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基于改进NSGA-Ⅱ算法的电动汽车充电站选址方法 认领 引用 被引量：3
1
作者 俞宁 冯鑫 +1 位作者 汤爱华 舒梓荣 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2026年第2期64-69,共6页
电动汽车充电站的战略布局对电动汽车的发展至关重要。充电站的不合理布局会导致运营成本增加和用户满意度下降。为应对这些挑战,构建了一个综合模型来量化充电站的总运营成本和用户满意度。在该模型中,运营商总成本分为土地成本、建设... 电动汽车充电站的战略布局对电动汽车的发展至关重要。充电站的不合理布局会导致运营成本增加和用户满意度下降。为应对这些挑战,构建了一个综合模型来量化充电站的总运营成本和用户满意度。在该模型中,运营商总成本分为土地成本、建设成本、运营成本和政府补贴。用户满意度则通过充电距离和等待时间来量化。设计了改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)求解多目标优化模型,解决了在剩余电量、充电距离、充电桩数量等约束下,运营成本最小化、用户满意度最大化的问题。最后,以江北区为例,模拟电动汽车充电站的选址,证实了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 充电站选址 多目标模型 改进NSGA-Ⅱ算法
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基于MILP和NSGA-II的多类型储能协同调度优化 认领 引用 被引量：1
2
作者 冯春贤 王文学 +4 位作者 王一峰 张飞飞 袁龙 范志昊 陈衡 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期180-192,共13页
【目的】为应对高比例新能源接入电网对灵活性与经济性的需求,提出一种面向峰谷电价与新能源波动的多类型储能协同调度优化模型及调度策略。【方法】基于混合整数线性规划算法(MILP)与非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),构建以系统总... 【目的】为应对高比例新能源接入电网对灵活性与经济性的需求,提出一种面向峰谷电价与新能源波动的多类型储能协同调度优化模型及调度策略。【方法】基于混合整数线性规划算法(MILP)与非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),构建以系统总成本最低和新能源消纳率最高为双目标的优化调度模型,并通过河北地区不同季节典型日的负荷与风光出力数据验证模型的经济性与消纳效果。【结果】结果表明:该模型具有较好的鲁棒性,能够适应风光与负荷波动;春季最佳储能出力为3 000 MW,夏季、秋季、冬季均为2 000 MW,各季节特征日风光消纳率均保持在85%以上,系统总成本控制在15 000元水平。【结论】研究通过融合多季节场景、多类型储能及多目标优化,实现了经济性与新能源消纳水平的协同提升,有效增强了电网灵活性并降低了弃风弃光率。 展开更多
关键词 多类型储能 优化调度 MILP算法 NSGA-II算法 新能源消纳
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基于“BPNN+NSGA-II”模型的简支梁优化算法研究 认领 引用 被引量：1
3
作者 柏华军 潘昊阳 +1 位作者 肖祥 秦寰宇 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期63-70,共8页
针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方... 针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势,提出基于“BPNN+NSGA-II”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型,使用NSGA-II算法对BPNN代理模型进行优化求解,形成“BPNN+NSGA-II”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验,结果表明:BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内,代理模型可靠性高;同时代理模型显著减少NSGA-II算法对有限元模型调用次数,提高优化效率。经优化的简支梁方案,承载能力安全系数接近规范限值,设计方案为近似最优方案。 展开更多
关键词 代理模型 优化算法 BPNN模型 NSGA-II算法 简支梁 拉丁超立方设计 蒙特卡罗采样
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金属箔电阻器关键材料性能参数组合的NSGA2和TOPSIS双步优化 认领 引用 被引量：1
4
作者 李登云 廖呈成 +3 位作者 赵玉顺 周峰 殷小东 姚力 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期1384-1394,共11页
金属箔电阻器是精密电子、电气仪表的关键组件,阻值稳定性和发热特性是这种高精密电阻器的两项关键性能,这两项关键性能受制于电阻器上各种材料之间的性能参数配合。从优化材料参数配合的角度,对影响金属箔电阻器阻值精密性和稳定性的... 金属箔电阻器是精密电子、电气仪表的关键组件,阻值稳定性和发热特性是这种高精密电阻器的两项关键性能,这两项关键性能受制于电阻器上各种材料之间的性能参数配合。从优化材料参数配合的角度,对影响金属箔电阻器阻值精密性和稳定性的电阻温度系数以及影响其使用寿命的最高温升开展了协同优化研究。分析了同时影响电阻温度系数和最高温升的关键材料参数,采用有限元法计算了不同组材料参数对应的电阻温度系数和最高温升。通过NSGA2遗传算法获得了Pareto解集,并构建了TOPSIS优化模型,获得了优化后的材料参数,且通过仿真进行了验证,最后制备了样机与原厂电阻进行对比进一步验证了该方法的有效性。结果表明,同时影响电阻温度系数和最高温升的关键材料参数为:金属箔的电阻率ρm、热膨胀系数αm、陶瓷基板的热膨胀系数αc以及粘接剂的导热系数λr。优化后的材料参数为:ρm=1.2μΩ·m,αm=14.8×10−6℃−1,αc=7.4×10−6℃−1,λr=0.8 W·(m·K)−1。按照优化后的材料参数,制备出改进后的金属箔电阻器样机,其电阻的温度系数为1.92,最高温升为63.9℃。较未改进电阻器分别下降了38.26%及32.81%。按照材料上述研究方法可为金属箔电阻器多性能协同优化提供一定的参考价值。 展开更多
关键词 金属箔电阻器 有限元仿真 NSGA2遗传算法 TOPSIS优化模型 材料参数优化
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基于NSGA-Ⅱ参数辨识算法的分布式光伏动态分群等值建模方法研究 认领 引用
5
作者 熊雪君 张雅君 +3 位作者 杨心刚 潘爱强 杨秀 李文豪 《电测与仪表》 CSCD 北大核心 2026年第4期1-10,共10页
随着分布式光伏渗透率不断提高,传统的光伏建模方法已无法满足建模需求。为建立大规模地区分布式的光伏系统的模型并研究其运行特性,提出一种分布式光伏发电系统动态分群多机等值建模方法。文中选择具有代表性的故障曲线的特征点作为聚... 随着分布式光伏渗透率不断提高,传统的光伏建模方法已无法满足建模需求。为建立大规模地区分布式的光伏系统的模型并研究其运行特性,提出一种分布式光伏发电系统动态分群多机等值建模方法。文中选择具有代表性的故障曲线的特征点作为聚类指标,然后根据改进的FCM(fuzzy-C means)聚类算法以选取的特征点为指标对区域内的分布式光伏系统进行聚类,然后对等值模型进行参数设计,对于难以获得的控制参数,提出一种基于非支配性排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和主成分分析的多目标优化算法来对控制参数进行辨识,其他参数根据容量加权法获得。从而构建区域分布式光伏系统多机等值模型。通过Simulink仿真工具验证了所提等值建模方案能够明显地提高分布式光伏等值模型的准确性。 展开更多
关键词 光伏发电 聚类 分群等值建模 改进的FCM算法 NSGA-Ⅱ 主成分分析
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基于NGBoost-NSGA-Ⅲ的大直径盾构施工参数多目标优化方法:以杭州地铁6号线江南大道改造提升工程为例 认领 引用
6
作者 陈阳阳 刘文 +4 位作者 王志华 陈健 艾德米 朱宏平 杜彦良 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第20期8782-8790,共9页
为解决复杂地层条件下大直径盾构施工中掘进效率、能耗与地表沉降的多目标协同优化难题,提出一种基于数据增广的多目标优化框架。该框架创新性融合自然梯度提升(natural gradient boosting,NGBoost)概率预测模型与第三代非支配排序遗传... 为解决复杂地层条件下大直径盾构施工中掘进效率、能耗与地表沉降的多目标协同优化难题,提出一种基于数据增广的多目标优化框架。该框架创新性融合自然梯度提升(natural gradient boosting,NGBoost)概率预测模型与第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ,NSGA-Ⅲ),并引入逼近理想解排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)从Pareto最优解集中筛选最佳盾构操作参数组合。以杭州市某实际盾构工程为案例,针对不同埋深、土体力学特性场景,开展盾构操作参数优化研究。实验结果表明:所提方法对掘进速度、比能及地表沉降的预测精度较高:预测结果与实际结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为3.4348 mm/min、9.1662 MJ/m3、5.8210 mm,决定系数(coefficient of determination,R2)分别达到0.7759、0.8444、0.9026;参数优化效果显著,相较优化前,掘进速度提升19.81%,比能降低62.09%,地表沉降降低21.53%。所提出的多目标优化框架可有效平衡大直径盾构施工中的效率、能耗与安全指标,显著提升复杂地层条件下盾构施工的效率与安全水平,并降低施工能耗,为类似工程的参数优化提供可靠技术参考。 展开更多
关键词 大直径盾构 多目标优化 NGBoost算法 NSGA-Ⅲ TOPSIS方法
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An improved Alpha-shape algorithm for extracting section contours of the super-high steel bridge tower using point clouds 认领 引用 被引量：2
7
作者 ZHANG Yiming ZHAO Tianhao +2 位作者 LIAO Ruixuan LI Haoqing WANG Hao 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2026年第1期26-35,共10页
The virtual preassembly of super-high steel bridge towers faces a challenge in the efficient and precise extraction of complex cross-sectional features.Factors such as fabrication errors,gravity-induced deformations,a... The virtual preassembly of super-high steel bridge towers faces a challenge in the efficient and precise extraction of complex cross-sectional features.Factors such as fabrication errors,gravity-induced deformations,and temperature fluctuations can compromise the accuracy of contour extraction.To address these limitations,an improved Alpha-shape-based point cloud contour extraction method is proposed.The proposed approach uses a hierarchical strategy to process three-dimensional laser scanning point clouds.The processed data are then subjected to curvatureadaptive voxel filtering to reduce acquisition noise.In addition,an enhanced iterative closest point(ICP)variant with correspondence validation accurately aligns the discrete point cloud segments.The proposed curvature-responsive Alpha-shape framework enables multiscale contour delineation through topology-adaptive threshold modulation,which resolves boundary ambiguities in geometrically complex cross-sections.The method was experimentally validated using field-acquired measurement datasets from the Zhangjinggao Yangtze River Bridge tower segments,confirming its capability to reconstruct noncanonical cross-sectional geometries.Three contour extraction methods,including Poisson reconstruction,the conventional Alpha-shape algorithm,and random sample consensus with ICP(RANSAC-ICP),were compared to evaluate the performance of the proposed Alpha-shape algorithm.The results demonstrate that the proposed method achieves superior contour extraction accuracy and data reduction efficiency,highlighting its effectiveness in contour extraction tasks. 展开更多
关键词 super-high steel bridge tower point cloud contour extraction improved Alpha-shape algorithm
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Novel Sea Otter Optimization Algorithm for WSN Coverage Intelligence Optimization 认领 引用 被引量：2
8
作者 WU Jin GAO Yaqiong +2 位作者 SU Zhengdong CHONG Gege XIONG Hao 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2026年第4期828-842,I0002,共15页
A novel intelligent optimization algorithm inspired by nature,called sea otter optimization algorithm(SOOA),is proposed.The SOOA simulates the natural behaviors of sea otters,such as using tactile senses to search for... A novel intelligent optimization algorithm inspired by nature,called sea otter optimization algorithm(SOOA),is proposed.The SOOA simulates the natural behaviors of sea otters,such as using tactile senses to search for food in seawater,grooming their fur,feeding with the aid of stones,and escaping from danger.In the exploration stage,a wetness factor is introduced to control the behavior of sea otters in foraging and grooming;a danger factor is introduced to control the behavior of sea otters in feeding and avoiding dangers in the exploitation stage,and the behaviors of sea otters in responding to different dangers are mathematically modeled.The proposed algorithm is compared with 9 well-known intelligent optimization algorithms,and evaluated in 13 benchmark functions as well as wireless sensor network coverage optimization problems to verify the effectiveness of the proposed algorithm.The experimental results show that the node coverage after SOOA optimization reaches 91.2%in 2D environment and 90.47%in 3D environment.Compared with other algorithms,SOOA is superior and possesses the ability to solve complex optimization problems. 展开更多
关键词 sea otter optimization algorithm(SOOA) swarm intelligence optimization wireless sensor network coverage optimization
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基于改进NSGA-Ⅱ的森林草原消防站多目标选址优化 认领 引用
9
作者 李华 陈鑫 +1 位作者 益朋 吴立舟 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期171-177,共7页
为提升灭火救援队伍的应急响应能力与森林草原火灾防控布局的整体效能,提出基于混合防火应急道路的森林草原消防站选址优化方法。通过八向倾点算法结合数字高程模型(DEM),构建混合防火应急道路网络,提高消防队伍前期预防与应急响应能力... 为提升灭火救援队伍的应急响应能力与森林草原火灾防控布局的整体效能,提出基于混合防火应急道路的森林草原消防站选址优化方法。通过八向倾点算法结合数字高程模型(DEM),构建混合防火应急道路网络,提高消防队伍前期预防与应急响应能力;采用改进非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的位置分配模型优化消防站选址,确保资源合理配置并提升覆盖范围。结果表明:混合防火应急道路对整体区域覆盖率为96.91%,对高风险区域覆盖率为93.51%,优化结果有助于提高救援队伍应对复杂地形的能力。优化后的消防站布局变异系数为0.26,能够保障消防队伍巡查与响应的能力。整体需求满意度为0.86,可确保关键区域得到充分保护。 展开更多
关键词 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 森林草原 消防站 多目标 选址优化 位置分配
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基于NSGA-Ⅲ算法的商用车驾驶室轻量化设计 认领 引用
10
作者 彭雪梅 孙永厚 +1 位作者 刘夫云 刘凯扬 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第4期6-10,共5页
为了提升商用车驾驶室轻量化优化效果,以企业某型号商用车驾驶室为研究对象,在SFE-Concept中建立驾驶室隐式参数化模型并生成有限元模型,通过试验分析验证了模型的准确性;以弹性模量为变量进行结构灵敏度分析,筛选出相关结构的厚度和截... 为了提升商用车驾驶室轻量化优化效果,以企业某型号商用车驾驶室为研究对象,在SFE-Concept中建立驾驶室隐式参数化模型并生成有限元模型,通过试验分析验证了模型的准确性;以弹性模量为变量进行结构灵敏度分析,筛选出相关结构的厚度和截面形状作为设计变量用于试验设计;根据模态置信因子自动追踪模态阵型并验证了近似模型的拟合精度;利用NSGA-Ⅲ算法进行驾驶室轻量化多目标优化研究,结合TOPSIS方法筛选出最优方案。结果表明:驾驶室质量降低22.5kg,降幅达7.3%,同时提升了刚度,满足驾驶室轻量化和性能要求。 展开更多
关键词 轻量化 隐式参数化 结构灵敏度 NSGA-Ⅲ算法 多目标优化
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Study on the destabilizing damage precursors of cemented tailings backfill based on critical slowing down theory combined with multiple denoising algorithms under consideration of initial defect conditions 认领 引用 被引量：1
11
作者 ZHAO Kang ZHONG Jun-cheng +3 位作者 YAN Ya-jing LIU Yang WEN Dao-tan XIAO Wei-ling 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第1期375-399,共25页
The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the... The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the stability of underground mining engineering,this paper simulates the generation of different degrees of initial defects inside the CTB by adding different contents of air-entraining agent(AEA),investigates the acoustic emission RA/AF eigenvalues of CTB with different contents of AEA under uniaxial compression,and adopts various denoising algorithms(e.g.,moving average smoothing,median filtering,and outlier detection)to improve the accuracy of the data.The variance and autocorrelation coefficients of RA/AF parameters were analyzed in conjunction with the critical slowing down(CSD)theory.The results show that the acoustic emission RA/AF values can be used to characterize the progressive damage evolution of CTB.The denoising algorithm processed the AE signals to reduce the effects of extraneous noise and anomalous spikes.Changes in the variance curves provide clear precursor information,while abrupt changes in the autocorrelation coefficient can be used as an auxiliary localization warning signal.The phenomenon of dramatic increase in the variance and autocorrelation coefficient curves during the compression-tightening stage,which is influenced by the initial defects,can lead to false warnings.As the initial defects of the CTB increase,its instability precursor time and instability time are prolonged,the peak stress decreases,and the time difference between the CTB and the instability damage is smaller.The results provide a new method for real-time monitoring and early warning of CTB instability damage. 展开更多
关键词 initial defects cemented tailings backfill critical slowing down acoustic emission RA/AF values denoising algorithms
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基于GPR与NSGA-Ⅱ的爪式氢气循环泵多目标结构优化 认领 引用
12
作者 李霞 胡海波 +2 位作者 高琳 朱斌 刘本学 《车用发动机》 北大核心 2026年第4期87-94,共8页
爪式氢气循环泵作为质子交换膜燃料电池(PEMFC)的核心组件,其性能直接影响燃料电池的整体效能。为提高爪式氢气循环泵的供氢量和工作效率,对其结构开展了多目标优化设计。首先,基于高斯过程回归(GPR)建立爪式氢气循环泵平均流量与容积... 爪式氢气循环泵作为质子交换膜燃料电池(PEMFC)的核心组件,其性能直接影响燃料电池的整体效能。为提高爪式氢气循环泵的供氢量和工作效率,对其结构开展了多目标优化设计。首先,基于高斯过程回归(GPR)建立爪式氢气循环泵平均流量与容积效率的预测模型。然后,将该模型与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合,对平均流量与容积效率进行优化。最后,将Pareto前沿解集代入多准则决策(MCDM)分析方法,以寻找最优结构参数组合。结果表明:基于高斯过程回归建立的预测模型的决定系数大于0.95,均方根误差小于0.5,具有良好的预测精度和相关性,实际应用中可以极大地减少仿真与试验次数。使用NSGA-Ⅱ对结构参数优化后的爪式氢气循环泵的平均流量相对增长了12.04%,容积效率相对增长了2.68%。 展开更多
关键词 爪式氢气循环泵 优化设计 高斯过程回归 非支配排序遗传算法
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Optimization of the frequency offset increment of FDA-MIMO based on cuckoo search algorithm 认领 引用 被引量：2
13
作者 WANG Bo ZHAO Yu +2 位作者 LI Yonglin YANG Rennong XUE Junjie 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2026年第1期157-170,共14页
Frequency diverse array multiple-input multiple-output(FDA-MIMO)radar has gained considerable research attention due to its ability to effectively counter active repeater deception jamming in complex electromagnetic e... Frequency diverse array multiple-input multiple-output(FDA-MIMO)radar has gained considerable research attention due to its ability to effectively counter active repeater deception jamming in complex electromagnetic environments.The effectiveness of interference suppression by FDA-MIMO is limited by the inherent range-angle coupling issue in the FDA beampattern.Existing literature primarily focuses on control methods for FDA-MIMO radar beam direction under the assumption of static beampatterns,with insufficient exploration of techniques for managing nonstationary beam directions.To address this gap,this paper initially introduces the FDA-MIMO signal model and the calculation formula for the FDA-MIMO array output using the minimum variance distortionless response(MVDR)beamformer.Building on this,the problem of determining the optimal frequency offset for the FDA is rephrased as a convex optimization problem,which is then resolved using the cuckoo search(CS)algorithm.Simulations confirm the effectiveness of the proposed approach,showing that the frequency offsets obtained through the CS algorithm can create a dot-shaped beam direction at the target location while effectively suppressing interference signals within the mainlobe. 展开更多
关键词 frequency diverse array multiple-input multiple-output(FDA-MIMO) convex optimization cuckoo search algorithm beampattern
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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
14
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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基于改进NSGA-Ⅱ的飞机定检任务调度工期鲁棒性多目标优化 认领 引用 被引量：1
15
作者 陈农田 张玉城 +1 位作者 李琳琳 郑又铭 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期153-169,共17页
对飞机定检任务调度问题进行研究,将工时成本与不确定性成本纳入统一优化框架,提出一种基于NSGA-Ⅱ-Adaptive的飞机定检任务调度工期鲁棒性多目标优化方法,该方法采用了一种新颖的关键路径权重与缓冲衰减效应结合来定义鲁棒值,并采用自... 对飞机定检任务调度问题进行研究,将工时成本与不确定性成本纳入统一优化框架,提出一种基于NSGA-Ⅱ-Adaptive的飞机定检任务调度工期鲁棒性多目标优化方法,该方法采用了一种新颖的关键路径权重与缓冲衰减效应结合来定义鲁棒值,并采用自适应方法改进NSGA-Ⅱ的交叉变异过程。算法在多种规模基准数据集上运行,并且与NSGA-Ⅱs、NSGA-Ⅱ-LSA、NSGA-Ⅱ算法进行了比较。试验显示:在收敛速度、非支配解数量、分布间距、解集相互覆盖度4项性能指标上,该算法均优于对比算法,证明了该算法的高效性。最后,通过飞机定检真实项目案例的进一步研究表明,该算法在实践中的综合偏差分别比NSGA-Ⅱs、NSGA-Ⅱ-LSA和NSGA-Ⅱ降低了63%、77.6%和77.9%,证明了所提出的优化方法在实际问题中适用有效。 展开更多
关键词 飞机维修 任务调度 多目标优化 定检 NSGA-Ⅱ
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响应面与NSGA-Ⅱ协同折弯机多目标优化方法研究 认领 引用
16
作者 陈广庆 周鹏 +2 位作者 张兵 陈玉伦 陈彦华 《现代制造工程》 北大核心 2026年第7期135-141,94,共7页
针对某100 t液压钣金折弯机结构优化问题,提出了一种响应面与NSGA-Ⅱ协同折弯机多目标优化设计方法。通过构建包括折弯机机架宽度、肋板宽度与滑台宽度的参数化模型分析关键设计变量,利用中心复合设计(Central Composite Design,CCD)方... 针对某100 t液压钣金折弯机结构优化问题,提出了一种响应面与NSGA-Ⅱ协同折弯机多目标优化设计方法。通过构建包括折弯机机架宽度、肋板宽度与滑台宽度的参数化模型分析关键设计变量,利用中心复合设计(Central Composite Design,CCD)方法获得15组实验样本,系统分析了设计变量对折弯机质量、变形量及应力的非线性耦合关系,最后利用NSGA-Ⅱ算法对折弯机质量、变形量及应力进行多目标优化。优化后折弯机质量减少了7.1%,最大变形量减少了20.0%,提升了轻量化水平与结构刚度,最大应力虽然增加了50%,但仍低于Q235钢屈服强度。研究结果表明,所提方法实现了对折弯机的轻量化、刚度提升与强度约束之间的有效平衡,验证了响应面法在复杂装备多目标优化中的工程适用性,为高精度钣金加工设备设计提供了理论依据与技术路径。 展开更多
关键词 折弯机 结构优化 响应面法 轻量化 非支配排序遗传算法Ⅱ
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基于NSGA-Ⅱ算法的焊接机器人运动轨迹优化研究 认领 引用 被引量：1
17
作者 韩桂荣 李健轲 +3 位作者 王雯雯 陈绪兵 黎晓 黄偲 《机床与液压》 北大核心 2026年第3期56-65,共10页
针对焊接机器人工作效率低、能耗高及运动振动明显等问题,以压力容器管道相贯线焊缝为应用对象,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的运动轨迹规划与优化方法,通过多目标轨迹优化,提升焊接效率、降低能耗并抑制振动。建立FANUC M1... 针对焊接机器人工作效率低、能耗高及运动振动明显等问题,以压力容器管道相贯线焊缝为应用对象,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的运动轨迹规划与优化方法,通过多目标轨迹优化,提升焊接效率、降低能耗并抑制振动。建立FANUC M10iA机器人正运动学模型,并进行逆运动学验证;基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线对末端位姿进行插补,并在MATLAB中仿真分析各关节位移、速度、加速度与加加速度;以时间、能耗和冲击为优化目标,在PlatEMO平台中采用NSGA-Ⅱ算法对轨迹关键点进行优化,求解Pareto最优解集;最后,根据优化轨迹生成马鞍形焊缝,并进行焊接实验验证。结果表明:时间-能量-冲击均衡解总时间为7.70 s,能耗为5.60 J,冲击为17.25°/s3,各关节运动曲线连续平滑,满足约束条件;将优化的关节轨迹通过ROS驱动机器人焊接,得到的关节焊缝均匀,未发现焊接气孔等缺陷。该方法够有效协调时间、能耗与运动平稳性,显著提高焊接效率与质量,具有可行性与实用价值。 展开更多
关键词 焊接机器人 NURBS 轨迹优化 NSGA-Ⅱ算法
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基于NSGA-Ⅱ算法的液环泵叶片型线流热特性多目标优化 认领 引用 被引量：1
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作者 张人会 叶文海 +1 位作者 冯彦辉 唐玉 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期234-241,共8页
针对液环泵工作过程中大量的能量损失转换为热能,引起介质温升从而导致泵性能下降等问题,应用数值模拟与试验相结合的方法,并采用RBF神经网络代理模型和NSGA-Ⅱ遗传算法,对液环泵叶片型线进行流热特性的多目标优化分析.结果表明:泵启动... 针对液环泵工作过程中大量的能量损失转换为热能,引起介质温升从而导致泵性能下降等问题,应用数值模拟与试验相结合的方法,并采用RBF神经网络代理模型和NSGA-Ⅱ遗传算法,对液环泵叶片型线进行流热特性的多目标优化分析.结果表明:泵启动过程中,流动的热平衡状态要比水力特性平衡状态滞后很长一段时间,引起热能增加的源项为压缩功和耗散损失项,耗散功主要分布在叶轮外缘、叶片出口背面及吸气区和压缩区壳体内壁,压缩功的较大区域主要分布在气相压缩区及排气区;构建的热能-效率代理模型及真空度-效率代理模型的预测误差均小于5%;多目标优化得到的Pareto前沿中,热能最低模型的热能比原始模型的热能降低了13.80%,其叶片呈现较大出口安放角β2和较小包角φ;效率最优模型的效率比原始模型的效率提高了7.97%,其叶片呈现较大出口安放角β2和包角φ;真空度最优模型的真空度比原始模型的提高了7.32%,其叶片呈现较小出口安放角β2和较大包角φ;随着出口安放角β2增大及包角φ减小,泵内产生的热能逐渐减小,热能与真空度存在一定的正相关性.研究结果可为液环泵性能优化提供一定的理论支撑. 展开更多
关键词 液环泵 NSGA-Ⅱ算法 流热特性 耗散功 压缩功
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基于NSGA-Ⅱ算法的区级无人驾驶航空器起降点布局规划——以深圳市南山区为例 认领 引用 被引量：2
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作者 黄启翔 江志彬 +1 位作者 张虹 李娅颖 《交通运输工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期144-166,共23页
针对高密度城区无人驾驶航空器起降点布局规划中覆盖效率、建设成本、空域风险与环境噪声等多目标协同难题,提出了一种融合上述多维目标的优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解;以深圳市南山区为例,构建了涵盖客... 针对高密度城区无人驾驶航空器起降点布局规划中覆盖效率、建设成本、空域风险与环境噪声等多目标协同难题,提出了一种融合上述多维目标的优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解;以深圳市南山区为例,构建了涵盖客运、货运和城市治理3类功能的混合规划模型,算法设计上,提出了包含经纬度坐标、功能类型、规模等级等分层染色体编码方案,并采用动态约束处理机制协调空域安全、用地兼容性、噪声敏感性等复杂约束;针对货运起降点,引入了层级衔接规则以保障城市物流网络完整性。研究结果表明:算法生成的Pareto前沿解集可清晰地揭示各目标间的权衡关系;典型方案分析显示,客运导向型方案在核心商务区具有较高的服务覆盖效率,但同时伴随较高的空域管理压力;货运优化型方案在物流枢纽区域能显著提升物流效率,但噪声影响范围相应增加约25%;均衡方案在大学城等混合功能区域最具适用性;极简方案可为财政受限或生态敏感区提供可行路径;进一步参数分析表明,将一、二级货运枢纽间距从5 km压缩至4 km可使货运效率提升12%,但将增加18%的空域冲突风险,降噪围栏安装可使住宅区噪声降低4 dB而单点成本增加10万~20万元;最终提出差异化布局策略,科技园等商务区采用客运优先布局,妈湾港区等配置完整三级货运网络,深圳湾保护区周边限制为微型起降点。构建的多目标优化框架与改进求解算法可为高密度城区无人机起降点规划提供从建模、求解到方案比选的完整、可量化的决策支持工具。 展开更多
关键词 低空经济 无人驾驶航空器 多目标优化 起降点布局规划 NSGA-Ⅱ算法 噪声敏感性
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基于NSGA-Ⅱ算法的太阳能蓄供热系统配置优化研究 认领 引用 被引量：1
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作者 范满 时正平 +3 位作者 刘莹珊 孔祥飞 李晗 袁建娟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期188-194,共7页
为协同优化太阳能蓄供热系统的舒适性和经济性,以高速公路某服务区建筑为研究对象,利用TRNSYS软件建立系统能耗模型。以经济性和舒适性为目标函数,热舒适分区为约束条件,得到系统设计参数的Pareto最优解集,再利用TOPSIS熵权法得到最优... 为协同优化太阳能蓄供热系统的舒适性和经济性,以高速公路某服务区建筑为研究对象,利用TRNSYS软件建立系统能耗模型。以经济性和舒适性为目标函数,热舒适分区为约束条件,得到系统设计参数的Pareto最优解集,再利用TOPSIS熵权法得到最优设计参数组。与初始设计参数组对比,在热舒适性均满足要求的前提下,系统年生命周期成本降低18.58%、COP提高27.64%,具有节省投资和运行费用的双重优势。 展开更多
关键词 太阳能供热 相变材料 多目标优化 NSGA-Ⅱ算法 TOPSIS熵权法
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