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基于IPSO-PID的北京现代汽车发动机怠速控制 认领 引用
1
作者 赵晴 潘江如 +2 位作者 巴寅亮 郭鸿鑫 董恒祥 《机械设计与制造工程》 2026年第3期85-89,共5页
以北京现代轿车G4GD发动机在传感器故障状态下的怠速为研究对象,将得到的怠速数据进行拟合,利用非线性递减的方式对粒子群算法中的惯性权重因子进行改进,并进一步对PID控制策略进行优化,实现对发动机怠速的动态控制。结果表明,PID控制... 以北京现代轿车G4GD发动机在传感器故障状态下的怠速为研究对象,将得到的怠速数据进行拟合,利用非线性递减的方式对粒子群算法中的惯性权重因子进行改进,并进一步对PID控制策略进行优化,实现对发动机怠速的动态控制。结果表明,PID控制易产生超调且无法在短时间内将怠速稳定于700 r/min,将IPSO-PID应用于控制系统,怠速更易维持在700 r/min且无超调,平均控制时长约为3 s,控制效率比原始ECU提高98%。 展开更多
关键词 燃油发动机怠速 改进粒子群算法 IPSO-PID控制 函数拟合 组合传感器故障
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井下通信定位中IPSO-ELS算法的应用研究 认领 引用
2
作者 杨迁迁 《科技资讯》 2026年第14期48-51,共4页
为解决传统粒子群优化算法在井下通信定位中易陷入局部最优、测距误差导致定位精度低的问题,本文结合井下通信定位的复杂性,提出IPSO-ELS优化定位算法。阐述该算法在井下通信定位仿真中的应用要点,并与最小二乘法、传统二进制粒子群优化... 为解决传统粒子群优化算法在井下通信定位中易陷入局部最优、测距误差导致定位精度低的问题,本文结合井下通信定位的复杂性,提出IPSO-ELS优化定位算法。阐述该算法在井下通信定位仿真中的应用要点,并与最小二乘法、传统二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPWO)算法对比,检验本算法的可行性。研究表明,锚节点比例为30%、测距误差为25%时,本算法的定位精度较BPSO算法提升12%,并且在测距误差为5%~50%时保持稳定抗差性。本采用的IPSO-ELS算法充分利用锚节点信息,降低网络成本,是一种适用于复杂环境的井下通信定位仿真方法。 展开更多
关键词 IPSO-ELS算法 粒子群算法 井下通信定位 仿真分析
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基于IPSO-LSTM的日光温室温湿度预测 认领 引用 被引量：2
3
作者 刘博杰 刘大铭 +2 位作者 沈晖 李波洋 蔡玉琴 《农机化研究》 北大核心 2026年第5期198-206,共9页
针对传统神经网络算法在温室预测方面精度不足等问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化LSTM神经网络的日光温室温湿度预测方法。利用室外气象站和室内传感器获取室内外环境数据,并引入卷膜开度、加热器和喷水器开启功率等人为控... 针对传统神经网络算法在温室预测方面精度不足等问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化LSTM神经网络的日光温室温湿度预测方法。利用室外气象站和室内传感器获取室内外环境数据,并引入卷膜开度、加热器和喷水器开启功率等人为控制因素,将采集数据进行缺失填充、多数据融合、归一化处理和相关性分析,最终以时间序列输入预测模型进行训练和测试。试验结果表明:改进方法对未来12 h温度预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为0.5109℃、0.3755℃、0.9480,相对湿度预测的RMSE、MAE和R2分别为5.1853%、3.6670%、0.8906;在24 h预测中,温度预测的RMSE、MAE、R2分别为0.5672℃、0.4033℃、0.9293,相对湿度预测的RMSE、MAE、R2分别为5.4462%、3.8587%、0.8613。相较于其他模型,IPSO-LSTM预测模型显著提升了温室温湿度的预测精度,可为温室环境控制系统提供高时效的决策依据。 展开更多
关键词 日光温室 温湿度预测 LSTM神经网络 IPSO算法
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基于IPSO-SA算法的医用耗材多周期库存优化 认领 引用
4
作者 李颂琳 孙小光 屈挺 《工业工程》 2026年第3期71-83,共13页
针对医用耗材企业分布式仓储体系下,多仓补货决策复杂、库存成本与服务水平难以协同优化的问题,提出一种面向多仓协同补货的库存优化方法。在此基础上,建立以库存持有成本、缺货损失成本和运输成本最小化为目标的库存优化模型,并将产品... 针对医用耗材企业分布式仓储体系下,多仓补货决策复杂、库存成本与服务水平难以协同优化的问题,提出一种面向多仓协同补货的库存优化方法。在此基础上,建立以库存持有成本、缺货损失成本和运输成本最小化为目标的库存优化模型,并将产品效期、批次管理、运输方式经济性及补货量限制等业务约束纳入模型。算法部分提出一种粒子群优化−模拟退火两阶段混合算法。在粒子群优化算法基础上,通过全局搜索以获得较优初始解,引入模拟退火算法的概率突跳机制以跳出局部最优,实现多周期补货量与运输方案的协同优化,同时结合滚动时域机制动态生成未来4周期的补货计划,提高补货决策的动态适应能力。案例研究结果表明,与企业现行补货策略相比,优化方案使总运营成本下降约39.23%,其中库存持有成本降低38.60%,运输成本降低62.31%,缺货损失成本降低39.43%。研究结果表明,该方法能够有效支持多仓环境下医用耗材补货决策,为企业供应链库存优化提供可行的决策支持方法。 展开更多
关键词 医用耗材 库存优化 多周期补货 改进粒子群优化−模拟退火算法(IPSO-SA)
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基于XGBoost和IPSO算法的渔光互补光伏支架高效施工技术研究 认领 引用
5
作者 周翔 《自动化应用》 2026年第15期138-142,共5页
针对渔光互补光伏项目水上施工受气象制约强、施工效率低的难题,提出了一种基于极端梯度提升(XGBoost)与改进粒子群优化(IPSO)算法的协同优化方法。该方法通过构建工效约束模型,采用XGBoost算法提取历史数据中的非线性规律,建立预测模型... 针对渔光互补光伏项目水上施工受气象制约强、施工效率低的难题,提出了一种基于极端梯度提升(XGBoost)与改进粒子群优化(IPSO)算法的协同优化方法。该方法通过构建工效约束模型,采用XGBoost算法提取历史数据中的非线性规律,建立预测模型,并进一步利用IPSO算法求解全局最优调度方案。实测项目表明,XGBoost模型的决定系数(R2)达0.976,能精准反映施工效能与环境参数的映射关系;此外,与PSO、SSA及GA算法相比,IPSO算法求解的最优方案工效分别提升了3.5%、3.7%和4.0%,显著提升了复杂水域环境下的施工精细化管理水平。 展开更多
关键词 渔光互补 光伏 施工管理 效率优化 极端梯度提升 改进粒子群算法
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基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化 认领 引用 被引量：1
6
作者 潘鹏程 荣梦杰 +1 位作者 香静 徐恒山 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2025年第10期75-84,共10页
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化... 针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 交直流混合微网 经济性 环保性 改进粒子群优化算法 改进天牛须搜索算法 运行优化
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基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法 认领 引用 被引量：1
7
作者 胡程平 车远宏 何国羽 《电工技术》 2025年第11期111-113,117,共3页
常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范... 常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范围,并部署自适应多目标检测节点,进行线损异常特征提取。基于此,构建基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损检测模型,采用二次核验的方式来完成最终线损检测。测试结果表明,对比传统梯度算法输电线路分段线损检测组、传统负荷分类输电线路分段线损检测组,所设计的IPSO-SVM算法输电线路分段线损自适应检测组的自适应检测绝对误差比较低,说明结合IPSO-SVM算法设计的输电线路分段线损自适应检测方法更加高效,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 IPSO-SVM算法 输电线路 分段线损 自适应检测 线路整合
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基于CEEMDAN-IPSO-KELM模型的BDS卫星钟差预报 认领 引用
8
作者 边奇海 张莎薇 +2 位作者 雷荣智 刘子巍 刘敏 《地理空间信息》 2025年第3期13-17,共5页
针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列... 针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列,并重构分解结果得到新的钟差序列;再利用改进粒子群优化(IPSO)算法优化KELM的核参数与正则化参数;最后重构不同钟差序列的预报结果,得到最终钟差预报结果。利用iGMAS提供的BDS钟差数据进行短期预报实验,结果表明该组合预报模型的单天和多天钟差预报精度均明显优于对比模型,丰富了现有BDS卫星钟差预报模型。 展开更多
关键词 BDS 钟差预报 CEEMDAN IPSO算法 KELM
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基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化 认领 引用
9
作者 信振东 《自动化应用》 2025年第22期66-70,共5页
鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工... 鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工艺参数与主线速度的预测模型;最后,将适应度叠加惩罚函数迭代寻优法加入到改进粒子群优化(IPSO)算法中,以求得最优参数组合。经过现场生产验证,优化后的膜料间隙偏差<0.02 mm,能够达到叠膜质量的要求,验证了所提方法的工程适用性。 展开更多
关键词 LightGBM-IPSO算法 叠膜复合线 工艺参数优化 主线速度预测
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Research on Bulbous Bow Optimization Based on the Improved PSO Algorithm 认领 引用 被引量：6
10
作者 ZHANG Sheng-long ZHANG Bao-ji +2 位作者 Tahsin TEZDOGAN XU Le-ping LAI Yu-yang 《China Ocean Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第4期487-494,共8页
In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset m... In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset mesh technique was used for mesh generation. RANS method was used to calculate the total resistance of the hull. In order to improve the efficiency and smoothness of the geometric reconstruction, the arbitrary shape deformation （ASD） technique was introduced to change the shape of the bulbous bow. To improve the global search ability of the particle swarm optimization （PSO） algorithm, an improved particle swarm optimization （IPSO） algorithm was proposed to set up the optimization model. After a series of optimization analyses, the optimal hull form was found. It can be concluded that the simulation based design framework built in this paper is a promising method for bulbous bow optimization. 展开更多
关键词 bulbous bow overset mesh RANS method ASD technique IPSO algorithm
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基于改进粒子群优化算法优化SVM的断路器故障诊断 认领 引用
11
作者 陈国平 高慧民 +2 位作者 陈蒙蒙 荣灿灿 夏晨阳 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第8期328-338,共11页
为了提高断路器故障诊断精度,提出通过改进粒子群优化IPSO(improved particle swarm optimization)算法对支持向量机SVM(support vector machine)相关参数进行优化,进而建立一种新的IPSO-SVM断路器故障诊断模型。其中,IPSO算法通过混沌... 为了提高断路器故障诊断精度,提出通过改进粒子群优化IPSO(improved particle swarm optimization)算法对支持向量机SVM(support vector machine)相关参数进行优化,进而建立一种新的IPSO-SVM断路器故障诊断模型。其中,IPSO算法通过混沌映射、动态调整惯性系数和更新最优粒子策略等方法对粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法进行改进,提高了算法的收敛速度和精度。进一步地,结合几种典型的高压断路器故障类型和某种断路器的实际运行数据,构建IPSO-SVM故障诊断模型。最后,对比相同训练集下的其他断路器故障诊断模型,实验结果表明,IPSO-SVM模型具有更高的诊断精度,降低了人为干预程度,实现了对故障类型的有效识别,保障了分合闸线圈的可靠运行。 展开更多
关键词 支持向量机 改进粒子群优化算法 高压断路器 故障诊断 混沌映射
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基于改进粒子群优化算法的电站锅炉给水压力自适应控制策略 认领 引用 被引量：1
12
作者 李硕 严祯荣 +3 位作者 杨慧斌 赵斌 周慧明 柯沈峰 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期104-113,共10页
针对电站锅炉汽电双驱给水系统在多源耦合与参数时变下的精准控制问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化的模糊PID控制方法。IPSO通过引入非线性递减惯性权重、自适应学习因子及高斯变异三重机制,提升了全局寻优能力,并在线整定... 针对电站锅炉汽电双驱给水系统在多源耦合与参数时变下的精准控制问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化的模糊PID控制方法。IPSO通过引入非线性递减惯性权重、自适应学习因子及高斯变异三重机制,提升了全局寻优能力,并在线整定了模糊PID的量化因子和增益修正量。仿真结果表明:在施加基准耦合刚度扰动情况下相较于传统PID和模糊PID,所提出的改进粒子群模型(IPSO-Fuzzy) PID控制方法在调节时间上分别减少102.4和27.98 s,超调量分别降低20.8%和7.2%。现场试验进一步验证了其控制效果:从满负荷到低负荷,该控制策略将出口压力最大稳态偏差控制在±0.5 MPa,显著提升了系统的动态响应、稳态精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 电站锅炉 改进粒子群算法 参数整定 模糊PID 给水压力控制
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基于改进K均值聚类分析和粒子群算法的阀门流量特性曲线优化 认领 引用 被引量：1
13
作者 任鹏伟 肖宇翔 +3 位作者 孙嘉明 高源 文思源 何成兵 《汽轮机技术》 北大核心 2026年第1期69-75,共7页
针对火电机组阀门流量特性实际曲线偏离理论曲线的问题,提出一种基于改进K均值聚类分析和改进粒子群算法相结合的阀门流量特性曲线优化方法。首先,采用数据加和筛选法进行历史运行数据预处理,建立原始阀门流量特性数据集;然后,基于等效... 针对火电机组阀门流量特性实际曲线偏离理论曲线的问题,提出一种基于改进K均值聚类分析和改进粒子群算法相结合的阀门流量特性曲线优化方法。首先,采用数据加和筛选法进行历史运行数据预处理,建立原始阀门流量特性数据集;然后,基于等效蒸汽流量法建立阀门流量特性优化数据集;之后,提出改进K均值聚类分析算法拟合构建实际阀门流量特性曲线;最后,提出改进粒子群算法获得优化后的阀门流量特性曲线。以经典测试函数为例,验证了改进粒子群算法可有效避免进行复杂优化时易陷入局部最优的问题,并具有很高的参数识别精度和鲁棒性。以某330MW机组为例,详细分析了阀门流量特性曲线优化过程,基于该机组的一次调频仿真模型,比较了阀门优化前后一次调频性能,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 火电机组 阀门流量特性曲线 数据加和筛选法 改进K均值聚类分析 改进粒子群算法
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基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断 认领 引用 被引量：8
14
作者 牛礼民 万凌初 胡超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-139,共6页
针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出... 针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。 展开更多
关键词 变速箱轴承 MCKD算法 IPSO算法 故障诊断
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基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析 认领 引用 被引量：34
15
作者 张迪 王彤彤 支金虎 《生态科学》 CSCD 2022年第1期149-158,共10页
在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探... 在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势;基于5项最重要的碳排放影响因素,建立改进的粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络模型,对山东省的碳排放量和排放强度进行仿真预测。结果表明:山东省工业耗能占总量的78.5%左右。2000—2017年间山东省碳排放量呈增长趋势,年平均为52328.10万吨;碳排放强度却呈下降趋势,年平均为1.73万吨/亿元。总体而言,2000—2017年间山东省碳排放量与GDP之间呈弱脱钩的态势,碳承载力呈先增长后减小的趋势,18年间碳承载力减少了8%,全省从2005年开始出现碳赤字,并呈现增大趋势。IPSO算法明显优化了BP神经网络,误差更小、精度更高,更适于碳排放量及相关指标的预测。预测结果显示山东省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,而碳排放强度有所降低,以期为政府决策提供科学依据。 展开更多
关键词 BP神经网络 IPSO优化算法 碳排放 预测 山东省
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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 认领 引用 被引量：3
16
作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(IPSO)-向后传播(BP)算法 粒子群优化(IPSO)机制
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基于AMGA与IPSO算法的42Cr Mo超声滚挤压工艺参数优化 认领 引用 被引量：3
17
作者 石青松 徐红玉 +1 位作者 王晓强 付浩然 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期67-75,共9页
为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分... 为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分别采用存档微遗传算法(AMGA)和改进粒子群(IPSO)算法进行多目标优化,对优化后的Pareto前沿图与计算效率进行对比分析,结果表明:在Pareto前沿图中, AMGA最优迭代2000次优于IPSO算法最优迭代3600次;得到超声滚挤压工艺参数最优解集:转速[250, 355]r·min-1、进给速度[13, 24]mm·min-1、振幅[16, 22]μm、静压力[488, 650]N;表层性能评价指标最优解集:表面粗糙度[0.398, 0.501]μm、残余压应力[823, 986]MPa、硬度[713, 742]HV。通过试验验证了算法优化的可靠性和精确性。 展开更多
关键词 超声滚挤压 多元回归法 方差分析 AMGA IPSO算法
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基于IPSO算法的机器人抓取系统刚度优化研究 认领 引用 被引量：6
18
作者 刘小臣 何卫东 +2 位作者 姚世选 张迎辉 崔泽 《机床与液压》 北大核心 2021年第21期1-7,共7页
微小型工业机器人以其强耦合性、可扩展性、高精度被广泛应用到各行业,然而大多数机器人以串联型为主,其结构弱刚度问题会导致机器人动作时产生振动从而影响整体稳定性。以服务型机器人为研究对象,为保证机器人结构刚度以及抓取物体过... 微小型工业机器人以其强耦合性、可扩展性、高精度被广泛应用到各行业,然而大多数机器人以串联型为主,其结构弱刚度问题会导致机器人动作时产生振动从而影响整体稳定性。以服务型机器人为研究对象,为保证机器人结构刚度以及抓取物体过程的稳定性,对机器人整体结构刚度进行优化。对机器人进行运动学静态建模,利用刚度等效原理计算机器人关节刚度;在抓取位姿范围约束下,将机器人末端刚度椭球半轴长作为优化指标,采用改进粒子群算法(IPSO)对机器人在不同抓取位姿的刚度进行优化,并将结果与遗传算法、粒子群算法的优化结果进行对比;通过ANSYS有限元分析和实验对比机器人优化前后的末端变形量,结果表明:基于IPSO算法的机器人抓取系统刚度优化对提高机器人整体稳定性具有一定意义。 展开更多
关键词 机器人抓取系统 静态建模 关节刚度 改进粒子群(IPSO)算法 位姿优化
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基于IPSO-SVM的地铁车辆牵引控制单元故障诊断 认领 引用 被引量：6
19
作者 徐晓璐 吴涛 顾宏 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期67-72,共6页
地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优... 地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)方法,克服了传统方法存在过拟合、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点.使用UCI机器学习数据库中的5个数据集进行仿真实验,结果表明:IPSO-SVM分类精度高于ICPSO-SVM、PSO-SVM、GA-SVM.进一步将此方法应用于地铁车辆实际数据,同样得到了较好的分类结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 牵引控制单元 故障诊断 支持向量机(SVM) 改进粒子群优化(IPSO)算法
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基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估 认领 引用 被引量：3
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作者 靳春玲 蔡惠春 +2 位作者 贡力 田亮 李战江 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-127,共8页
突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模... 突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。 展开更多
关键词 突发水污染 风险评估 RBF神经网络 IPSO算法 内陆河流域
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