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1.
混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点。在此基础上,排除了属性权重为“0”的属性,完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好。 相似文献
2.
退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能. 相似文献
3.
针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D~* Lite遗传算法。该算法将D~* Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D~* Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。 相似文献
4.
基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。 相似文献
5.
6.
7.
《石油机械》2020,(6):134-142
天然气泄漏爆炸已成为埋地输气管道主要的极端灾害。选取TNT当量法作为输气管道小孔泄漏致爆的估算模型,适当选取材料本构模型,采用任意拉格朗日-欧拉方法 (ALE),在验证模型精度的基础上,建立了埋地输气管道-土壤-炸药耦合的三维实体模型,分析了埋地输气管道动力响应(等效应力、位移)与爆心距和炸药量之间的关系。研究结果表明:ALE法可较好地描述球形爆炸波在土中的传播规律,且可形象展示爆炸空腔及地表土丘的宏观演化过程;在爆心距为205 cm时,应力随着药量的增大而增大,管体的抗爆极限药量为58. 4 kg;应力与位移均随着装药量的增大或爆心距的减小而增大; X向位移、迎爆点及背爆点的Y向位移随着时间的变化先增大后减小,管顶的Y向位移则呈现先增大后减小的二次震荡,管底的位移近似呈正弦规律变化;基于应变的失效判据与应力的失效判据评定结果存在偏差,应力评定结果相对偏保守。所得结论可为并行输气管道的安全评估提供参考。 相似文献
8.
9.
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