检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2010年第2期40卷 341-345页

作者：刘顺安胡庆玉吉林大学机械科学与工程学院长春130022

提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,... 详细信息

提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,对减振器参数优化后,明显改善了汽车减振器压缩行程和复原行程的阻尼特性,提高了汽车的平顺性。

关键词：车辆工程减振器 ipso算法 SPSO算法参数优化

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基于AMGA与ipso算法的42Cr Mo超声滚挤压工艺参数优化

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塑性工程学报 2024年第6期31卷 67-75页

作者：石青松徐红玉王晓强付浩然河南科技大学机电工程学院河南洛阳471003

为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分... 详细信息

为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分别采用存档微遗传算法(AMGA)和改进粒子群(ipso)算法进行多目标优化,对优化后的Pareto前沿图与计算效率进行对比分析,结果表明:在Pareto前沿图中, AMGA最优迭代2000次优于ipso算法最优迭代3600次;得到超声滚挤压工艺参数最优解集:转速[250, 355]r·min^(-1)、进给速度[13, 24]mm·min^(-1)、振幅[16, 22]μm、静压力[488, 650]N;表层性能评价指标最优解集:表面粗糙度[0.398, 0.501]μm、残余压应力[823, 986]MPa、硬度[713, 742]HV。通过试验验证了算法优化的可靠性和精确性。

关键词：超声滚挤压多元回归法方差分析 AMGA ipso算法

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基于模糊理论和ipso算法的岸桥防摆控制系统研究

基于模糊理论和IPSO算法的岸桥防摆控制系统研究

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作者：张力升太原科技大学

学位级别：硕士

为满足岸边集装箱装卸桥高效率的装卸要求,促进港口物流行业的蓬勃发展,同步实现岸桥小车精准定位和吊载摆动控制是热门的研究课题。根据有无反馈信号,防摆技术主要有开环控制、闭环控制,其中开环控制对数学建模要求较高,鲁棒性差,所以... 详细信息

为满足岸边集装箱装卸桥高效率的装卸要求,促进港口物流行业的蓬勃发展,同步实现岸桥小车精准定位和吊载摆动控制是热门的研究课题。根据有无反馈信号,防摆技术主要有开环控制、闭环控制,其中开环控制对数学建模要求较高,鲁棒性差,所以控制效果一般;闭环控制在作业过程中实时采集摆角,控制效果较好。所以本文采用闭环控制方法对岸桥吊载摆动控制进行研究。首先建立岸桥吊载摆动系统的数学模型,利用分析力学中拉格朗日方程法推导岸桥吊载摆动系统的动力学微分方程,对岸桥吊载摆动系统数学模型的状态空间方程进行研究,证明了系统数学模型具有稳定性、能控性和能观性。在Simulink环境中建立岸桥吊载摆动系统模型,设计基于PID控制的岸桥防摆控制器,仿真结果表明基于PID控制的岸桥防摆控制器有一定的防摆效果,但存在不能实时整定参数的缺点。其次将常规PID控制与模糊逻辑思想相结合,形成岸桥防摆模糊自适应PID控制系统(FPID),对岸桥防摆FPID控制的Simulink模型进行仿真分析,结果表明FPID控制系统能使小车快速到达目标位置且吊载最大摆角减小,但发现FPID控制器仍有改进空间。最后提出一种高效的改进粒子群算法(ipso)对岸桥防摆PID控制器改进优化,形成岸桥防摆ipso-PID控制的Simulink模型,并对其进行仿真分析,结果表明ipso-PID控制系统能够同步实现岸桥小车精确定位和抑制吊载摆角,且动态性能好。本文岸桥防摆ipso-PID控制系统对岸桥吊载防摆有一定的工程应用价值。

关键词：岸边集装箱起重机防摆控制 PID控制 FPID控制 ipso算法

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基于ipso算法的KK分布模型参数估计

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宝鸡文理学院学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 1-7页

作者：孙庆杨雪婷薛春岭赵静宝鸡文理学院数学与信息科学学院陕西宝鸡721013 火箭军工程大学核工程学院陕西西安710005

目的提出一种ipso(Improved Particle Swarm Optimization)算法,估计服从KK分布的海杂波建模参数,以改善复杂海况下海杂波幅度统计模型的建模精度。方法通过设计目标损失函数、更新公式等方法,获得了ipso算法,然后利用ipso算法对模型参... 详细信息

目的提出一种ipso(Improved Particle Swarm Optimization)算法,估计服从KK分布的海杂波建模参数,以改善复杂海况下海杂波幅度统计模型的建模精度。方法通过设计目标损失函数、更新公式等方法,获得了ipso算法,然后利用ipso算法对模型参数进行最优或次优取值估计。结果与结论仿真和实测海杂波数据集实验表明,所提方法克服了KK分布的多参数难于通过解析法求解参数的问题,有效解决了非线性分布海杂波模型的重“拖尾”拟合精度偏低的问题,且该算法能够更快地收敛到理想取值。

关键词：参数估计 ipso算法 KK分布海杂波建模

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基于ipso算法的火电载能工业炉园区碳排放模型构建

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工业加热 2024年第5期53卷 30-34页

作者：喻芸谭琛张建中郑瑛唐述南方电网数字企业科技(广东)有限公司广东广州510700 北京科东电力控制系统有限责任公司北京100192 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

为了降低火电载能碳排放量,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化,提出基于ipso算法的火电载能工业炉园区碳排放模型。通过工业炉园区火电机组的度电煤炭消耗量,计算火电机组的碳排放强度,结合最小二乘算法拟合各个火电机组的煤耗特性曲... 详细信息

为了降低火电载能碳排放量,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化,提出基于ipso算法的火电载能工业炉园区碳排放模型。通过工业炉园区火电机组的度电煤炭消耗量,计算火电机组的碳排放强度,结合最小二乘算法拟合各个火电机组的煤耗特性曲线,以此为基础,将含煤耗量最小、费用最小、污染物排放量最小视为目标函数,结合总负荷平衡、旋转备用容量等约束条件,构建工业炉园区碳排放优化模型,并通过ipso算法对模型进行求解,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化。测试结果显示:该模型有效完成机组在低碳、基准以及高碳三种情况下的燃煤特性曲线拟合,优化后机组碳排放浓度最大结果分别为744.5、502.4.833.6mgm=3,最高日碳排放量分别为10087.3、89665.4、92204.3kg,在满足园区供需的情况实现碳排放量的优化。

关键词： ipso算法火电载能工业炉园区碳排放燃煤特性碳排放浓度

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基于ipso算法的多Agent联盟形成研究

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现代信息科技 2019年第9期3卷 5-7页

作者：陈宁霞江西信息应用职业技术学院

考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个紧迫而又关键性的问题。基于此,文中提出一种改进的ipso算法来解决该问题,同时为克服粒子过早收敛和局部优... 详细信息

考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个紧迫而又关键性的问题。基于此,文中提出一种改进的ipso算法来解决该问题,同时为克服粒子过早收敛和局部优化,在改进的惯性权重上引入一种柯西变异的扰动算子,最后与PSO算法及ACO算法做对比,结果表明该ipso算法的全局搜索能力较强,成功避免了粒子过早收敛,资源浪费等问题。

关键词：多Agent联盟 PSO算法 ACO算法 ipso算法

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基于ipso算法的并网型综合能源系统调度方法

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电工技术 2023年第4期 134-136,139页

作者：叶雨马锦荣中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司福建福州350001

为了提高并网型综合能源系统调度性能,增强消纳弃风能力,提高新能源的利用率,提出基于ipso算法的并网型综合能源系统调度方法。根据电负荷的转移与中断情况建立其数学模型,基于热网的水力特性与热力特性建立一次管网数学模型,通过MATLA... 详细信息

为了提高并网型综合能源系统调度性能,增强消纳弃风能力,提高新能源的利用率,提出基于ipso算法的并网型综合能源系统调度方法。根据电负荷的转移与中断情况建立其数学模型,基于热网的水力特性与热力特性建立一次管网数学模型,通过MATLAB拟合建立燃气热电联供机组数学模型,利用ipso算法求解系统调度模型。通过调度模型的求解对比测试能够证明,所提方法在获取最优解的质量与收敛速度方面性能较优,并通过电功率调度结果验证了经过所提方法调度后,运行能源成本较低,并且弃风消纳效果较好。

关键词： ipso算法并网型综合能源系统系统调度弃风消纳

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改进的粒子群优化算法(ipso)及其在桁架设计中的应用

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广州大学学报（自然科学版） 2008年第3期7卷 82-85页

作者：任凤鸣李丽娟广东工业大学建设学院广东广州510006

根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(ipso),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标... 详细信息

根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(ipso),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标准的PSO算法和其他优化算法的对比,发现采用ipso算法具有较好的收敛性能和较高的精度,研究表明该算法实用可行,有望实现对复杂土木工程结构的优化设计,具有重要的理论价值及广阔的工程应用前景.

关键词：优化设计 ipso算法土木工程桁架结构

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基于CEEMDAN-ipso-KELM模型的BDS卫星钟差预报

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地理空间信息 2025年第3期23卷 13-17页

作者：边奇海张莎薇雷荣智刘子巍刘敏浙江省国土勘测规划有限公司浙江水利水电学院浙江省测绘科学技术研究院

针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题，结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法和核极限学习机（KELM）算法的优势，构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性... 详细信息

针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题，结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法和核极限学习机（KELM）算法的优势，构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列，并重构分解结果得到新的钟差序列；再利用改进粒子群优化（ipso）算法优化KELM的核参数与正则化参数；最后重构不同钟差序列的预报结果，得到最终钟差预报结果。利用iGMAS提供的BDS钟差数据进行短期预报实验，结果表明该组合预报模型的单天和多天钟差预报精度均明显优于对比模型，丰富了现有BDS卫星钟差预报模型。

关键词： BDS 钟差预报 CEEMDAN ipso算法 KELM

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基于深度置信网络的同步发电机励磁绕组匝间短路故障预警

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电力自动化设备 2021年第2期41卷 153-158页

作者：李俊卿陈雅婷李斯璇华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

针对励磁绕组轻度匝间短路故障难以及时诊断的问题,提出一种基于深度置信网络(DBN)的同步发电机励磁绕组匝间短路早期故障在线预警方法。构建由2个DBN子网络组成的模型,分别以励磁电流、定子径向振动作加速度作为对应子网络的输出量;利... 详细信息

针对励磁绕组轻度匝间短路故障难以及时诊断的问题,提出一种基于深度置信网络(DBN)的同步发电机励磁绕组匝间短路早期故障在线预警方法。构建由2个DBN子网络组成的模型,分别以励磁电流、定子径向振动作加速度作为对应子网络的输出量;利用随机森林(RF)算法对特征的重要性进行排序,以此确定网络输出量的关联物理量,并将其作为对应子网络的输入量。通过改进粒子群优化(ipso)算法选择网络参数,利用机组正常情况下的运行数据训练2个子网络。结合层次分析法(AHP)和反熵值法分配2个子网络的训练结果的权重,确定最终的故障预警阈值。将发电机故障情况下的数据输入训练好的网络,若总偏移距离大于故障预警阈值则判定为故障。以MJF-30-6型同步发电机为实验对象,证明所提方法可以实现同步发电机励磁绕组匝间短路早期故障预警。

关键词：深度置信网络同步发电机励磁绕组匝间短路故障预警 ipso算法

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