异步随机微粒群算法

在研究微粒群算法生物特征的基础上,提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO．该方法是在微粒的进化过程中,采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度,并对四个经典测试函数进行了仿真测试,测试结果表明：与SPSO相比,ASPSO算法具有更快的收敛速度。     

微粒群优化算法

微粒群算法是继蚁群算法之后提出的又一种新型的进化计算技术。具有典型的群体智能的特性．介绍了微粒群算法的基本原理及其改进算法。从群体组织与进化以及混合微粒群算法等方面对国内外微粒群算法的研究进展进行综述．     

微粒群算法在图像检索中的应用

基于内容的图像检索技术已成为信息检索中的瓶颈.针对此问题提出了基于微粒群算法的图像检索技术.首先提取图像的颜色特征向量,用特征向量对粒子进行编码,检索图像的过程可以看成是利用微粒群算法在特征空间搜寻最优解的过程.该方法能够有效全面地搜索图片库,改进和提高了传统的基于内容的图像检索算法的性能.     

Powell搜索法和局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法——Powell搜索法和惯性权重线性调整的局部收缩的微粒群算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的。首先利用20个基准测试函数进行仿真计算并比较,计算结果表明,新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它的3种算法(PSO,GPSO和NM-PSO算法)。同时将新混合算法和最新的各种协同的PSO算法进行分析比较,比较结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于其他的进化算法。仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。     

Hook-Jeveese搜索法和改进的微粒群算法的混合算法

提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法Hooke-Jeeves搜索法和惯性权重线性调整的局部收缩的微粒群算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的。利用6个基准测试函数进行仿真计算比较,计算结果表明,新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它的两种算法(PSO和与混沌相结合的PSO算法)。仿真结果表明,新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。     

微粒群算法在结构优化设计中的应用

结构优化设计对于实际工程具有重要的意义.通过对现有优化方法进行分析,将微粒群算法应用到结构优化设计中,提出了结构优化设计的微粒群算法,并建立了相应的优化模型.介绍了微粒群算法的基本思想、结构优化微粒群模型及其实施的具体步骤,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性.结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景.     

微粒群算法在结构优化设计中的应用

结构优化设计对于实际工程具有重要的意义．通过对现有优化方法进行分析。将微粒群算法应用到结构优化设计中,提出了结构优化设计的微粒群算法,并建立了相应的优化模型．介绍了微粒群算法的基本思想、结构优化微粒群模型及其实施的具体步骤,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性．结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景．     

一种改进的小生境微粒群算法

在微粒群算法中引入“基于密度”的聚类算法，构建出一种改进的小生境微粒群算法．该算法组合了两种方法来实现小生境的思想：第一，采用多种群策略，初始化产生一个没有子微粒群区分的主微粒群D0后，在对D0迭代执行l-best。PSO算法的同时，允许其中动态产生不相同的子微粒群Di(i≥1)；第二，子微粒群的产生采用一种“基于密度”的聚类算法，如果两个个体之间的距离小于一个给定的极值σdist，则将这两个个体联系起来归入一个聚类簇，当聚类簇中的个体数目达到规定的子微粒群最小规模时形成一个小生境．用这种算法能够产生大小和形状不同的小生境，与生物学中地理小生境具有多种形状的事实相符合，也克服了Niche PSO算法只能以某一微粒为中心产生圆形小生境的不足，对3个常用的基本测试函数的测试实验表明，这种改进的小生境微粒群算法在多峰函数寻优中性能优于标准PSO和Niche PSP。     

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.     

原油管道安全优化运行研究

加热输送是目前输送高粘易凝油品普遍使用的方式。热油管道在实际运行过程中,管道的能耗费用 主要包括输油泵的动力费用和加热炉的燃料费用。对于一条热油管道,在工艺流程、设备配置、外部环境条件等因 素给定的前提下,随着工艺运行方案的变化,相应的电费与燃料费往往按相反的方向变化。建立了以各站进站温度 为决策变量,以输油总能耗最小为目标函数的管道优化运行数学模型,并应用动态规划法来求解优化模型。实现了 输油管道优化运行的目的,使加热原油管道系统处于安全、经济的最佳运行工况。     

浅论原油趸船的蒸汽管线、原油管线跨舱臂结构设计

20世纪60年代以来，我国沿长江炼油厂原油趸船的蒸汽管线、原油管线跨舱壁结构常出现的问题，包括易渗漏、垫片易损坏、补偿性差、内应力大等。通过对原结构进行改进，解决了原来存在的问题，并取得了良好的经济效益。     

热油管道工艺的数值计算

以往热油管道的工艺计算大多采用是平均温度法。由于该方法的热力及水力计算是在一个确定的平均温度基础上进行的，且在该温度下将与油流温度相关的物性参数视为定值，与实际热油管道的温降规律不相符合。其计算结果也与工程实际存在着较大偏差。为提高计算精度，充分考虑了油流温度对物性的动态影响，同时计入了摩擦热对沿程温降的影响，并运用数值积分的方法进行了求解。计算结果表明该方法可满足一般管道工程计算的精度要求。     

基于PSO算法的CMOS运算放大器优化设计

针对CMOS运算放大器设计中缺乏自动设计工具,采用手工设计很难提高电路性能的问题,基于群智能技术提出了一种改进的粒子群优化算法(PSO)来进行全局优化求解.主要将CMOS运算放大器的电路性能解析方程转化成粒子位置的求解,先初始化粒子的速度和位置,然后不断迭代更新,直到搜索出全局最优值.仿真结果表明,该方法可以提高CMOS运算放大器的性能,在精度和速度上优于遗传算法和基本PSO算法的设计效果.     

埋地输油管道的热力计算

在埋地热油管道中，当其输送工况变化后，管内油品及土壤中的热力平衡会遭到破坏，油温及土壤温度将重新分布。因而，研究这一非稳定热力过程就必须对非稳定温度场进行分析。通过运用数学分析法（保角变换、拉普拉斯变换等）对管道内介质和周围半无穷大土壤的不稳定传热问题进行了分析，得出土壤温度场的计算公式。同时研究了埋地热油管道的停输理论计算问题。     

西部原油管道冷热油交替输送过程温度场

热原油管道温度场的准确计算对管道的安全运行具有重要意义.建立了描述冷热油交替输送过程中非稳态水力、热力问题的数学模型,开发了计算软件,并对西部原油管道交替输送4种原油进行了模拟计算.结果表明:考虑不同管道运行历史得到的管道沿线油品温度最大偏差一般出现在进站位置,即管道加热站间距离越长,建立同样精度的温度场需要的管道运行历史越长.在当前算例范围内,考虑前一个月的管道运行历史计算得到的温度场即可满足工程精度要求.由于任意位置温度场的计算偏差都会累积到进站位置,因此随着站间管道距离的减小,初始温度场对运行过程的影响趋弱.     

大口径油气管道阀及其控制系统设计

给出了一种大口径油气管道控制阀--Rotor控制阀,详细阐述了其组成结构、控制系统硬件及软件功能.应用实践证明,该阀门结构合理,控制系统图形界面友好,可靠性高,操作方便,安全稳定,应用效果好.     

热油管道停输降温过程研究进展

管内含蜡原油在停输后的温降过程是一个伴随相变、自然对流及移动边界的不稳定传热的过程,目前停输降温过程的研究主要采用数值计算的方法。从管内原油传热和管道与外部环境传热等角度,对热油管道温降过程的研究现状进行综述,指出在计算时需要处理好管内原油的自然对流、具有移动边界的析蜡相变传热以及埋地热油管道外土壤求解区域的简化问题。只有充分考虑上述问题,对热油管道的停输降温过程进行研究,才能得出对实践更具有指导意义的结果。     

原油管道阀室施工图设计

结合石空-兰州原油管道阀室施工图的设计,对长输原油管道阀室站场中主要设备的选型、安装以及管径、壁厚的计算等进行了详细的总结,为进行长输原油管道阀室设计、适宜设备的选择以及阀室施工图设计提供可借鉴的经验。     

音波测漏系统在中海油海底原油管道中的应用

以北京世纪华扬能源科技有限公司在中海油渤海海底原油管道上安装的ASI音波测漏系统为例,介绍该音波测漏系统在海底管道应用的工作原理、硬件架构组成、测试验收方法。