检索结果-内蒙古大学图书馆

现代化工 2024年第S02期44卷 343-347,354页

作者：李鑫妮王亚君许晓婷辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001

为了提高工业生产过程故障检测的精度,保证产品的质量和生产过程的安全,提出了一种基于算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的故障检测方法。首先,对工业过程中产生的数据... 详细信息

为了提高工业生产过程故障检测的精度,保证产品的质量和生产过程的安全,提出了一种基于算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的故障检测方法。首先,对工业过程中产生的数据进行标准化处理;然后,将处理后的数据作为训练样本建立SVM模型,同时采用算术优化算法对支持向量机中的惩罚参数C和核函数参数g进行优化,通过多次迭代对模型进行训练,建立最佳故障检测模型;最后,将测试数据导入建立的故障检测模型中进行故障检测。将提出的AOA-SVM方法应用于田纳西-伊斯曼过程进行实验验证,并与传统SVM、灰狼优化算法优化的支持向量机(GWO-SVM)方法进行比较,该研究提出的模型具有更高的准确率。实验仿真结果表明,提出的AOA-SVM故障检测模型具有更好的表现。

关键词：故障检测算术优化算法支持向量机田纳西-伊斯曼过程

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一种多策略混合型烟花算法

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燕山大学学报 2023年第3期47卷 262-272页

作者：黄华娟邹鹏程韦修喜徐晨广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西民族大学电子信息学院广西南宁530006

针对传统烟花算法存在寻优精度低,多样性差,爆炸更新具有盲目性的不足,提出一种融合算术优化算法的混合型烟花算法。首先,该算法利用算术中乘除运算和加减运算实现烟花的爆炸操作,从而提高算法的收敛能力和寻优精度。其次,采用“精英”... 详细信息

针对传统烟花算法存在寻优精度低,多样性差,爆炸更新具有盲目性的不足,提出一种融合算术优化算法的混合型烟花算法。首先,该算法利用算术中乘除运算和加减运算实现烟花的爆炸操作,从而提高算法的收敛能力和寻优精度。其次,采用“精英”选择策略取代“轮盘赌”选择策略,降低算法复杂度。最后,通过对8个基准函数优化测试以及联合谱聚类算法对2个UCI基本数据集进行分类实验来评估该算法的有效性。实验结果表明,该算法对于函数优化能够较好的寻优求解在4个测试函数上精度误差从10^(-100)附近降低至10^(-300),在谱聚类算法的应用中适应度值平均值至少优于原算法3.3%,总体性能优秀。

关键词：烟花算法算术优化算法函数优化谱聚类

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基于IAOA-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测研究

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现代电子技术 2024年第21期47卷 113-118页

作者：涂婧琳王洪亮昆明理工大学民航与航空学院云南昆明650500

为民用机场提供电力支撑的场外输电线路一旦线体外表面覆冰达到了一定厚度,易导致输电导线舞动甚至损坏电力设备,影响民用机场的运行。为了能够给机场提供更稳定的电力支撑,保证机场电力设施的稳定运行,提出改进算术优化算法优化最小二... 详细信息

为民用机场提供电力支撑的场外输电线路一旦线体外表面覆冰达到了一定厚度,易导致输电导线舞动甚至损坏电力设备,影响民用机场的运行。为了能够给机场提供更稳定的电力支撑,保证机场电力设施的稳定运行,提出改进算术优化算法优化最小二乘法支持向量机(IAOA-LSSVM)的输电线路覆冰厚度预测模型,引入双曲正切因子并结合Lévy飞行策略改进算术优化算法,通过IAOA算法不断优化LSSVM模型中的正则化参数C与核函数参数σ,最后使用实测所得的气象数据及覆冰厚度数据对改进后的预测模型进行验证,并与优化前的预测模型及其他常用模型进行仿真对比,实验结果表明:IAOA-LSSVM预测模型精度更高,证明了该方法在输电线路覆冰厚度的预测运用中的较高准确性。

关键词：算术优化算法覆冰厚度输电线路最小二乘法支持向量机覆冰预测 Lévy飞行策略

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基于IAOA优化XGBoost的柴油机性能预测研究

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期49卷 108-118页

作者：赵友王贵勇申立中李进龙曾柏舜谢亚辉柳州职业技术大学汽车工程学院广西柳州545006 昆明理工大学云南省内燃机重点实验室云南昆明650500

柴油机是一个非线性、高耦合的复杂系统,为了准确预测其性能和变化规律,提出了一种基于改进算术优化算法与极限梯度树结合的性能预测方法.针对算术优化算法本身的缺陷,将莱维飞行、高斯变异和贪心策略融入算法中,提升算法的寻优能力;基... 详细信息

柴油机是一个非线性、高耦合的复杂系统,为了准确预测其性能和变化规律,提出了一种基于改进算术优化算法与极限梯度树结合的性能预测方法.针对算术优化算法本身的缺陷,将莱维飞行、高斯变异和贪心策略融入算法中,提升算法的寻优能力;基于改进后的算术优化算法优化极限梯度树模型的超参数,提升模型的预测精度,形成了一种行之有效的柴油机性能预测方法.研究结果表明:相较于BP神经网络、支持向量机和未优化的极限梯度树模型,经过改进算术优化算法优化的极限梯度树模型有着更高的预测精度,对柴油机比油耗、HC比排放、CO比排放、NO x比排放和涡前排温的预测结果决定系数均大于0.97,且预测值与试验值有较好的相关性.

关键词：柴油机极限梯度树算术优化算法性能预测

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基于AOA-LSTM的施工升降机电机轴承剩余寿命预测

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中国工程机械学报 2023年第6期21卷 600-606页

作者：郗涛王通王莉静张建业天津工业大学机械工程学院天津300387 天津城建大学控制与机械工程学院天津300384

针对施工升降机电机轴承剩余寿命预测问题,提出一种基于算术优化算法(AOA)和长短时记忆网络(LSTM)融合算法的轴承剩余寿命预测方法。首先,对原始振动信号提取时域和频域特征指标,利用随机森林算法对提取的特征指标进行重要度分析,并构... 详细信息

针对施工升降机电机轴承剩余寿命预测问题,提出一种基于算术优化算法(AOA)和长短时记忆网络(LSTM)融合算法的轴承剩余寿命预测方法。首先,对原始振动信号提取时域和频域特征指标,利用随机森林算法对提取的特征指标进行重要度分析,并构建退化特征决策表;然后,通过AOA优化算法优化LSTM中的超参数,选择最优超参数建立预测模型;最后,把退化特征输入预测模型中进行预测,并通过均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评估预测模型。XJTU-SY数据集实验验证,结果表明:AOA-LSTM模型RMSE和MAE分别为5.56%和4.37%,与MLP模型相比,RMSE和MAE分别降低31.58%和29.61%;与循环神经网络(RNN)模型相比,RMSE和MAE分别降低24.66%和25.49%,验证所提方法的有效性。

关键词：剩余寿命预测算术优化算法长短时记忆网络升降机电机轴乘

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面向作业车间调度的元启发式算法研究

面向作业车间调度的元启发式算法研究

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作者：孙颖山东科技大学

学位级别：硕士

随着新一轮科技革命和产业变革的不断深入，我国制造业迎来了快速发展的机遇。在“中国制造”向“中国智造”转型的过程中，制造企业需要应对准时交货、产品多样化、订单变更等挑战，而高效合理的生产调度是企业生存的关键因素之一。针... 详细信息

随着新一轮科技革命和产业变革的不断深入，我国制造业迎来了快速发展的机遇。在“中国制造”向“中国智造”转型的过程中，制造企业需要应对准时交货、产品多样化、订单变更等挑战，而高效合理的生产调度是企业生存的关键因素之一。针对单一作业车间调度、单目标柔性作业车间调度和多目标柔性作业车间调度中存在的资源利用率低、完工时间长和机器负荷大等问题，本文采用改进的元启发式算法，对产品资源合理调度，充分利用现有资源，缩短了生产周期，提高了生产效率，进而扩大收益。本论文的主要研究内容和创新点如下:　　(1)针对单一作业车间调度中机器平均流动时间长的问题，本文构建了一种基于均衡优化算法的单一作业车间调度模型。首先，为了缩短车间调度过程中作业完成的时间，合理的利用现有的资源，该模型引入了并行策略，通过分组方式对作业重新调度。采用三种新的策略对组与组之间的信息进行交换，既保留了算法的收敛速度和精度，又增强了算法种群的多样性。其次，给出了一种新的映射函数，将连续的均衡优化算法转换为离散化形式。最后通过仿真实验，验证了所建模型的有效性和所提算法的合理性。实验证明，该模型可以缩短机器的平均流动时间，从而提高作业车间的生产调度效率。　　(2)针对柔性作业车间调度中作业完工时间长的问题，本文构建了一种基于算术优化算法的柔性作业车间调度模型。首先，针对算术优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，采用Sinusoidal混沌映射策略优化初始调度方案，并提出两种模糊对比策略实现信息融合。其次，算法还引入了田口理论来提高模型的鲁棒性。最后，提出了一种正交拆分法用于解决大规模的柔性作业车间调度中求解效率低的问题。仿真实验结果表明，本文所构建的模型能够保证算法在解决作业生产调度过程中的健壮性，缩短了作业的完工时间,降低了生产成本。　　(3)针对多目标柔性作业车间调度中机器负荷大、作业完工时间长等问题，本文构建了一种基于多目标均衡优化算法的柔性作业车间调度模型。首先，文中考虑了实际生产调度中的多目标任务，增加了多个适应度函数用于评价各目标的优劣。其次，通过对多目标柔性作业车间调度场景中问题的研究，提出了多目标的均衡优化算法，使用存档的方式对帕累托最优解进行保存，同时引入网格机制保持非支配解的多样性。最后，采用多种指标来评价该算法的性能，保证该场景中的各目标均被考察到。实验结果表明，提出的模型可以在提高资源利用率的同时，有效减少多个目标产生的冲突，降低机器能耗，具有重要的理论价值和工程实用价值。

关键词：作业车间运行调度元启发式算法均衡优化算法算术优化算法并行策略

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基于AOA-VMD算法的光伏混合储能系统优化

基于AOA-VMD算法的光伏混合储能系统优化

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作者：冯成武成都理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着大规模光伏发电系统的建设,其并网时会不同程度影响到电网的稳定性,并且光伏发电系统的输出功率随天气的变化有着较强的波动性。利用储能技术则可以有效的降低光伏发电系统并网时功率波动的问题。本文以飞轮储能器和锂电池... 详细信息

近年来,随着大规模光伏发电系统的建设,其并网时会不同程度影响到电网的稳定性,并且光伏发电系统的输出功率随天气的变化有着较强的波动性。利用储能技术则可以有效的降低光伏发电系统并网时功率波动的问题。本文以飞轮储能器和锂电池组成的混合储能系统为基础,针对实测光伏输出功率进行分析,建立了平滑光伏发电波动的混合储能系统模型,并对混合储能系统功率分配、容量优化及全寿命周期成本经济性的问题进行了研究与分析。首先,介绍了常见储能系统的工作原理和特性,综述了国内外关于混合储能功率分配策略以及混合储能容量配置的研究方法。对光储系统的基本原理和典型拓扑结构进行分析,建立了锂电池和飞轮储能器的数学模型,并使用Matlab/Simulink对模型进行仿真计算,确定了混合储能系统的基本控制逻辑,为后文提供理论支撑。论文旨在解决光伏发电波动率的问题。首先结合我国相关并网标准设置了更严格的波动率要求,提出一种算术优化算法(AOA)结合变分模态分解(VMD)的改进分解算法,以排列熵为适应度函数,平抑光伏输出功率波动为目标。并与经验模态分解(EMD)和变分模态分解算法进行比较分析。其次基于改进分解算法处理后的数据,将其进行时频域转换,通过观察各模态间混叠程度来确定最优高低频分界点,完成混合储能功率分配。减少储能系统因功率指令操作不一而产生的能量损耗,同时改善锂电池频繁充放电的情况,延长其循环寿命。最后关注混合储能系统容量配置经济性的问题。考虑到在实际工程应用中储能电池的寿命会随着工况的不同而发生变化,因此利用雨流计数法搭建了锂电池的变寿命数学模型。同时建立了以混合储能系统全寿命周期成本为最小的数学模型,对储能电池循环寿命和全寿命周期成本进行分析,以某光伏发电站典型日实测光伏输出功率数据为例,通过穷举不同高低频分界点来划分高低频功率段,并将不同方案代入混合储能系统全寿命目标函数中进行对比分析。为实际工程应用提供设计与优化的思路。

关键词：混合储能算术优化算法功率分配容量配置全寿命周期成本

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基于生成对抗网络的高层剪力墙建筑结构优化技术的研究与应用

基于生成对抗网络的高层剪力墙建筑结构优化技术的研究与应用

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作者：马浏轩河南财经政法大学

学位级别：硕士

剪力墙优化对于保障建筑安全、提高经济效益具有重要意义。但是传统的高层剪力墙结构优化中,需结构工程师依据自身经验反复地对剪力墙的布置方案进行调整,致使工作效率低、重复性劳动多、设计周期长,且设计结果依赖于工程师的个人经验,... 详细信息

剪力墙优化对于保障建筑安全、提高经济效益具有重要意义。但是传统的高层剪力墙结构优化中,需结构工程师依据自身经验反复地对剪力墙的布置方案进行调整,致使工作效率低、重复性劳动多、设计周期长,且设计结果依赖于工程师的个人经验,很难得到最优结构方案。为此,本文提出基于生成对抗网络的高层剪力墙建筑结构优化技术,提高优化效率。 (1)通过对高层剪力墙类型建筑结构进行地震位移分析,能够有效识别关键性构件,加速优化效率。针对现有方法均采用有限元计算,时间开销大的问题,提出基于生成对抗网络的高层剪力墙结构地震位移快速预测方法。模型拟合剪力墙部署与结构地震位移之间的映射函数。为提高模型预测的准确性及可行性,对建筑图像语义化处理,输入关键结构信息,获取预测位移,同时对输出结果评估。实验结果表明,与传统有限元计算相比,运行时间大幅降低。同时,本文的LCA值为4.85,MAE值为105.85,均优于同类模型,为后续优化提供构件筛选依据。 (2)针对现有剪力墙结构优化算法运行效率低的问题,提出基于算术优化算法(AOA)及生成对抗网络预测的剪力墙结构快速优化方法。首先,根据现有建筑图纸生成对应初始及满墙结构模型,形成算法输入;其次,基于生成对抗网络的位移快速预测方法筛选出有效构件;再次,通过改进AOA算法,使其支持离散型剪力墙构件及并发计算;最后,经过迭代输出最终优化结果。实验结果表明,该方法与现有优化算法相比,能大幅减少结构优化时间。 (3)设计并实现了高层剪力墙结构优化分布式系统。系统包含任务分配与调度模块、信息集中存储服务器、有限元计算代理集群、结构位移预测推理模块以及客户端。其中有限元计算采用盈建科计算软件。通过调用CSharp YJKS二次开发接口实现模型的自动导入与计算;通过zookeeper分布式程序完成并发计算,解决并发计算问题。

关键词：建筑结构优化生成对抗网络算术优化算法有限元

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基于机器学习的超高性能混凝土强度预测研究

基于机器学习的超高性能混凝土强度预测研究

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作者：戴栋沈阳大学

学位级别：硕士

本文综合探讨了超高性能混凝土(UHPC)的抗压强度预测问题,尤其是通过算术优化算法(AOA)优化的支持向量回归(SVR)模型对UHPC抗压强度的预测研究。研究表明,AOA-SVR模型不仅能够准确预测UHPC的抗压强度,而且该模型的应用为UHPC的实践提供... 详细信息

本文综合探讨了超高性能混凝土(UHPC)的抗压强度预测问题,尤其是通过算术优化算法(AOA)优化的支持向量回归(SVR)模型对UHPC抗压强度的预测研究。研究表明,AOA-SVR模型不仅能够准确预测UHPC的抗压强度,而且该模型的应用为UHPC的实践提供了有力的理论支持。通过精确预测UHPC的性能,可以有效推动UHPC在工程应用中发挥更大作用。研究工作如下: (1)本文对UHPC的技术发展和历史进行介绍,总结了国内外在ANN、SVR、以及UHPC研究领域的最新进展和成果。明确本文的主要研究内容和意义,提出采用AOA优化SVR模型进行UHPC抗压强度预测的方法,以及这一研究对UHPC实际工程应用的重要性。 (2)本文首先对SVR和AOA进行了理论概述,包括SVR的基本原理、执行流程以及特点,同时介绍了AOA的原理和特性。通过理论分析,展示了AOA算法优化SVR模型在UHPC抗压强度预测方面的技术可行性和优势。 (3)研究深入分析了影响UHPC抗压强度的主要因素,包括水胶比、钢纤维含量、减水剂使用和矿物掺合料等,通过实验数据分析这些因素对UHPC抗压强度的影响规律。这为模型的变量选择和数据处理提供了科学依据。 (4)通过收集和处理UHPC的实验数据,利用AOA算法对SVR模型进行优化处理。在变量组合因子分析基础上,构建模型,进行UHPC的抗压强度预测。通过模型训练及预测分析,验证了优化后的AOA-SVR模型在UHPC抗压强度预测方面具有出众性能和计算效率。 (5)本文通过对UHPC进行随机性验证实验研究,进一步证实机器学习模型在预测UHPC性能方面的可行性和有效性。实验结果与模型预测值的对比分析进一步证实了AOA-SVR模型的高准确性和可靠性。

关键词：超高性能混凝土抗压强度预测研究支持向量回归算术优化算法

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基于过程参数的汽车白车身电阻点焊质量预测与优化研究

基于过程参数的汽车白车身电阻点焊质量预测与优化研究

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作者：邵佳银重庆大学

学位级别：硕士

汽车白车身焊接生产过程中,大量使用电阻点焊以连接车身各部件,焊点的质量对白车身质量有重要的影响。目前常用的焊点质量检测手段如破坏性检测和超声波检测往往依赖人工线下完成,车间人员不能及时获得焊接质量信息,无法满足白车身现代... 详细信息

汽车白车身焊接生产过程中,大量使用电阻点焊以连接车身各部件,焊点的质量对白车身质量有重要的影响。目前常用的焊点质量检测手段如破坏性检测和超声波检测往往依赖人工线下完成,车间人员不能及时获得焊接质量信息,无法满足白车身现代化流水车间的生产要求。因此亟需一种快速无损的白车身焊点质量检测手段,使得车间在实际生产过程中可在线获取焊点质量相关信息。同时由于车身焊点数量众多,生产过程中会产生较大能耗。通过增大焊接电流、电压或时间等参数可以使焊点质量得到提高,但会带来能耗增加的问题。因此如何寻找合理的焊接过程参数,使得焊接质量提高的同时降低能耗,也是一个值得研究的课题。基于上述研究背景,本文开展以下研究:首先进行了基于广义回归神经网络的白车身电阻点焊质量预测模型的研究,模型输入为焊接的实际过程参数,包括焊接电流、焊接电压与脉宽,模型输出为焊点的熔核直径。为了提高模型的预测精度,提出了一种使用Faure序列和非均匀变异的改进蝗虫优化算法,用来对广义回归神经网络的光滑因子进行优化。基于假设检验的实验结果表明,与其他预测模型相比,本文提出的预测模型具有最高的预测精度,其预测误差平均值为0.298mm,且最大误差不超过0.600mm,可以满足工厂实际生产需求。接着针对需要同时对焊点质量和能耗进行优化的问题,建立了一个焊接参数多目标优化模型,优化变量为焊接电流、焊接电压与脉宽,优化目标中的焊点质量通过所建立的质量预测模型得到,能耗则通过焊接电流、电压与焊接时间计算得到。为了对问题进行求解,通过引入反向学习与差分进化,提出了一种改进的多目标算术优化算法,与原始算法相比,改进算法得到的解集具有更好的分布性。改进多目标算术优化算法的优化结果表明,优化后熔核直径的平均增加了6.20%,同时焊接过程的平均能耗减少了12.11%,对实际生产有着重要的指导意义。最后为了提升焊接车间数字化与智能化程度,基于联想大数据平台,开发了汽车白车身焊点质量预测与参数优化系统。通过集成质量预测与参数优化功能,可实现焊点质量的在线预测和焊接参数的优化,可有效地指导实际生产,为车间的智能化、低排放化生产提供帮助。

关键词：电阻点焊质量预测广义回归神经网络多目标优化算术优化算法

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