算法的参数进行优化；本发明提高制造生产效率的同时实现精准交付和节能，从而对生产资源与生产设备的排产调度进行优化。

关键词：调度模型多目标低碳多目标遗传算法强化学习特征数据求解生产调度优化调度多目标优化调度问题求解过程生产设备生产效率生产资源约束条件种群参数最优调度自适应交付节能制造

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复杂载荷下核电站一回路管路支架布置的智能设计方法

复杂载荷下核电站一回路管路支架布置的智能设计方法

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作者：贾坤孙宇翔陈丽龙波王艳苹刘诗华 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

本发明公开了一种复杂载荷下核电站一回路管路支架布置的智能设计方法，包括以下步骤：构建复杂载荷下带支架管路的有限元模型；计算带支架管路在不同荷载环境下的最大应力比之和以及管路阀门加速度；构建管路支架位置与最大应力比之和... 详细信息

标准号: CN114841038B

本发明公开了一种复杂载荷下核电站一回路管路支架布置的智能设计方法，包括以下步骤：构建复杂载荷下带支架管路的有限元模型；计算带支架管路在不同荷载环境下的最大应力比之和以及管路阀门加速度；构建管路支架位置与最大应力比之和和以及管路阀门加速度的样本库用于神经网络训练；构建带支架管路在不同荷载环境下的最大应力比之和以及管路阀门加速度最小的目标函数；通过神经网络与多目标遗传算法联立初步确定确定初始最优管路支架排布位置；通过多目标遗传算法、初始最优管路支架排布位置以及步骤4构建的目标函数实现对带支架管路的有限元模型的支架排布的智能设计。本发明克服了传统管路优化仅仅依靠工程师经验手动调控的缺点，在达到工程需求的同时减少时间成本。

关键词：支架构建管路阀门管路支架应力比多目标遗传算法复杂载荷目标函数排布位置智能设计荷载元模型神经网络训练传统管路工程需求回路管路神经网络时间成本手动调控支架布置样本库排布下带核电站工程师优化

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以爆管感知为目标的供水管网在线压力监测点优化布置

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供水技术 2023年第1期17卷 46-50页

作者：戴雄奇郭姣金俊伟深圳市水务(集团)有限公司广东深圳518031

针对大型供水管网爆管频发的问题,提出以爆管感知为目标的供水管网在线压力监测点优化布置方法。在充分考虑现有监测点及确定新增监测点需求的基础上,以最小化监测点数量及最大化爆管感知程度为目标,提出压力监测点的经济布点方案。该... 详细信息

针对大型供水管网爆管频发的问题,提出以爆管感知为目标的供水管网在线压力监测点优化布置方法。在充分考虑现有监测点及确定新增监测点需求的基础上,以最小化监测点数量及最大化爆管感知程度为目标,提出压力监测点的经济布点方案。该方法应用于南方某大型供水管网,以提高管网爆管感知程度为目标,同时结合多方面布点需求,如日常调度、水力模型校核等,提出在线压力监测点综合优化布置方案。

关键词：供水管网优化布置在线压力监测多目标遗传算法

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基于多目标优化的发电设备运行工况库构建方法和装置

基于多目标优化的发电设备运行工况库构建方法和装置

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作者：刘双白朱龙飞张德利张春雷周卫庆 100045 北京市西城区复兴门外地藏庵南巷一号

本发明提供一种基于多目标优化的发电设备运行工况库构建方法和装置，该方法包括：获取一发电设备的历史工况数据；以利用发电设备运行工况库进行多元状态估计时估计误差最小及估计用时最短为目标，建立多目标优化模型；利用多目标遗传... 详细信息

标准号: CN111046018B

本发明提供一种基于多目标优化的发电设备运行工况库构建方法和装置，该方法包括：获取一发电设备的历史工况数据；以利用发电设备运行工况库进行多元状态估计时估计误差最小及估计用时最短为目标，建立多目标优化模型；利用多目标遗传算法对该多目标优化模型进行求解得到最优聚类类数，进而得到发电设备运行工况库，该发电设备运行工况库为利用数据聚类算法基于该最优聚类类数提取该历史工况数据的典型运行工况得到，该发电设备运行工况库中典型运行工况的个数等于该最优聚类类数，通过构建多目标优化模型，利用多目标遗传算法进行寻优，能够从多目标优化的角度完成运行工况库的提取，利用该工况库进行多元状态估计时估计精度高、运算时间短。

关键词：运行工况发电设备多目标优化模型聚类多目标遗传算法历史工况数据多目标优化多元状态构建方法和装置估计误差数据聚类用时最短求解算法寻优运算

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面向PE恶意软件检测的对抗样本生成方法研究

面向PE恶意软件检测的对抗样本生成方法研究

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作者：张晓涵河北师范大学

学位级别：硕士

恶意软件通过代码植入、混淆、重打包等方式进入人们的视野,其分析检测是当前研究以及安全产品开发的热点;机器学习以“效率高、速度快”的优势被广泛应用到检测领域,但其“高效性”让人们忽略了“安全性”。大量研究表明,机器学习易受... 详细信息

恶意软件通过代码植入、混淆、重打包等方式进入人们的视野,其分析检测是当前研究以及安全产品开发的热点;机器学习以“效率高、速度快”的优势被广泛应用到检测领域,但其“高效性”让人们忽略了“安全性”。大量研究表明,机器学习易受到对抗攻击,攻击者利用模型提取特征的侧重点不同,使用对抗技术对恶意软件进行细微修改使软件恶意功能隐蔽,朝着载荷小、隐蔽性高的方向进化,误导检测模型错误分类。恶意软件主要以二进制代码进行分析,论文从机器学习安全角度出发,针对恶意软件对抗样本展开研究,本文的主要工作如下:(1)针对当前恶意软件领域生成对抗样本面临的恶意功能消失、文件格式损坏以及可执行性差等挑战,本文模拟样本真实生成环境,采用黑盒攻击,设计了两种对抗样本生成模型Pa2AE和ASAE,以解决上述问题;同时使用可视化技术对生成对抗样本进行质量验证,保证恶意软件修改规模达到最小。(2)提出了一种基于Pareto多目标遗传算法的对抗样本生成模型Pa2AE。首先,构建动作策略库实现对恶意软件的修改,其次根据问题定义设计适应度目标函数,旨在最大化恶意软件与对抗样本之间的相似度和最小化修改动作的数量;结合Pareto多目标遗传算法对样本进化,维持样本的多样性,生成过程中使用Cuckoo Sandbox进行功能验证,最后在不同攻击模型和商业引擎上进行交叉验证,实验结果证实了模型的可迁移性以及规避效果。(3)在解决对抗样本面临挑战的基础上,为减少功能验证导致的成本浪费,同时避免与分类器交互次数过多引起模型警惕,提出一种基于规避序列对抗网络的对抗样本生成模型ASAE。首先根据PE文件映射机制设计字节序列注入算法,保证样本可执行性,避免功能验证;其次利用字节序列的语义特征信息及长依赖性构建规避序列对抗网络模型进行规避序列特征学习,使用训练好的模型进行对抗样本生成,仅在最后使用生成样本对分类器检测模型进行单次攻击,实验表明ASAE模型在单次攻击的情况下仍取得较高的规避成功率,同时验证了模型的稳定性以及可迁移性。

关键词：机器学习恶意软件多目标遗传算法生成式对抗网络对抗样本

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海上风电场布机及线缆优化设计

海上风电场布机及线缆优化设计

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作者：胡朝阳西安理工大学

学位级别：硕士

随着风能的大规模开发利用,海上风电场的建设已经成为全球风能开发、利用、研究的热点。由于尾流效应使得来流风速通过上游机组后,导致风速降低,湍流强度增强,下游机组输出功率降低。为了减少尾流效应,简单的增加机组间距,会导致降低土... 详细信息

随着风能的大规模开发利用,海上风电场的建设已经成为全球风能开发、利用、研究的热点。由于尾流效应使得来流风速通过上游机组后,导致风速降低,湍流强度增强,下游机组输出功率降低。为了减少尾流效应,简单的增加机组间距,会导致降低土地利用率、增加海缆成本和增加线缆损耗。对此本文围绕考虑减小尾流影响、降低综合成本的风电场布机优化展开研究,本文主要研究内容如下:首先基于Jensen尾流模型,建立了单机组和多机组尾流模型、5×5规则风电场尾流模型,分析研究了尾流效应对风电机组和风电场的风速影响,结果表明:风向和机组间距会影响机组间的尾流风速。建立了基于坐标变换的风电场尾流叠加模型、风电场输出功率模型、风电机组投资成本模型,并对考虑尾流效应的风电场输出功率进行了仿真研究。基于叠加尾流模型与风电机组成本模型,建立了风电场度电成本模型,采用网格化方法优化布机,引入信息度筛选机制,解除网格间距为3D约束,结果表明:采用自适应遗传算法的高精度网格布机优化能有效降低尾流影响。针对不规则风电场且具有行列限制的布机优化问题,将风电场边界用线性函数表示,根据行列限制约束获取若干可行解区间,提出基于信息度筛选机制的动态编码遗传算法,仿真结果表明:该算法对不规则区域风电场布机提供了一种可行的优化方案。分析了海上风电场集电系统的构成与海缆选型,采用树型拓扑结构,建立集电系统的综合成本模型,提出了动态Dijkstra算法的优化策略,采用基于角度分类的模糊C均值聚类算法解决了线路挂载风机数量限制的约束,采用Delaunay三角剖分算法保证海缆间不可交叉,多次运用Dijkstra算法将机组逐渐连接形成拓扑结构。仿真结果验证了本文提出的风电场集电系统规划方法通过调整不同规格的海缆比重,降低了海缆成本。针对尾流效应导致布机和布缆的综合成本与发电收益存在相互影响的问题,提出了一种风电场布机与布缆的双层联合优化策略,综合考虑了风电场的装机容量、风电机组的安装位置、集电系统的拓扑结构,该方案外层以风电场总度电成本、集电系统投资成本为优化目标,通过多目标遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms,NSGA-Ⅱ)求解出优化方案,两个内层模型分别以海缆的综合成本和风电场的度电成本为优化目标,分别采用动态Dijkstra算法的优化算法和自适应遗传算法求解。仿真结果验证了风电场布机与布缆的双层联合优化策略的适用性和有效性,为风电场规划提供可行方案。

关键词：尾流效应风电场布机集电系统动态Dijkstra算法多目标遗传算法

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基于RSM和NSGA-Ⅱ法的重载机械臂结构优化设计

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起重运输机械 2023年第2期 40-46页

作者：魏文清刘放郑雪楷杨言西南交通大学机械工程学院成都610031

文中针对桥隧复杂环境下多相受力机械臂的结构优化研究,建立了关于重载机械臂的臂架结构的有限元分析模型和结构力学模型。首先根据结构力学模型选取优化设计参数,并采用拉丁超立方抽样方法设计优化样本点,其次构建二级伸缩臂的响应面... 详细信息

文中针对桥隧复杂环境下多相受力机械臂的结构优化研究,建立了关于重载机械臂的臂架结构的有限元分析模型和结构力学模型。首先根据结构力学模型选取优化设计参数,并采用拉丁超立方抽样方法设计优化样本点,其次构建二级伸缩臂的响应面近似模型,最后建立以质量最轻为设计目标的优化模型,根据响应面复相关系数判断该响应面拟合准确度。在获得响应面模型后,运用多目标遗传算法寻求二节伸缩臂结构参数设计的Pareto前沿解并以此为基础选择优化方案。研究结果表明,伸缩臂的质量减少12.90%。相较于传统结构设计的经验化设计,既节约材料又能满足力学性能的要求,对同类结构的优化问题具有一定指导意义。

关键词：机械臂优化设计数值模型改进响应面法多目标遗传算法

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无人水下航行器含有动态参数的变阶次模糊逻辑控制方法

无人水下航行器含有动态参数的变阶次模糊逻辑控制方法

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作者：刘禄朱博宇张立川潘光于洋张硕刘明炜陈毅党沛东李家宝 518063 广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道45号

本发明涉及一种无人水下航行器含有动态参数的变阶次模糊逻辑控制方法，采用含有分数阶微积分的单输入模糊逻辑控制器，比例因子随给定深度和实时深度的大小的变化而变化。同时，为了解决分数阶次在[0 1]区间内时深度会出现朝背离给定... 详细信息

标准号: CN116101464B

本发明涉及一种无人水下航行器含有动态参数的变阶次模糊逻辑控制方法，采用含有分数阶微积分的单输入模糊逻辑控制器，比例因子随给定深度和实时深度的大小的变化而变化。同时，为了解决分数阶次在[0 1]区间内时深度会出现朝背离给定深度方向变化和在外部扰动情况下的控制的问题，采用了一种变阶次的方法。被控系统在保持深度控制精度的同时，使其他变量表现出更好的暂态和稳态性能。同时，算法较为简单，且有较好的鲁棒性和抗干扰能力。通过非支配多目标遗传算法(NSGA‑Ⅱ)找到pareto最优解集，更符合实际的工程需要。此外，给出了UUV深度控制示例，以显示出算法的实时性与鲁棒性。

关键词：深度控制分数阶鲁棒性算法多目标遗传算法模糊逻辑控制器深度方向变化抗干扰能力被控系统比例因子动态参数模糊逻辑水下航行外部扰动稳态性能单输入实时性暂态背离表现

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一种融合NSGA-II和DS证据论的网络攻击检测方法

一种融合NSGA-II和DS证据论的网络攻击检测方法

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作者：张贺李欣薄翠梅李俊 211816 江苏省南京市江北新区浦珠南路30号

本发明公开了一种融合NSGA‑II和DS证据论的网络攻击检测方法，该检测方法通过采取数据集，结合DS证据论对数据集进行特征提取，经过计算时间同步网络物理质量函数及决策函数的评估，使用多目标遗传算法对特征子集进行优化，将优化后的... 详细信息

标准号: CN117914590A

本发明公开了一种融合NSGA‑II和DS证据论的网络攻击检测方法，该检测方法通过采取数据集，结合DS证据论对数据集进行特征提取，经过计算时间同步网络物理质量函数及决策函数的评估，使用多目标遗传算法对特征子集进行优化，将优化后的特征子集进行多层感知机分类(MLP)，通过麻雀搜索算法计算MLP每层的神经网络对应的神经元，通过迭代输出最优神经元，直到检测率满足性能指标结束程序。本发明能更好的适用于信息不完整场景，并减轻了数据不一致及多个冲突目标对检测性能的影响，提高整体的网络检测准确性和鲁棒性。

关键词：神经元特征子集数据集多目标遗传算法时间同步网络网络攻击检测多层感知决策函数神经网络搜索算法特征提取网络检测质量函数不一致检测率鲁棒性检测证据迭代麻雀优化场景输出融合分类评估冲突

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