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针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索过程中丰富种群多样性奠定基础;提出新型非线性收敛因子的改进策略,提高算法全局搜索能力。在灰狼位置更新中提出引入狮群优化(Lion Swarm Optimization, LSO)算法的扰动因子和动态权重,使灰狼具有主动的搜索能力,避免因灰狼失去种群多样性而陷入局部最优。为验证改进算法的有效性,进行了8个国际通用的标准测试函数收敛性对比实验和无人机三维路径规划仿真实验。实验结果表明,CLGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;三维路径仿真环境下,CLGWO算法的平均路径长度、平均迭代次数、平均运行时间相比于GWO算法分别优化了33%、31%、52%,且路径转折少,能较好地得到全局最优值,验证了CLGWO算法的有效性。 相似文献
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使用有限元方法(FEM)分析了椭圆柱形金属线在0.5THz太赫兹波下的表面等离激元的特性。这种场与圆柱形金属线表面等离激元类似,具有低损耗、低色散的特性。研究结果表明,随着长轴与短轴比值的增加,椭圆柱形金属线的场逐渐分裂开并越来越向椭圆的两个尖端区域集中,损耗也一直在显著减小,故传播距离始终在增大。由于这些特性,椭圆形横截面金属线适用于太赫兹波导、聚焦以及成像等领域。 相似文献
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建立了下肢假肢气压膝关节机构在站立相单腿承重工况下的三维有限元计算模型。通过ADINA有限元分析软件的计算,表明该机构在强度、刚度方面完全能满足要求。 相似文献