粒子群优化算法中惯性权重的研究

惯性权重是粒子群优化算法中的关键参数,文章对惯性参数进行了系统的研究,在此基础上,分析了固定权重,典型的线性递减惯性权重,步长较小的线性递减惯性权重时收敛性能的影响.通过对4个测试函数的仿真实验,验证了它们各自的全局收敛性和收敛速度,说明了惯性权重在粒子群优化算法中有很大的自由度.     

一种动态改变惯性权重的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的局限性，提出了一种动态改变惯性权重的粒子群算法，在优化迭代过程中，惯性权重值随粒子的位置和目标函数的性质而变化。函数测试表明，改进后的算法使收敛速度显著加快，而且不易陷入局部极值点。     

基于运动目标路径的粒子群优化算法研究

粒子群优化算法(PSO),是一种基于迭代的优化方法,能用于各类优化问题.首先分析传统粒子群优化的搜索策略与基本算法,通过修改限制因素,并对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,从而得到了一个求解运动目标路径优化问题的算法.实验结果证明了算法的有效性.     

应用混沌粒子群算法求解工程优化问题

针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法.CPSO算法利用混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性等特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点.该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,并用惩罚函数法处理违法约束的粒子,当基本粒子群算法陷入早熟时,随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,直至满足迭代收敛条件为止.CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效提高了PSO算法的收敛速度和精度.两个工程约束优化实例的求解结果表明,该算法的优化结果最好,收敛速度也比较快.     

改进粒子群算法在行星传动设计中的应用

介绍了一种改进的粒子群算法。通过动态改变惯性权重，使其随粒子群的位置和目标函数的性质而变化，正确控制搜索的步长，达到增强算法的搜索能力，提高收敛速度，避免陷入局部搜索的目的。将该方法应用于行星齿轮传动优化中取得了良好的效果。     

基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识

在地面上精确测量航天器的惯性参数是困难的,并且由于燃料的消耗、航天器的交会对接、载荷及姿态的变化等因素将会使航天器的惯性参数在轨发生变化。因而航天器的控制系统、状态估计系统将会受到航天器惯性参数变化的影响。在轨辨识出航天器的惯性参数,可以为更加优化、实时的控制航天器服务。文中提出了一种基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识算法。建立了引入带有模型误差以及由于航天器惯性参数变化引起的误差的航天器姿态运动学与动力学模型,基于模型误差最小准则建立目标函数,利用改进的粒子群优化算法对模型误差进行实时估计,从而实现对航天器惯性参数的辨识,并将其应用到航天器的姿态控制中,并通过仿真实验证明了该算法的有效性以及实用性。     

混沌粒子群算法在电液伺服阀优化设计中的应用

混沌粒子群算法较其它算法具有编程容易、精度高、收敛速度快以及不易陷入局部极值等特点,以力反馈两级电液伺服阀为对象,对影响其稳定性及快速性的参数进行优化,在满足伺服阀稳定性以及最佳阻尼比的前提下,通过提高伺服阀的固有频率、开环增益来提高伺服阀的频宽,进而提高伺服阀的稳定性和快速性.结果表明,混沌粒子群算法对伺服阀参数优化后,伺服阀的稳定性和快速性均得到了改善.     

杂交粒子群算法在工程几何约束求解中的应用

工程几何约束问题等价于求解一系列非线性方程组.粒子群算法是一种进化计算方法.它通过创建更好的种群搜索解空间.新的种群基于新的个体而产生.借鉴遗传算法的思想,提出了杂交PSO算法的概念.粒子群中的粒子被赋予一个杂交概率.在每次迭代中,依据杂交概率选取指定数量的粒子放入一个池中.池中的粒子随机的两两杂交,产生同样数目的孩子粒子,并用孩子粒子代替父母粒子,以保持种群的粒子数目不变.实验表明该方法是有效的.     

免疫混沌粒子群算法及其在热工辨识中的应用

提出了一种基于免疫和混沌的改进PSO算法(ICPSO),该算法利用了混沌优化的多样性,结合免疫的克隆和交叉变异的原理来初始化和更新粒子群。仿真实验表明,相较于传统的PSO有收敛速度更快、精度更高、不易陷入局部最优的优点。最后采用ICPSO算法对两个典型函数的无约束极值问题和典型二阶传递函数模型辨识问题进行求解,验证了其收敛性和摆脱局部极值点的能力明显优于基本PSO算法。     

混沌w的简化粒子群算法在机械设计中的应用

利用混沌序列的内在随机性、遍历性和规则性,提出了一种混沌惯性权重的简化粒子群优化算法.将该算法应用于机械设计,结果表明新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

综合重力的稳定抓取分析及其应用

稳定抓取物体是机器人研究中的重要研究课题。本文借助部分力封闭理论，将重力作为接触力，给出了刚体平衡方程与部分力封闭间的关系，得到了相对较弱的物体稳定抓取条件。文中结论对控制机器人并行手爪稳定抓取移动物体有普遍意义。     

基于CATIA的三维参数化建模方法及其应用

对基于CATIA的三维参数化建模方法及其技术进行了研究，详细地阐述了三维参数化建模的基本方法和一般步骤。通过对CATIA的知识工程顾问模块的二次开发，实现了碟簧系列化产品的自动设计。     

大型机械装备产品三维参数化设计系统软件开发与应用

在分析大型装备产品结构特点及产品零部件组成和三维设计软件在企业中实际应用中所存在问题的基础上,给出了适用于大型装备产品信息管理的编码方法.提出了利用三维参数化设计技术、模板技术、三维模型与工程图联动技术及BOM信息自动提取技术实现产品快速设计的方法.并在此基础上开发了基于大型装备产品的MCL型透平压缩机本体产品3D参数化敏捷设计平台系统.初步应用表明,系统能有效降低设计人员的劳动强度,缩短产品设计周期,为企业的快速响应市场奠定了基础.     

A meshless method for predicting two dimensional flow front advancement and its application in injection moulding

Flow front advancement is a common phenomenon in many industrial process simulations, which are important in designing tools for these processes. The advancement is traditionally simulated by performing numerical computation in a meshed flow domain with a known velocity field. Since the design process is iterative, the costs of performing detail simulation in all iterations are high. This paper presents a meshless approach to simulate the flow front advancement in a bounded domain. The computation efficiency of this approach is raised because part of it is handled by a solid geometry kernel and the costs are further reduced by an estimated the velocity field. The generated flow front pattern is useful in preliminary analysis. An engineering example in injection moulding is raised to demonstrate the application.     

基于混沌电路的高精度重量测量系统设计

提出一种基于参数敏感性的混沌测量电路,应用于重量测量系统.其特点是直接将重量映射为二进制代码,从而避开了放大器和A/D转换器等中间环节对重量测量精度的制约和影响,大大提高了重量测量系统的精度和分辨率.分析了混沌重量测量原理,研究了相应的混沌电路实现方法,设计了以DSP作为控制器的混沌重量测量系统.理论计算和实验数据都表明,该重量测量系统精度高,方法可行.     

多机器人协同的五电弧增材制造装备及其应用

电弧增材制造是用于大型复杂金属构件成形的新技术,其制造装备是实现金属构件形性一体化制造的关键。研制了可实现3台机器人协同工作、金属构件形性一体化制造的五电弧增材制造装备,由增材单元、测量单元和减材加工单元等组成。利用RoboTeam软件包实现3台机器人协同工作,在总控单元中开发机器人路径规划软件,分别对3台机器人进行路径规划。采用研制的装备成形艉轴架时,其抗拉强度为543 MPa,屈服强度为426 MPa,伸长率为24.2%,-20℃冲击功为132 J,优于同成分铸造件的力学性能;艉轴架的尺寸与标准模型之间的整体偏差为±0.65 mm。     

面向Otsu阈值搜索的PSO惯性因子改进方法

针对搜索最大类间方差法（Otsu）的最优阈值,提出了一种粒子群优化（PSO）算法中惯性因子的改进方法。该方法使粒子群优化算法中的惯性因子与粒子群的群最优适应值和个体最优适应值相关,用个体最优适应值与群最优适应值之间的距离修正惯性因子的大小。随着个体最优适应值与群最优值之间距离的减小,惯性因子也相应减小,反之则增加。实验结果表明：该方法与已有PSO惯性因子的进化方法相比,计算量小,收敛速度平均提高了21．0726％。使用该方法可改善图像在线分割速度。     

模糊加权线性回归模型及其在S-N曲线回归分析中的应用研究

由于常规线性回归模型对个别异常数据敏感,所以回归方程欠稳定。建立了实测数据对回归直线的隶属度的计算公式,提出了以该隶属度为权重的模糊加权线性回归模型。该模型通过隶属度加权来削弱个别异常数据对回归直线的影响,从而达到提高回归方程稳定性的目的。     

三维实体零件参数化设计及应用

针对齿轮结构复杂,造型困难的特点,分析了Pro/Engineer二次开发工具Pro/Toolkit,研究了在VC++6.0集成开发环境下开发利用Pro/Toolkit进行参数化设计的方法,并以渐开线齿轮参数化程序设计为例,详细阐述二次开发的参数化程序设计的实现过程,缩短产品开发周期,提高设计效率。