基于复杂三维有限元模型和鱼群算法的平面不规则结构中位移型阻尼器参数和位置的优化方法

平面不规则结构在水平地震作用下由于结构刚心和质心不重合而引起的结构扭转耦联使得结构位移比不满足规范要求。在平面不规则结构中布置位移型阻尼器能有效的减小结构的位移比,但阻尼器的参数和位置直接决定了对结构的扭转反应控制效果。首先设计简单的双向偏心框架结构算例,研究位移型阻尼器布置位置和参数对平面不规则结构扭转响应的控制规律。在此基础上基于基本人工鱼群算法结合有限元软件SAP2000API开发一种针对偏心结构中位移型阻尼器布置的优化模型,模型面向多维多自由度实际有限元结构模型,可同时对结构各层位移型阻尼器的布置位置和参数进行优化。最后,利用该文建立的优化模型对某位移比超限的多层不均匀偏心实际结构中的位移型阻尼器进行优化布置,结果表明该文优化模型计算出的位移型阻尼器布置方案使结构的位移比得到了有效的控制。     

基于人工鱼群和模拟退火算法的电商快递纸箱规格优化

目的 对快递纸箱规格优化进行研究,在满足商品对纸箱需求和不增加纸箱规格种类的前提下,达到尽可能减少包装材料使用量的目标.方法 根据商品对快递纸箱的实际需求,以瓦楞纸使用总量最小化为目标函数,以商品和纸箱规格的匹配关系为约束条件建立优化模型.使用人工鱼群与模拟退火算法融合的求解算法对模型求解.结果 在仿真实验中,使用文中提出的建模求解方法得到的纸箱规格优化方案较中国邮政现行纸箱规格体系瓦楞纸使用量节省了23％,而采用k-means聚类分析得到的纸箱规格优化设计方案中瓦楞纸使用量仅节省了11％.结论 该方法可以满足商品批量小、种类多、尺寸各异、动态更新的电商环境下快递纸箱规格优化的需求,有助于改善快递行业包装过度使用的现状.     

基于LQR的粘弹性阻尼器参数优化方法

粘弹性阻尼器(VED)参数优化是VED设计中的一个重要问题。通常采用LQG最优控制进行参数优化,该方法需建立滤波器,将有色噪声转化为白噪声,需求结构的响应方差,比较复杂。采用等效刚度和等效阻尼力学模型,基于LQR控制优化理论提出了VED参数优化方法,将被动控制效果与主动控制效果逼近,通过矩阵初等变换,根据最小二乘法推导了VED的参数优化公式。计算实例表明所提出的方法是非常有效的。     

石英挠性加速度计参数的人工鱼群算法辨识

在对石英挠性加速度计进行重力场十二位置翻滚测试的基础上,采用了改进人工鱼群算法(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)对加速度计静态模型参数进行了辨识。实验结果表明,改进人工鱼群算法能有效辨识加速度计参数,为加速度计模型参数的辨识提供了一种新方法。     

基于改进人工鱼群算法的输电塔塔腿拓扑优化

为了解决输电塔塔腿的优化问题,提出了基于改进人工鱼群算法的拓扑优化方法。建立了输电塔结构拓扑优化的计算模型,采用罚函数形式确定了人工鱼群算法的目标函数,并提出了拓扑变量的判定规则。采用人工鱼群算法对输电塔塔腿进行了拓扑优化研究。考虑到基本人工鱼群算法易陷入局部优化解,提出了视野和步长的变化策略,以及觅食行为的加速策略。数值算例结果表明,采用基本人工鱼群算法可以较好的优化输电塔塔腿,而在此基础上利用改进人工鱼群算法可以更有效地优化输电塔塔腿,并且其优化效率明显优化基本人工鱼群算法和差商算法。     

基于改进人工鱼群算法的机械故障聚类诊断方法

发展新的理论或方法快速准确地实现机械故障信号的聚类诊断是众多学者研究热点。由于人工鱼群优化算法具有结构简单,良好的并行性、快速性等特点,把人工鱼群优化算法引入机械故障诊断中。基于人工鱼群算法的基本原理提出了一种改进的人工鱼群追尾聚类算法,定义了相似度因子和聚类判别因子,建立了模拟人工鱼群追尾行为的机械故障聚类诊断模型,并将之应用于机械故障特征信息的聚类分析。实例分析表明了本文方法的有效性。     

基于改进大津法与人工鱼群优化的图像分割算法

为了在泡罩药品包装视觉检测过程中获取更好的图像分割效果,以保证特征提取、缺陷识别等后续任务的顺利进行,对传统二维大津法进行改进,引入类内方差并将其与人工鱼群算法相结合,提出一种新型泡罩药品包装图像分割算法,再对该算法进行理论和仿真分析。研究结果表明：该算法具有较好的图像分割效果,提高了二维阈值查找速度和泡罩药品缺陷检测效率。该算法具有运行速度快、分割效果好、准确可靠等特点,可应用于泡罩药品包装缺陷检测和图像分割领域。     

调频型颗粒阻尼器参数优化方法及有效性评价

基于调频型颗粒阻尼器(Tuned Particle Damper,简记为TPD)的简化线性分析模型-双调谐质量阻尼器(Doubly Tuned Mass Damper,简记为DTMD)模型建立了TPD的数值优化方法,对TPD的参数进行了分析和优化,建立了TPD的简化非线性分析模型及其参数计算方法,并利用该简化非线性分析模型对上述TPD数值优化方法进行了评价。理论和数值研究结果表明：与单TMD相比,TPD简化线性分析模型-DTMD的减震频带更宽,控制效果的鲁棒性更好;依据数值优化方法得到的TPD具有良好的减震控制效果;TPD简化非线性分析模型及其参数计算方法,可为颗粒阻尼器的应用提供一定的理论和数值分析指导。     

基于混合人工蜂群和人工鱼群优化的LSSVM脉动风速预测

考虑人工蜂群(ABC)和人工鱼群(AFS)算法的各自优势,提出混合智能算法(ABC+AFS)优化选择最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的方法,以提高其脉动风速预测模型的性能。AFS算法有较强的全局寻优能力,混合智能算法以AFS算法中的人工鱼寻优方式代替ABC算法中的引领蜂寻优方式,克服ABC算法易陷入局部最优的问题。同时,ABC算法中的正负反馈机制可以克服AFS算法的后期盲目寻优、收敛速度下降的问题。运用基于混合ABC、AFS优化的LSSVM对脉动风速进行了预测,并与基于ABC、AFS和粒子群(PSO)算法优化的LSSVM脉动风速预测结果进行了比较。数值结果表明,基于混合ABC+AFS优化的LSSVM脉动风速预测模型有更好性能,具有工程应用前景。     

基于人工鱼群算法的轴承故障随机共振自适应检测方法

针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定容许范围较大、具备并行处理能力及人工鱼个体数目增加时鱼群算法收敛速度能提高的特性,自适应实现与输入信号最佳匹配的随机共振系统。仿真数据与轴承滚动体故障数据分析表明,基于该算法的自适应随机共振方法可有效实现微弱特征检测与早期故障诊断。     

基于改进人工鱼群算法的DIC形变分析

针对目前在数字图像相关(digital image correlation,DIC)整像素位移测量领域中,多种算法存在容易陷入局部最优,导致部分点存在测量误差的问题,该文选择基于群体智能优化的人工鱼群算法,利用该算法本身具有的全局搜索能力,能够快速跳出局部最优的特点来改善这个问题,同时该算法还具有简单、快速、并行性等优点。为进一步提高该算法的准确率和效率,采用混沌均匀初始化和自适应视野步长的方法对原有算法进行改进。最后通过实验得出,改进人工鱼群算法可以成功应用于整像素位移搜索中,并且与常用的粒子群算法相比准确率明显提高,且位移越大,这种优势越明显。所以改进人工鱼群算法可以作为一种新的算法测量材料在变形后的整像素位移。     

基于云模型人工鱼群算法的模糊优化设计

云模型是通过熵来控制云滴的不确定度,并利用模糊集理论中的隶属函数来判断云滴的优劣,其正向云发生器可显著提高智能优化算法的全局寻优能力.为此,采用云模型中的正向云发生器来改进人工鱼群算法(称为云模型人工鱼群算法),并将其应用于机械零部件的模糊优化设计.首先,确定模糊综合评判所需的机械零部件的相关参数,并通过模糊综合评判确...     

基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法

Gentle Adaboost算法训练弱分类器时,需要遍历特征空间,将分类结果最好的特征作为弱分类器,这将消耗大量的时间。本文提出了一种基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法。人工鱼群算法能够模拟鱼群行为策略,有效的对特征空间快速搜索,减少需要计算的特征数,缩短训练时间。在保证检测效果的条件下,通过对MIT和FERET人脸数据库部分样本的训练,新方法的训练时间约能缩短至原始训练时间的1/4。     

降低结构动响应的阻尼器位置及参数优化CSCD

针对振动系统中阻尼器位置及参数优化问题,采用分步优化的策略,在考虑阻尼器自身重量的影响下,通过对结构动态性能分析,建立基于模态损耗因子的阻尼器位置优化模型。结合该优化模型,并以结构关键部位处的位移响应幅值平方最小为准则,得到相应安装位置上的阻尼器参数。以桁架结构与挂架为例,进行数值仿真验证,结果表明该方法可有效用于工程结构的振动控制。     

基于人工鱼群算法的随机结构AMD控制系统LQR权矩阵优化

针对随机结构在平稳随机激励下线性二次最优控制的权参数选取问题,提出了基于人工鱼群算法的随机结构AMD控制系统权矩阵优化设计方法。该方法以结构随机响应和控制力均方值的加权组合为目标函数,考虑了结构和外激励的随机性对于控制效果的影响。其优化结果不仅保证了控制器的控制效果,而且降低了控制效果对于随机参数的敏感性,增强了控制器的鲁棒性。最后结合数值算例,验证了所述方法的有效性和正确性。     

结构损伤检测的人工鱼群算法

结构损伤检测实际上属于系统识别的问题,其最终目标是识别结构损伤前后物理参数的变化。可利用实测结构模态参数建立方程求解得到结构物理参数,该过程在数学上往往转化为求解约束优化问题。由此,尝试采用人工鱼群算法来求解这类大型土木工程约束优化问题,首先介绍了算法的参数定义、行为描述及算法流程,然后利用经典测试函数对算法计算性能进行测试,最后给出了结构损伤识别这类约束优化问题的目标函数并通过数值仿真验证了该算法的有效性和鲁棒性。考虑测量噪声影响并通过不同损伤工况的数值仿真,研究结果表明,人工鱼群算法能有效地检测出损伤单元所处位置和损伤程度,因而将其应用到结构损伤检测领域是可行的。     

采用Pareto人工鱼群算法的结构健康监测传感器位置多目标优化EI北大核心CSCD

发展基于Pareto多目标人工鱼群算法(Multi⁃Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MO⁃AFSA),解决结构健康监测中传感器位置多目标优化的问题。构建与观测模态线性独立性、结构损伤灵敏度和损伤信息冗余性有关的传感器位置多目标优化目标函数;改进人工鱼群算法的追尾和觅食行为,并引入外部档案集以处理寻优过程中的互不支配解,结合Pareto概念选取与理想点欧式距离最近的Pareto解为最优解;以三层平面钢框架结构为数值算例,用基于Pareto人工鱼群算法求解传感器位置多目标优化方案,并进行结构损伤识别。研究结果表明:用所提方法得到的传感器测点在结构中均匀分布,获取的结构损伤信息更为全面,冗余性低,振型独立性好,能够较精确地识别损伤位置和损伤程度,并且抗噪性能好。     

基于鱼群优化算法的无线传感器网络部署

摘 要：无线传感器网络的部署优化能够提高网络覆盖率和服务质量。针对由固定节点和少量移动节点构成的无线传感器网络,提出了一种基于鱼群算法的网络部署优化方案。以网络覆盖率为目标函数,将移动节点的位置迁移过程抽象为人工鱼的追尾和觅食行为。并在人工鱼状态更新过程中,加入了虚拟力影响因子来引导人工鱼的游动方向。模拟实验结果证明,融合虚拟力的鱼群算法全局寻优能力强,可有效提高网络覆盖率,优化网络性能。     

基于人工鱼群算法岩体可爆性分级的投影寻踪回归方法

在分析影响岩体可爆性因素的基础上,选择岩体坚固性系数、声阻抗、炸药消耗量、平均裂隙距作为岩体可爆性分级评判指标,建立岩体可爆性分级的投影寻踪综合评价模型,利用人工鱼群算法优化其投影方向,根据投影特征指标值对岩体可爆性进行分级评价,并将其应用于某矿山岩体可爆性分级.评价结果表明,该评价模型可以避免主观因素对权重确定的影响,评价结果客观准确,为岩体可爆性综合判别提供了一种新的方法.     

一种基于人工鱼群算法的微机电系统加速度计静态修正方法

微机电系统加速度计是惯性跟踪系统的一部分,用来获得运动的位置信息。为了对运动姿态进行精确定位,必须对它的误差进行修正。根据加速度计误差来源和产生机理建立了误差模型,通过分析误差模型,提出了一种基于人工鱼群算法修正加速度计静态误差的方法,并与六位置测试法比较。前者在一定程度上降低了误差,提高了测量角精度,使微机电系统加速度计输出能够准确反映出真实值。