首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于粒子群算法的钻进参数多目标优化
引用本文:李 琳,张栋栋,沙林秀,徐 红. 基于粒子群算法的钻进参数多目标优化[J]. 现代电子技术, 2014, 0(10): 24-27
作者姓名:李 琳  张栋栋  沙林秀  徐 红
作者单位:;1.西安石油大学钻机控制技术重点实验室;2.陕西咸阳川庆鑫源工程技术有限公司
摘    要:为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。

关 键 词:钻进参数  多目标优化  机械钻速  粒子群

PSO-based multi-objective optimization of drilling parameters
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号