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PSO/ACO Algorithm-based Risk Assessment of Human Neural Tube Defects in Heshun County,China 认领 引用
1
作者 LIAO Yi Lan WANG Jin Feng +2 位作者 WU Ji Lei WANG Jiao Jiao ZHENG XiaoYing 《Biomedical and Environmental Sciences》 SCIE CAS CSCD 2012年第5期569-576,共8页
Abstract Objective To develop a new technique for assessing the risk of birth defects, which are a major cause of infant mortality and disability in many parts of the world. Methods The region of interest in this stud... Abstract Objective To develop a new technique for assessing the risk of birth defects, which are a major cause of infant mortality and disability in many parts of the world. Methods The region of interest in this study was Heshun County, the county in China with the highest rate of neural tube defects （NTDs）. A hybrid particle swarm optimization/ant colony optimization （PSO/ACO） algorithm was used to quantify the probability of NTDs occurring at villages with no births. The hybrid PSO/ACO algorithm is a form of artificial intelligence adapted for hierarchical classification. It is a powerful technique for modeling complex problems involving impacts of causes. Results The algorithm was easy to apply, with the accuracy of the results being 69.5%＋7.02% at the 95% confidence level. Conclusion The proposed method is simple to apply, has acceptable fault tolerance, and greatly enhances the accuracy of calculations. 展开更多
关键词 Neural tube birth defects GIS PSO/ACO algorithm Hierarchical classification Risk map
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Multi-platform collaborative MRC-PSO algorithm for anti-ship missile path planning 认领 引用 被引量：1
2
作者 LIU Gang GUO Xinyuan +2 位作者 HUANG Dong CHEN Kezhong LI Wu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2025年第2期494-509,共16页
To solve the problem of multi-platform collaborative use in anti-ship missile (ASM) path planning, this paper pro-posed multi-operator real-time constraints particle swarm opti-mization (MRC-PSO) algorithm. MRC-PSO al... To solve the problem of multi-platform collaborative use in anti-ship missile (ASM) path planning, this paper pro-posed multi-operator real-time constraints particle swarm opti-mization (MRC-PSO) algorithm. MRC-PSO algorithm utilizes a semi-rasterization environment modeling technique and inte-grates the geometric gradient law of ASMs which distinguishes itself from other collaborative path planning algorithms by fully considering the coupling between collaborative paths. Then, MRC-PSO algorithm conducts chunked stepwise recursive evo-lution of particles while incorporating circumvent, coordination, and smoothing operators which facilitates local selection opti-mization of paths, gradually reducing algorithmic space, accele-rating convergence, and enhances path cooperativity. Simula-tion experiments comparing the MRC-PSO algorithm with the PSO algorithm, genetic algorithm and operational area cluster real-time restriction (OACRR)-PSO algorithm, which demon-strate that the MRC-PSO algorithm has a faster convergence speed, and the average number of iterations is reduced by approximately 75%. It also proves that it is equally effective in resolving complex scenarios involving multiple obstacles. More-over it effectively addresses the problem of path crossing and can better satisfy the requirements of multi-platform collabora-tive path planning. The experiments are conducted in three col-laborative operation modes, namely, three-to-two, three-to-three, and four-to-two, and the outcomes demonstrate that the algorithm possesses strong universality. 展开更多
关键词 anti-ship missiles multi-platform collaborative path planning particle swarm optimization(PSO)algorithm
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Application of GA,PSO,and ACO Algorithms to Path Planning of Autonomous Underwater Vehicles 认领 引用 被引量：9
3
作者 Mohammad Pourmahmood Aghababa Mohammad Hossein Amrollahi Mehdi Borjkhani 《Journal of Marine Science and Application》 2012年第3期378-386,共9页
In this paper,an underwater vehicle was modeled with six dimensional nonlinear equations of motion,controlled by DC motors in all degrees of freedom.Near-optimal trajectories in an energetic environment for underwater... In this paper,an underwater vehicle was modeled with six dimensional nonlinear equations of motion,controlled by DC motors in all degrees of freedom.Near-optimal trajectories in an energetic environment for underwater vehicles were computed using a nnmerical solution of a nonlinear optimal control problem(NOCP).An energy performance index as a cost function,which should be minimized,was defmed.The resulting problem was a two-point boundary value problem(TPBVP).A genetic algorithm(GA),particle swarm optimization(PSO),and ant colony optimization(ACO)algorithms were applied to solve the resulting TPBVP.Applying an Euler-Lagrange equation to the NOCP,a conjugate gradient penalty method was also adopted to solve the TPBVP.The problem of energetic environments,involving some energy sources,was discussed.Some near-optimal paths were found using a GA,PSO,and ACO algorithms.Finally,the problem of collision avoidance in an energetic environment was also taken into account. 展开更多
关键词 path planning autonomous underwater vehicle genetic algorithm(GA) particle swarmoptimization(PSO) ant colony optimization(ACO) collision avoidance
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基于SA-PSO算法的挖掘机操作臂时间最优轨迹规划 认领 引用 被引量：2
4
作者 张韵悦 赵志诚 +2 位作者 杨凯 张宇 杨江涛 《机械传动》 北大核心 2026年第7期85-93,共9页
【目的】针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行... 【目的】针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行最优时间规划。【方法】首先,在Denavit-Hartenberg坐标系下,构造挖掘机操作臂的机构简图,建立其运动学模型;其次,采用4-3-3-3-4分段多项式进行插值,在关节速度和加速度约束下,通过SA-PSO算法对高效率挖掘任务轨迹进行优化;再次,在同一作业任务下,将差分进化(Differential Evolution,DE)算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法依次用于求取时间最优轨迹;最后,为了验证规划轨迹的可行性,将优化结果代入实物进行验证。【结果】试验结果表明,混合算法求得的最优时间轨迹作业效率更短、冲击最小,可有效减少对各关节液压缸的磨损;同时,混合算法求取最优轨迹所用时长最短,有助于提高挖掘机操作臂在实际工程作业的实时性。实物验证结果表明,优化的轨迹可实现挖掘机操作臂的高效率、平稳作业。 展开更多
关键词 挖掘机操作臂 时间最优 SA-PSO算法 轨迹规划 分段多项式
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基于PSO算法的无人平台无线电能传输系统参数优化 认领 引用 被引量：2
5
作者 魏曙光 许非凡 +1 位作者 李嘉麒 袁东 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第5期275-285,共11页
无人平台具有体积小、成本低、无需载员操作等优势,广泛应用于各类军事任务中。目前,无人平台主要以电能作为能源,其对可靠电能传输方式的需求不断增大,在人员无法参与、充电接口不适配、充电流程效率低等场合,有线充电或更换电池存在弊... 无人平台具有体积小、成本低、无需载员操作等优势,广泛应用于各类军事任务中。目前,无人平台主要以电能作为能源,其对可靠电能传输方式的需求不断增大,在人员无法参与、充电接口不适配、充电流程效率低等场合,有线充电或更换电池存在弊端,无法满足无人平台对电能传输的需求。针对无人平台无线电能传输需求设计系统结构,并基于该结构提出了一种基于粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法的参数优化方法。通过对无人平台无线电能传输系统补偿电路、耦合线圈、储能器件结构及特性进行分析,提出系统参数优化数学模型的优化目标及功率、效率、电流3个方面的约束条件,设计基于PSO算法的无人平台无线电能传输系统参数优化方法的算法流程。通过算法仿真与样机实验相结合的方法进行验证,结果表明,提出的基于PSO算法的无人平台无线电能传输系统参数优化方法能够降低系统输出电压和功率、效率随负载电阻和耦合系数变化的波动幅度,提高无人平台无线电能传输系统的鲁棒性和环境适应性。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC/S补偿电路 参数优化方法 粒子群优化算法
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自适应扰动PSO算法的城域低空物资配送路径规划 认领 引用 被引量：1
6
作者 孙哲 谢雨轩 +1 位作者 袁凯 孙知信 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2026年第1期10-17,共8页
低空物流是发展物流新质生产力的典型应用,本文围绕城市低空环境物资高效运输问题,构建了一种城域无人机配送三维路径规划模型.该模型关注配送活动的时效性和成本要求,反映城市场景的地形特点,可以实现城域环境无人机的高效低能耗物资配... 低空物流是发展物流新质生产力的典型应用,本文围绕城市低空环境物资高效运输问题,构建了一种城域无人机配送三维路径规划模型.该模型关注配送活动的时效性和成本要求,反映城市场景的地形特点,可以实现城域环境无人机的高效低能耗物资配送.进一步为了实现模型求解飞行路径,提出了一种自适应扰动粒子群算法(ADPSO),分别引入拉丁超立方抽样、自适应参数调整和自适应t分布扰动策略来解决粒子群算法易陷入局部最优的问题,提升算法的全局搜索性能.最后通过数据实验及对比仿真,结果表明本文所构建模型及所提方法可以更加有效地实现多场景下城域低空物资配送,特别是在复杂环境中,相比于原算法路径缩短了12.10%. 展开更多
关键词 低空物资配送 无人机 三维路径规划 改进PSO算法 自适应t分布
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基于ANCF-PSO的懒波形脐带缆最优化设计与力学分析 认领 引用
7
作者 国奇 邹丽 +3 位作者 金国庆 于宗冰 钱浩宇 张定华 《中国造船》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期134-144,共11页
基于绝对节点坐标法(ANCF)构建脐带缆非线性力学模型,结合粒子群优化(PSO)算法,实现力学特性与几何构型的协同优化。分析表明:(1)ANCF-PSO优化算法可协同调控懒波形脐带缆上部悬链线段、浮力段、下部悬链线段、首尾两端的水平间距及浮... 基于绝对节点坐标法(ANCF)构建脐带缆非线性力学模型,结合粒子群优化(PSO)算法,实现力学特性与几何构型的协同优化。分析表明:(1)ANCF-PSO优化算法可协同调控懒波形脐带缆上部悬链线段、浮力段、下部悬链线段、首尾两端的水平间距及浮重比系数,使脐带缆的力学与结构性能较初始参数提升约50%。(2)几何构型分析显示,脐带缆最优构型对流速敏感性较低,水深显著影响各分段过渡点的位置,且过渡点位置随水深增加而线性增长;考虑外流作用,脐带缆两端水平间距与流速负相关并受总长度正向调控,浮重比系数与流速及浮力段长度负相关并受下部悬链线段长度正向调控;水深增加时,上部悬链线段长度仅与水深有关,各分段长度及水平间距单调增大,浮重比系数下降。(3)力学特性分析显示,应变能以弯曲能为主,首端张力随流速和水深显著上升,尾端张力则较低;通过标准化回归系数(SRC)分析发现,脐带缆力学特性主要受浮力段长度正向调控和水平间距负向调控影响。该研究可为脐带缆设计优化提供依据。 展开更多
关键词 懒波形脐带缆 智能优化算法 ANCF-PSO 优化设计
基于PSO-BP算法的平-摆筛参数交互对分层效果的影响 认领 引用
8
作者 牛福生 张红梅 +2 位作者 张晋霞 王研 于晓东 《矿产综合利用》 CAS 2026年第1期151-160,共10页
以平-摆双运行模式直线振动筛参数:振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象,探究不同参数交互作用对分层效果的影响。【目的】为更加直观地分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系以及筛分过程中料体群的动态特性规律,便于... 以平-摆双运行模式直线振动筛参数:振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象,探究不同参数交互作用对分层效果的影响。【目的】为更加直观地分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系以及筛分过程中料体群的动态特性规律,便于开展振动筛参数优化研究,提升料体筛分分层效果及筛分效率。【方法】首先使用solid works建立振动筛简化三维模型,使用正交实验法设计实验方案,并将实验方案中对应因素水平导入EDEM中,以神经网络为载体探究振动筛的振幅、振动频率、振动方向角和摆动角度四个参数与分层效果的变化规律,对获得的数据结果进行深度学习。【结果】将筛分参数与不同分层效果进行影响权重分析,发现振动频率、振动幅度、振动方向角和摆动角度的影响效果最为显著,故以这四种参数组合表征振动筛运行状态,以明晰不同参数对料体分层效果的变化规律。当振幅为3.4 mm,振频为14.8 Hz,振动方向角为44.1°,摆动角度为0.6°时,料体群分层效果明显,细粒级物料总体分布于筛面端。【结论】本文以筛机振动参数为变量和料体分层效果为优化目标,以期为振动筛优化设计提供启发。 展开更多
关键词 振动筛 振动参数 离散元 分层沉降比 PSO-BP算法
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基于改进ACO算法的注塑成型制品体积收缩率优化 认领 引用
9
作者 陈川 吕永锋 《合成树脂及塑料》 CAS 北大核心 2026年第3期71-76,共6页
针对注塑成型质量、时间成本问题,提出了一种改进ACO算法。选取模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、注射速度为变量,某掌机外壳体积收缩率为研究对象,通过正交试验和Moldflow模拟分析获得制品样本数据,建立BP神经网络模型,使用改... 针对注塑成型质量、时间成本问题,提出了一种改进ACO算法。选取模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、注射速度为变量,某掌机外壳体积收缩率为研究对象,通过正交试验和Moldflow模拟分析获得制品样本数据,建立BP神经网络模型,使用改进ACO算法获得最优体积收缩率及工艺参数组合,并进行了实验验证。结果表明:最优工艺参数组合为模具温度122℃,熔体温度280℃,保压压力98 MPa,保压时间22 s,注射速度35 cm3/s;优化后制品体积收缩率为3.825%,较优化前降低了44.76%,优化效果较好,且误差较低。 展开更多
关键词 注塑成型 优化 改进ACO算法 BP神经网络模型
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基于分层结构和多策略自适应机制的GA-PSO微震震源定位优化算法 认领 引用
10
作者 周官群 罗世凌 +4 位作者 高永新 张维鑫 金学良 孟凡彬 王亚飞 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期283-293,共11页
微震震源定位是地质灾害监测与矿区安全预警中的关键环节,但受现场环境噪声强烈等不同类型的影响,传统算法易陷入局部最优,收敛速度慢,难以满足复杂地下条件下的高精度定位需求。为提升定位精度与优化效率,提出一种分层结构与多策略自... 微震震源定位是地质灾害监测与矿区安全预警中的关键环节,但受现场环境噪声强烈等不同类型的影响,传统算法易陷入局部最优,收敛速度慢,难以满足复杂地下条件下的高精度定位需求。为提升定位精度与优化效率,提出一种分层结构与多策略自适应机制的GA-PSO微震震源定位优化算法:首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)在全局范围内进行粗搜索,快速获取高质量初始震源位置;随后引入具备“探索群–利用群”结构的自适应粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO),结合指数衰减的惯性权重、动态学习因子及精英粒子信息交换策略,实现对空间的精细局部优化。该分层混合机制旨在协调全局搜索与局部寻优之间的平衡,提升算法的收敛性能与定位稳定性。通过典型多维复杂函数的优化测试,结果表明所提算法在寻优精度与收敛速度方面均优于传统PSO、GA及优化PSO算法。将该算法应用于实际矿区的校正炮数据中,震源空间定位误差控制在15 m以内,精确度较传统算法提高了12.29%,速度模型反演结果更为准确,适应度函数收敛更快,体现出良好的稳健性与工程适应性。所提出的GA-PSO混合优化算法有效融合了遗传算法的全局搜索优势与粒子群优化算法的高效局部搜索能力,显著提升了微震震源定位在复杂地质环境中的精度与稳定性,为震源精确定位提供了切实可行的优化路径。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 粒子群优化(PSO) 多策略自适应 全局优化 微震定位
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基于PSO-ACO算法的杆塔受损空间分布特征研究 认领 引用 被引量：3
11
作者 孙伟 王斌 +1 位作者 李互刚 李刚 《自动化仪表》 CAS 2025年第2期92-96,共5页
为保证电力部门有效分析不同配网区域线路杆塔受损情况,研究基于粒子群优化-蚁群优化(PSO-ACO)算法的配网线路杆塔受损空间分布特征识别模型。采集配网线路杆塔受损空间分布相关信息,以构成初始数据集。采用标准化与分类变量编码对数据... 为保证电力部门有效分析不同配网区域线路杆塔受损情况,研究基于粒子群优化-蚁群优化(PSO-ACO)算法的配网线路杆塔受损空间分布特征识别模型。采集配网线路杆塔受损空间分布相关信息,以构成初始数据集。采用标准化与分类变量编码对数据进行预处理,以得到高质量数据集。创新性地结合粒子群优化(PSO)算法与蚁群优化(ACO)算法以构成混合PSO-ACO算法。搜索最优解,并识别杆塔受损概率的空间分布情况。该模型所得识别结果显示,试验配网区域的中间区域线路杆塔受损概率更高,并呈向外逐步扩散减弱的分布趋势。识别结果与实际分布情况具有较高的一致性。该模型识别精度高、可靠性强、时效性优,可为电力部门有效分析各区域线路杆塔的受损情况,以及制定相应应对措施提供科学依据。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 蚁群优化算法 配网线路 杆塔受损 空间分布 分类变量编码
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基于改进PSO算法的含分布式能源配电网重构技术 认领 引用
12
作者 郝元钊 马杰 +1 位作者 赵阳 李宗峰 《微型电脑应用》 2026年第5期137-140,144,共4页
为了提升分布式能源接入配电网的稳定性与经济性,研究配电网的重构算法。以最小功率损耗为目标函数,以配电网运行的潮流约束、节点电压约束等为约束条件,建立配电网重构的数学模型,并引入粒子群优化(PSO)算法对该模型进行求解。考虑传统... 为了提升分布式能源接入配电网的稳定性与经济性,研究配电网的重构算法。以最小功率损耗为目标函数,以配电网运行的潮流约束、节点电压约束等为约束条件,建立配电网重构的数学模型,并引入粒子群优化(PSO)算法对该模型进行求解。考虑传统PSO算法在求解时容易陷入局部最优,设计一种可变权重的粒子迭代算法,有效避免传统PSO算法中惯性权重对最优解搜索的影响。在IEEE33节点配电网中进行的仿真实验结果表明,改进PSO算法的迭代速度和精度提升明显。引入改进PSO算法后,重构网络的节点电压偏差更小,相较于传统PSO算法,其网损下降了6.7 kW,网损减少率提升了4.3%。 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 配电网 网络重构 分布式能源 优化算法
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基于PSO-BP神经网络与NSGA-II算法的超声滚压工艺参数优化 认领 引用
13
作者 兰叶深 饶楚楚 +1 位作者 陈超 吕云鹏 《机械工程材料》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期96-104,共9页
设计四因素五水平正交试验,对GCr15钢表面进行超声滚压加工,研究了转速、进给量、静压力和振幅对试验钢表面性能的影响。建立了基于PSO算法优化的PSO-BP神经网络,通过试验验证了预测精度,并与BP神经网络进行了对比;构建了以表面性能为... 设计四因素五水平正交试验,对GCr15钢表面进行超声滚压加工,研究了转速、进给量、静压力和振幅对试验钢表面性能的影响。建立了基于PSO算法优化的PSO-BP神经网络,通过试验验证了预测精度,并与BP神经网络进行了对比;构建了以表面性能为目标的多目标优化模型,以PSO-BP神经网络作为超声滚压工艺参数优化的映射关系,采用NSGA-Ⅱ算法和TOPSIS法进行多目标优化求解和最优工艺参数决策,并通过试验进行验证。结果表明:进给量对试验钢的表面粗糙度影响最显著,转速和振幅均对表面残余压应力影响显著,静压力对表面硬度影响最显著。多目标优化得到的最优超声滚压工艺参数为转速376 r·min−1,进给量0.16 mm·r−1,振幅10.30μm,静压力410 N。采用多目标优化后最优工艺参数加工的试验钢表面的粗糙度、残余压应力和硬度与PSO-BP模型预测值的相对误差均小于5%;与正交试验得到的最优工艺相比,表面粗糙度降低了17.96%,残余压应力和硬度分别提高了9.98%,9.08%。超声工艺参数优化后试验钢的表面综合性能提高,验证了PSO-BP神经网络结合NSGA-II算法的有效性。 展开更多
关键词 超声滚压 表面性能 PSO-BP神经网络 NSGA-II算法 工艺参数优化
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PSO算法优化下工业机器人抓取位姿一体化控制 认领 引用
14
作者 杨利红 蒋亚静 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第7期303-307,共5页
针对目标物体位置微小变化导致的机器人抓取精度下降问题,提出PSO算法优化下工业机器人抓取位姿一体化控制方法。通过误差雅可比矩阵量化末端执行器的横向、纵向及角度偏差,结合逆运动学构建效用函数确定目标位姿矩阵。采用PSO算法对多... 针对目标物体位置微小变化导致的机器人抓取精度下降问题,提出PSO算法优化下工业机器人抓取位姿一体化控制方法。通过误差雅可比矩阵量化末端执行器的横向、纵向及角度偏差,结合逆运动学构建效用函数确定目标位姿矩阵。采用PSO算法对多目标参数进行全局优化,在关节角度约束下通过线性加权平衡位姿误差与运行稳定性,经粒子群迭代寻优输出最优控制参数,实现位姿动态补偿与高精度抓取。实验结果表明,所提方法控制后的抓取轨迹曲线与期望曲线基本保持一致,满足高精度制造需求。 展开更多
关键词 PSO算法优化 工业机器人 抓取位姿一体化控制 粒子群算法 最优粒子
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基于PSO-BP算法标定MC本构模型的Ti-15Mo合金PLC效应数值模拟 认领 引用
15
作者 罗石元 胡士聪 +1 位作者 刘娅茹 李佳 《中国冶金》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期233-243,共11页
为准确预测Ti-15Mo合金的Portevin-Le Chatelier(PLC)效应及其时空演化行为,并解决McCormick(MC)本构模型参数繁多、传统标定方法精度低且效率差的问题,本文提出一种融合粒子群优化神经网络(PSOBP)智能优化算法与McCormick(MC)本构模型... 为准确预测Ti-15Mo合金的Portevin-Le Chatelier(PLC)效应及其时空演化行为,并解决McCormick(MC)本构模型参数繁多、传统标定方法精度低且效率差的问题,本文提出一种融合粒子群优化神经网络(PSOBP)智能优化算法与McCormick(MC)本构模型的三维有限元建模方法。首先,通过UMAT用户子程序将MC本构模型嵌入ABAQUS软件中,构建了Ti-15Mo合金单向拉伸有限元模型。其次,采用PSO-BP混合智能优化算法对有限元模型中的7个关键参数进行高效标定,并以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)为评价指标,验证了PSO-BP算法在预测应力水平(σs)、平均应力跌落幅值(Δσa)及应力跌落次数(Nd)方面的有效性与可靠性。最后,结合Gleeble 3500试验机的试验数据对标定后的有限元模型进行验证,并系统分析了Ti-15Mo合金PLC效应的时空行为演化规律。结果表明,PSO-BP算法在迭代43次后收敛,对σs、Δσa及Nd的预测值与真实值高度吻合,其R2均高于0.901 6,MAPE均低于10%,RMSE最低为0.7;模拟所得的应力-应变曲线与试验曲线均呈现典型锯齿波动,且3个特征量的相对误差均小于9.67%;随着真实应变从0.01增至0.04,Δσa由9.63MPa增至11.46MPa,应力跌落周期由0.76s增至0.854s,这主要归因于应变累积过程中析出相对可动位错钉扎作用的增强;此外,PLC带传播呈现“连续+跳跃”的混合模式,带倾角稳定在约60°。 展开更多
关键词 Ti-15Mo合金 PLC效应 PSO-BP算法 MC本构模型 有限元法
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基于双模态PSO的折弯机送料系统PID控制 认领 引用
16
作者 陈广庆 马祎聪 +3 位作者 吴真强 刘梓煜 陈玉伦 陈彦华 《现代制造工程》 北大核心 2026年第5期154-159,46,共6页
目前,广泛应用于金属板材精密折弯作业的折弯机送料系统普遍采用比例、积分、微分(Proportional、Integral、Differential,PID)控制,该方法存在参数调节困难和适应能力差等问题。针对此类问题,设计一种双模态粒子群优化(Particle Swarm ... 目前,广泛应用于金属板材精密折弯作业的折弯机送料系统普遍采用比例、积分、微分(Proportional、Integral、Differential,PID)控制,该方法存在参数调节困难和适应能力差等问题。针对此类问题,设计一种双模态粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,首先分别与标准PSO算法、线性递减PSO算法进行对比,其收敛速度分别提升了43.7%、19%;然后将双模态PSO算法与PID控制结合,通过迭代寻优优化的PID参数,有效解决了PID控制的参数调节难题。在MATLAB/Simulink软件中对优化前后算法进行仿真分析,结果表明:双模态PSO优化PID参数的方法相比于优化前PID具有响应速度快、超调量小的优点,提高了折弯机送料系统适应系统状态变化的能力。 展开更多
关键词 折弯机送料系统 PID控制 双模态粒子群优化算法 Simulink仿真
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基于改进PSO-RBF神经网络的二泵房供水量预测 认领 引用
17
作者 谢萍萍 董国贵 +1 位作者 邢兵锁 汪旭 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第3期177-180,共4页
准确预测二次加压供水泵站(二泵房)供水量可以提高居民用水的安全质量和稳定性,针对此类复杂的、非线性预测问题,常采用RBF神经网络模型来建模,较BP神经网络有更好的全局逼近能力,但RBF神经网络参数的训练耗时且有不稳定现象。采用一种... 准确预测二次加压供水泵站(二泵房)供水量可以提高居民用水的安全质量和稳定性,针对此类复杂的、非线性预测问题,常采用RBF神经网络模型来建模,较BP神经网络有更好的全局逼近能力,但RBF神经网络参数的训练耗时且有不稳定现象。采用一种改进的粒子群算法来优化RBF神经网络的相关参数,可以提高训练速度和稳定性。通过采用实际水厂二泵房的历史日用水量数据,利用改进的IPSO-RBF神经网络训练样本得出预测模型,将得到的预测模型与其它两种预测模型进行实验对比分析,改进的IPSO-RBF模型有显著优势,对二泵房供水量有很好的预测效果,有一定实用价值。 展开更多
关键词 城市供水 二泵房 供水量预测 PSO算法 RBF神经网络
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基于BP-PSO的桥式起重机PID防摆控制 认领 引用
18
作者 兰朋 范振 +2 位作者 刘曼兰 王一凡 侯景嵘 《自动化与仪表》 2026年第5期20-24,141,共5页
随着物流场所智能化要求的日益攀升,桥式起重机也随之向自动化、智能化迈进。然而,吊装作业的精准定位与快速消摆问题,始终是制约桥式起重机发展的关键难题。针对这一问题,该文提出一种基于粒子群(PSO)与BP神经网络混合优化自适应PID的... 随着物流场所智能化要求的日益攀升,桥式起重机也随之向自动化、智能化迈进。然而,吊装作业的精准定位与快速消摆问题,始终是制约桥式起重机发展的关键难题。针对这一问题,该文提出一种基于粒子群(PSO)与BP神经网络混合优化自适应PID的桥式起重机防摆控制。首先利用拉格朗日方程建立桥式起重机的动力学模型,随后结合BP神经网络的在线学习能力动态调整PID参数,再引入PSO全局优化BP神经网络的初始权重,最后借助Matlab/Simulink进行仿真,结果证明该方法能够实现桥式起重机的精准定位与快速消摆,并提高其工作时的鲁棒性。 展开更多
关键词 桥式起重机 消摆控制 粒子群算法 BP神经网络 自适应PID
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Comparative analysis of GA and PSO algorithms for optimal cost management in on-grid microgrid energy systems with PV-battery integration 认领 引用
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作者 Mouna EL-Qasery Ahmed Abbou +2 位作者 Mohamed Laamim Lahoucine Id-Khajine Abdelilah Rochd 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2025年第4期572-580,共9页
The advent of microgrids in modern energy systems heralds a promising era of resilience,sustainability,and efficiency.Within the realm of grid-tied microgrids,the selection of an optimal optimization algorithm is crit... The advent of microgrids in modern energy systems heralds a promising era of resilience,sustainability,and efficiency.Within the realm of grid-tied microgrids,the selection of an optimal optimization algorithm is critical for effective energy management,particularly in economic dispatching.This study compares the performance of Particle Swarm Optimization(PSO)and Genetic Algorithms(GA)in microgrid energy management systems,implemented using MATLAB tools.Through a comprehensive review of the literature and sim-ulations conducted in MATLAB,the study analyzes performance metrics,convergence speed,and the overall efficacy of GA and PSO,with a focus on economic dispatching tasks.Notably,a significant distinction emerges between the cost curves generated by the two algo-rithms for microgrid operation,with the PSO algorithm consistently resulting in lower costs due to its effective economic dispatching capabilities.Specifically,the utilization of the PSO approach could potentially lead to substantial savings on the power bill,amounting to approximately$15.30 in this evaluation.Thefindings provide insights into the strengths and limitations of each algorithm within the complex dynamics of grid-tied microgrids,thereby assisting stakeholders and researchers in arriving at informed decisions.This study contributes to the discourse on sustainable energy management by offering actionable guidance for the advancement of grid-tied micro-grid technologies through MATLAB-implemented optimization algorithms. 展开更多
关键词 Microgrid EMS GA algorithm PSO algorithm Cost optimization Economic dispatch
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基于HO-PSO融合算法的大型机床运行参数优化 认领 引用
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作者 蔡聪艺 《江苏工程职业技术学院学报》 2026年第1期7-12,共6页
针对大型机床运行参数优化的问题,提出一种基于HO-PSO(Hippopotamus Optimization-Particle Swarm Optimization,河马优化-粒子群优化)融合算法的参数选择方法。选取主轴转速、进给速度和切削深度作为决策变量,以材料去除率最大化、表... 针对大型机床运行参数优化的问题,提出一种基于HO-PSO(Hippopotamus Optimization-Particle Swarm Optimization,河马优化-粒子群优化)融合算法的参数选择方法。选取主轴转速、进给速度和切削深度作为决策变量,以材料去除率最大化、表面粗糙度最小化、比能耗最小化为优化目标,通过合理分配权重系数构建加权优化目标函数,综合考虑机床性能、工艺完整性和加工质量约束,通过所提算法求解该约束优化模型,获得最优运行参数组合。经实验验证,所提算法能有效收敛,可以将目标函数值降低至0.1,具有有效性和可行性,与现有参数优化方法对比,材料去除率提升至33 mm3/min,表面粗糙度降低至0.1μm,比能耗降低至1.4 J/mm3,提高了大型机床的综合加工性能。 展开更多
关键词 大型机床 约束条件 参数优化 河马优化-粒子群优化(HO-PSO)融合算法
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