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181.
针对传统优化算法对PID参数优化时,由于目标函数选择不当出现的超调量过大,从而引起系统的反应速度变慢和稳定性变差的问题,提出以传统遗传算法为基础,引入惩罚函数的方法,根据系统中出现的超调量来构造新的目标函数实现对PID的参数优化。实验表明,该方法可以有效减少系统中的超调量,加快优化以及运行速度的同时保证系统的稳定性,实现对PID参数的优化。 相似文献
182.
为了提高拟态防御中表决的准确性,提出了一种基于改进层次分析-模糊综合评价(AHP-FCE)模型的多指标拟态表决算法.针对传统AHP-FCE模型中判断矩阵一致性检验的缺点,对判断矩阵的构造方法进行了改进,构造具有一致性的判断矩阵,无须一致性校验和调整.基于该改进模型,综合分析了拟态表决中的一致度、历史置信度、异构度指标,将拟态表决转化为模糊评价过程.仿真结果表明,与一致表决相比,该算法能有效提高表决的正确率,提升拟态系统的整体安全性能. 相似文献
183.
为了研究焊接细节对钢结构超低周疲劳性能的影响,以T型接头为对象,在通用有限元程序Abaqus平台上,开发基于Arlequin算法的结构多尺度计算程序. 利用多尺度算法,开展焊接接头的局部弹塑性有限元分析. 比较焊趾半径、厚钢板未熔透长度及焊趾表面凹凸对局部塑性应变履历的影响,利用Coffin-Manson模型对T型接头的超低周疲劳特性进行定性讨论. 数值计算结果表明,焊趾位置是焊接接头的超低周疲劳易损位置,厚钢板的未熔透长度对焊接部位局部塑性应变的影响不大;焊趾半径对焊趾局部塑性应变有较大的影响,增大焊趾半径可以有效提升钢结构在循环荷载下的超低周疲劳性能;焊趾表面的平整性是影响焊趾局部塑性应变履历的重要因素,尖锐的凹坑会明显降低焊接接头的超低周疲劳性能,磨平的焊趾表面可以减少局部塑性应变,提高接头的超低周疲劳强度. 相似文献
184.
为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题. 改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法. 根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡. 仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低,更有效地避免了陷入局部最优. 相似文献
185.
186.
以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组. 相似文献
187.
188.
以既能达到良好的轨迹规划精度,又有优良的操纵平稳性为目标,提出了一种挖掘机器人的智能轨迹规划方法.以挖掘姿态角为优化变量;油缸进程和加速度梯度为双目标;位置盲角和最佳切削范围为约束建立优化数学模型,采用遗传算法寻找最优值.对3种规划策略:被动修正法、主动调整法和智能规划法进行了行程和速度梯度对比,结果表明,采用优化规划方法可以大幅减少液压系统冲击和振动,使挖掘机操纵更加平稳. 相似文献
189.
为提高复杂多变条件下的配色准确率,提出了基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的新型自动配色技术,并给出了原型--基于案例推理的配色系统(CBRCMS). CBRCMS对配方库组织结构、配方检索、配方复用、学习调整等关键技术进行了探讨.CBRCMS基于大量的历史优良配方,以色度迭代逼近技术作为配色精度的基本保证,并将其作为CBR配方复用的主要方法.实验数据显示,CBR的引入可明显提高配色准确率,CBR技术的自适应、自学习特点对传统配色技术是很好的补充. 相似文献
190.
在无线片上网络中,无线节点拥塞以及不同子网和全局网络内的流量平衡情况对整个片上网络的通信效率有着重要的影响,为此提出了基于Edge first算法的全局流量平衡机制(GTB)。首先优化了划分有线无线数据包的机制,减少了无线节点处的拥塞;其次根据无线路由器(WR)的拥塞情况,提出Edge first路由算法平衡子网内的流量;最后在全局网络中提出了全局子网拥塞感知(GSCA)判断机制,使得长距离数据包优先从低拥塞子网通过,平衡了全局网络的流量。实验表明,该方案在可接受的硬件开销、功耗开销下,保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率,并且大幅的提升了网络的流量平衡性能。 相似文献