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An improved bicubic imaging fitting algorithm for 3D radar detection target 认领 引用
1
作者 Li Fan-Ruo Yang Feng +3 位作者 Yan Rui Qiao Xu Li Yi-Jin Xing Hong-Jia 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2022年第4期553-562,604,共10页
3D ground-penetrating radar has been widely used in urban road underground disease detection due to its nondestructive,efficient,and intuitive results.However,the 3D imaging of the underground target body presents the... 3D ground-penetrating radar has been widely used in urban road underground disease detection due to its nondestructive,efficient,and intuitive results.However,the 3D imaging of the underground target body presents the edge plate phenomenon due to the space between the 3D radar array antennas.Consequently,direct 3D imaging using detection results cannot reflect underground spatial distribution characteristics.Due to the wide-beam polarization of the ground-penetrating radar antenna,the emission of electromagnetic waves with a specific width decreases the strong middle energy on both sides gradually.Therefore,a bicubic high-precision 3D target body slice-imaging fitting algorithm with changing trend characteristics is constructed by combining the subsurface target characteristics with the changing spatial morphology trends.Using the wide-angle polarization antenna’s characteristics in the algorithm to build the trend factor between the measurement lines,the target body change trend and the edge detail portrayal achieve a 3D ground-penetrating radar-detection target high-precision fitting.Compared with other traditional fitting techniques,the fitting error is small.This paper conducts experiments and analyses on GpaMax 3D forward modeling and 3D ground-penetrating measured radar data.The experiments show that the improved bicubic fitting algorithm can eff ectively improve the accuracy of underground target slice imaging and the 3D ground-penetrating radar’s anomaly interpretation. 展开更多
关键词 urban underground space safety 3D ground-penetrating radar detection of the abnormal bicubic fitting algorithm high-precision imaging
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Gaussian fitting based optimal design of aircraft mission success space using multi-objective genetic algorithm 认领 引用 被引量：8
2
作者 Yuan GAO Yongliang TIAN +1 位作者 Hu LIU Xue SUN 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第12期3318-3330,共13页
In order to obtain the optimized aircraft design concept which meets the increasingly complex operation environment at the conceptual design stage,System-of-systems(So S)engineering must be considered.This paper propo... In order to obtain the optimized aircraft design concept which meets the increasingly complex operation environment at the conceptual design stage,System-of-systems(So S)engineering must be considered.This paper proposes a novel optimization method for the design of aircraft Mission Success Space(MSS)based on Gaussian fitting and Genetic Algorithm(GA)in the So S area.First,the concepts in the design and evaluation of MSS are summarized to introduce the Contribution to System-of-Systems(CSS)by using a conventional effectiveness index,Mission Success Rate(MSR).Then,the mathematic modelling of Gaussian fitting technique is noted as the basis of the optimization work.After that,the proposed optimal MSS design is illustrated by the multiobjective optimization process where GA acts as the search tool to find the best solution(via Pareto front).In the case study,a simulation system of penetration mission was built.The simulation results are collected and then processed by two MSS design schemes(contour and neural network)giving the initial variable space to GA optimization.Based on that,the proposed optimization method is implemented under both schemes whose optimal solutions are compared to obtain the final best design in the case study. 展开更多
关键词 Evaluation Gaussian fitting Genetic algorithm Mission success space Neural network System-of-systems
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Study on Coal Consumption Curve Fitting of the Thermal Power Based on Genetic Algorithm 认领 引用
3
作者 Le-Le Cui Yang-Fan Li Pan Long 《Journal of Power and Energy Engineering》 2015年第4期431-437,共7页
Coal consumption curve of the thermal power plant can reflect the function relationship between the coal consumption of unit and load, which plays a key role for research on unit economic operation and load optimal di... Coal consumption curve of the thermal power plant can reflect the function relationship between the coal consumption of unit and load, which plays a key role for research on unit economic operation and load optimal dispatch. Now get coal consumption curve is generally obtained by least square method, but which are static curve and these curves remain unchanged for a long time, and make them are incompatible with the actual operation situation of the unit. Furthermore, coal consumption has the characteristics of typical nonlinear and time varying, sometimes the least square method does not work for nonlinear complex problems. For these problems, a method of coal consumption curve fitting of the thermal power plant units based on genetic algorithm is proposed. The residual analysis method is used for data detection;quadratic function is employed to the objective function;appropriate parameters such as initial population size, crossover rate and mutation rate are set;the unit’s actual coal consumption curves are fitted, and comparing the proposed method with least squares method, the results indicate that fitting effect of the former is better than the latter, and further indicate that the proposed method to do curve fitting can best approximate known data in a certain significance, and they can real-timely reflect the interdependence between power output and coal consumption. 展开更多
关键词 Thermal Power Plant Coal Consumption Curve Unit Least Squares Method Genetic Algorithm Curve Fitting Nonlinear Problems
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A Gradient-Simulated Annealing Algorithm of Pre-location-Based Best Fitting of Blank to Complex Surfaces Machining 认领 引用
4
作者 MALi-ming JIANGHong WANGXiao-chun 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2004年第2期57-63,共7页
The algorithm is divided into two steps. The first step pre-locates the blank by aligning its centre of gravity and approximate normal vector with those of destination surfaces, with largest overlap of projections of ... The algorithm is divided into two steps. The first step pre-locates the blank by aligning its centre of gravity and approximate normal vector with those of destination surfaces, with largest overlap of projections of two objects on a plane perpendicular to the normal vector. The second step is optimizing an objective function by means of gradient-simulated annealing algorithm to get the best matching of a set of distributed points on the blank and destination surfaces. An example for machining hydroelectric turbine blades is given to verify the effectiveness of algorithm. 展开更多
关键词 sculptured surface gradient-simulated annealing algorithm pre-location of blank best fitting
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An improved genetic algorithm for causal discovery 认领 引用
5
作者 MAO Tengjiao BU Xianjin +2 位作者 CAI Chunxiao LU Yue DU Jing 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2025年第3期768-777,共10页
The learning algorithms of causal discovery mainly include score-based methods and genetic algorithms(GA).The score-based algorithms are prone to searching space explosion.Classical GA is slow to converge,and prone to... The learning algorithms of causal discovery mainly include score-based methods and genetic algorithms(GA).The score-based algorithms are prone to searching space explosion.Classical GA is slow to converge,and prone to falling into local optima.To address these issues,an improved GA with domain knowledge(IGADK)is proposed.Firstly,domain knowledge is incorporated into the learning process of causality to construct a new fitness function.Secondly,a dynamical mutation operator is introduced in the algorithm to accelerate the convergence rate.Finally,an experiment is conducted on simulation data,which compares the classical GA with IGADK with domain knowledge of varying accuracy.The IGADK can greatly reduce the number of iterations,populations,and samples required for learning,which illustrates the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 genetic algorithm(GA) causal discovery convergence rate fitness function mutation operator
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基于U-I象空间分布的CT饱和识别及畸变电流重构方法 认领 引用 被引量：3
6
作者 李振兴 张星宇 +3 位作者 朱益 翁汉琍 李振华 周吉安 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期1-12,共12页
电流互感器(current transformer,CT)是各类差动保护的核心元件,但在复杂故障电流特性及幅值显著提升的工况下极易发生饱和。首先,融合测点处电压互感器(potential transformer,PT)提供的电压量信息,通过建立电压-电流耦合关系在二维象... 电流互感器(current transformer,CT)是各类差动保护的核心元件,但在复杂故障电流特性及幅值显著提升的工况下极易发生饱和。首先,融合测点处电压互感器(potential transformer,PT)提供的电压量信息,通过建立电压-电流耦合关系在二维象空间中绘制以电流量为横轴、电压量为纵轴的轨迹曲线,从而抑制CT饱和导致的单一信号失真对状态辨识的干扰。基于轨迹畸变程度与标准椭圆的量化偏差,实现饱和状态的识别及严重程度的分级评估。最后,在线性传变区间内筛选采样点并结合改进的椭圆拟合算法完成象空间分布的整合及畸变电流的重构。在PSCAD/EMTDC平台搭建220 kV输电线路模型及新能源电源接入模型,仿真结果显示,在CT不同饱和类型及严重程度下,所提方法能高效、精确地实现CT饱和状态识别及二次畸变电流的重构。 展开更多
关键词 电流互感器 饱和识别 线性传变 椭圆拟合算法 电流重构
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面向预制构件集成二维布局与生产调度的扰动重启式自适应遗传算法 认领 引用 被引量：1
7
作者 熊福力 马和源 +1 位作者 张文柱 陈鑫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1690-1710,共21页
针对预制混凝土构件定点制造模式下二维布局与生产调度的协同优化问题,以最小化拖期惩罚费用为目标,提出了一类双层混合整数线性规划(MILP)模型,并设计了一种扰动重启式递阶最佳适应-自适应遗传算法(PRHBF_AGA)。其中:双层MILP主要用于... 针对预制混凝土构件定点制造模式下二维布局与生产调度的协同优化问题,以最小化拖期惩罚费用为目标,提出了一类双层混合整数线性规划(MILP)模型,并设计了一种扰动重启式递阶最佳适应-自适应遗传算法(PRHBF_AGA)。其中:双层MILP主要用于求解小规模问题,通过第一层模型优化工件分组及模台上的二维布局方案;第二层模型基于第一层模型输出的组数进一步同时优化布局与生产调度方案。而PRHBF_AGA主要用于求解中大规模问题,该算法将问题分为二维布局和生产调度两部分,最佳适应算法优化布局层,自适应遗传算法优化调度层。为防止算法过早收敛而陷入局部最优,引入了变邻域搜索和扰动重启机制进一步提升解的质量和求解效率。此外,设计了6种基于交替迭代优化框架的智能优化算法进行对比分析。最后,通过计算实验验证了所提MILP模型和算法的有效性和竞争力。 展开更多
关键词 预制构件定点制造 二维布局 最佳适应算法 自适应遗传算法 协同优化
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基于超启发算法的二维条带装箱优化研究 认领 引用 被引量：1
8
作者 徐翔斌 王祉豪 《兰州交通大学学报》 2026年第3期1-11,共11页
针对二维矩形条带装箱问题,旨在最小化固定宽度条带的排放高度,提升制造与物流环节的空间利用率和装载效率。提出一种融合最佳天际线法与自适应多算子的超启发式算法:首先以多种排序策略结合最佳天际线启发式快速生成高质量初始解;继而... 针对二维矩形条带装箱问题,旨在最小化固定宽度条带的排放高度,提升制造与物流环节的空间利用率和装载效率。提出一种融合最佳天际线法与自适应多算子的超启发式算法:首先以多种排序策略结合最佳天际线启发式快速生成高质量初始解;继而引入基于Metropolis准则的接受判断,并设计11种全局与局部扰动算子,通过自适应权重动态调度算子,实现全局探索与局部开发的平衡。结果表明:在Hopper C类标准算例中,本文算法在7个算例上取得更优高度,其中C5P3算例装箱高度由对比算法的96降至91。在企业真实数据集中,装箱高度由9567 mm降至9445 mm,降低122 mm;在另一组矩形件数据中,算法平均装箱高度为2666 mm,较对比算法的2724 mm降低58 mm。研究表明:该方法以超启发式算法框架和高效的算子调度机制,显著地提升了二维条带装箱的求解精度与鲁棒性,为复杂生产环境下的高效、紧凑装载提供了可落地的技术路线和理论支持。 展开更多
关键词 超启发式算法 条带装箱问题 最佳天际线法
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改进聚类算法区域划分下三维异型凸体铣削规划 认领 引用
9
作者 胡伟石 张浩 +4 位作者 邵辉 孙莎莎 洪雪梅 尹方辰 黄吉祥 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期112-118,共7页
为了提高三维异形曲面铣削效率,提出一种稳定性区域划分与走刀方向优化方法。首先,设计一种基于权重和概率的K-means聚类(WPK-means)算法,通过加权距离和概率函数优化初始聚类中心,实现稳定曲面分区;然后,采用最优曲线拟合法,以最长截... 为了提高三维异形曲面铣削效率,提出一种稳定性区域划分与走刀方向优化方法。首先,设计一种基于权重和概率的K-means聚类(WPK-means)算法,通过加权距离和概率函数优化初始聚类中心,实现稳定曲面分区;然后,采用最优曲线拟合法,以最长截交曲线确定走刀方向,减少进退刀次数,提升材料去除率。最后,通过仿真实验进行有效性验证,并与其他改进的K-means聚类算法进行对比。结果表明:文中算法具有较好的准确率。 展开更多
关键词 概率函数 WPK-means算法 区域划分 最优曲线拟合法
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利用WOA-BP算法的区域GNSS高程异常拟合方法 认领 引用
10
作者 李翥 卢献健 +3 位作者 唐长增 宋晓辉 胡鹏程 唐诗华 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2026年第1期83-87,共5页
针对区域性GNSS高程拟合模型中选择最佳参数困难的问题,提出了WOA-BP算法的区域GNSS高程异常拟合方法。利用鲸鱼算法(WOA)在全局搜索中寻优能力强、操作简单、调整参数少的特点,为BP神经网络寻找到合适的权值和阈值参数,将优化后的权值... 针对区域性GNSS高程拟合模型中选择最佳参数困难的问题,提出了WOA-BP算法的区域GNSS高程异常拟合方法。利用鲸鱼算法(WOA)在全局搜索中寻优能力强、操作简单、调整参数少的特点,为BP神经网络寻找到合适的权值和阈值参数,将优化后的权值和阈值参数代入到BP神经网络模型中进行训练,从而提高组合算法模型拟合的预测精度和收敛速度。通过实际工程案例中部分GNSS水准重合点数据进行拟合实验,将WOA-BP神经网络算法与BP神经网络、最小二乘支持向量机(LSSVM)法的结果进行对比。结果表明,WOA-BP神经网络模型在使用中具有更强的稳定性、更高的预测精度,可应用于区域GNSS高程拟合的预测。 展开更多
关键词 GNSS高程拟合 BP神经网络 鲸鱼算法
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基于Levy飞行的动态调整策略改进SPSO算法无人机三维航迹规划 认领 引用
11
作者 苏世雄 刘洲洲 +1 位作者 田杰 胡秋霞 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期1821-1829,共9页
针对三维环境中无人机航迹规划问题,在球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector-based particle swarm optimization algorithm,SPSO)的基础上提出了一种新的基于Levy飞行的动态调整策略改进球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector p... 针对三维环境中无人机航迹规划问题,在球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector-based particle swarm optimization algorithm,SPSO)的基础上提出了一种新的基于Levy飞行的动态调整策略改进球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector particle swarm optimization algorithm for dynamic adjustment strategy based on Levy flight,LDS-SPSO),以解决收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题.首先,将航迹规划问题转化为多约束目标优化问题,构造了基于航迹长度、障碍物威胁、平滑度和高度变化的适应度目标函数;其次,提出了学习因子动态调整策略,提升收敛速度;然后,当粒子陷入局部最优解时,引入Levy飞行扰动因子促使粒子迅速逃出局部最优解;最后,在三维环境下对提出的算法进行了仿真测试,在4个复杂度不同的数字高程三维场景下开展三维航迹规划仿真.仿真结果验证了改进算法的性能:该算法生成的航迹在保证避障安全的前提下,航迹代价更低、质量更高、路径更平滑,具有更优的寻优精度和更快的收敛速度.在障碍物密集的场景下,LDS-SPSO算法相比传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、惯性权重线性递减基于球面矢量的改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization algorithm,IPSO)和SPSO算法的最佳适应度值分别减少了22.92%、0.51%、0.34%,平均适应度值分别减少了31.18%、6.33%、4.54%,最差适应度值分别减少了36.45%、16.73%、14.77%.研究结果表明,LDS-SPSO算法在三维航迹规划中展现出更快的收敛性、更好的稳定性和可靠性. 展开更多
关键词 航迹规划 无人机 粒子群算法 适应度函数 莱维飞行
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基于激光测距的深松作业检测技术 认领 引用
12
作者 侯云涛 吴泽全 +4 位作者 蔡晓华 东忠阁 程睿 李源源 祝天宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期110-117,共8页
针对激光测距技术在深松作业检测中的应用进行深入研究,提出了一种自适应多门限值误差拟合方法。算法通过自适应调整多个门限值,动态寻找激光飞行时间误差最佳拟合校正方案,能够有效克服回波信号上升沿鉴别时刻因干扰脉冲产生的误差。... 针对激光测距技术在深松作业检测中的应用进行深入研究,提出了一种自适应多门限值误差拟合方法。算法通过自适应调整多个门限值,动态寻找激光飞行时间误差最佳拟合校正方案,能够有效克服回波信号上升沿鉴别时刻因干扰脉冲产生的误差。基于此方法,研发了一款智能化深松作业检测设备,其能够自主进行耕层断面数据的采集和保存,提高数据采集和处理的效率。同时,开展了测距试验,具体方法为:将SICK DL100-22AA2101激光测距仪的测距值作为标准距离,试验距离为1~4 m,取1 m作为步长,基于所研发设备,采用本文方法与双门限值时刻鉴别方法分别对同一距离进行5次测量作为实测距离,比较实测距离的标准差,以及实测距离均值与对应标准距离的误差。采用本文研发设备和人工方式分别对土壤膨松度和扰动系数进行检测,设备检测结果为土壤蓬松度27.0%、土壤扰动系数22.3%,人工方式检测结果为土壤蓬松度27.1%、土壤扰动系数22.7%。试验证明:研发设备在显著提高测量效率的前提下,得到的测量结果与传统人工测量方式几乎没有差异,具有较高的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 深松作业检测 激光测距 自适应多门限值误差拟合算法
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激光雷达3维成像回波数据压缩与重建改进算法 认领 引用
13
作者 袁鎏 孔繁林 +4 位作者 李潇 刘晓春 黄海华 路小龙 呙长冬 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期457-464,共8页
在激光雷达3维成像的过程中,为了节省大量飞行时间回波数据的存储空间,基于激光雷达3维成像回波数据的统计分布特征,采用一种激光雷达3维成像回波数据压缩与重建改进算法,在数据压缩过程中,根据用户提供的成像参数,对激光雷达3维成像回... 在激光雷达3维成像的过程中,为了节省大量飞行时间回波数据的存储空间,基于激光雷达3维成像回波数据的统计分布特征,采用一种激光雷达3维成像回波数据压缩与重建改进算法,在数据压缩过程中,根据用户提供的成像参数,对激光雷达3维成像回波数据统计分布进行多项式拟合,并根据用户提供的压缩判定阈值区分光计数和暗计数,生成精确记录光计数信息和记录统计分布多项式拟合系数的字节流,完成数据压缩;在数据重建过程中,对压缩文件进行解析,提取字节流之后,用多项式系数重建暗计数,并重建光计数信息。设计了小型化数据采集系统,取得了激光雷达3维成像回波数据,验证了算法的效果。结果表明,该算法实现了激光雷达3维成像回波数据的压缩和重建功能,在固定目标成像条件下实现了1.02%~38.86%的压缩率和0.1238~0.6326的均方误差,在室内目标成像条件下实现了0.93%~2.06%的压缩率和0.0000~0.4250的均方误差。该算法简化了激光雷达3维成像回波数据获取的过程,扩大了数据压缩算法的适用条件,实现了用户可控的数据压缩与重建。 展开更多
关键词 成像系统 激光雷达3维成像 压缩算法 统计分布 多项式拟合 小型化数据采集系统
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智能车路径跟踪模型预测控制研究 认领 引用
14
作者 黄开启 刘准 刘小荣 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期6-10,共5页
针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题,基于三自由度车辆动力学模型,提出一种利用遗传算法优化模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)权重系数的方法,以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获... 针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题,基于三自由度车辆动力学模型,提出一种利用遗传算法优化模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)权重系数的方法,以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获得轨迹跟踪性能较好的控制器,并研究了遗传算法的参数对最佳适应度值的影响,选择了较为理想的参数。通过Carsim/Simlink平台联合仿真,结果表明:经过遗传算法优化权重系数后的控制策略,提升了车辆的轨迹跟踪精度,并且改善了稳定性;在路面附着系数为0.4,正弦曲线行驶工况下,最大偏差降低了50.16%;在路面附着系数为0.85,双移线行驶工况下,最大偏差降低了50.0%。 展开更多
关键词 模型预测控制 动力学模型 遗传算法 适应度函数 轨迹跟踪
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一种基于改进动态运动基元的自适应穴位偏移轨迹规划方法 认领 引用
15
作者 徐洁 刘欢 汪志锋 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期373-387,共15页
提出一种改进的杵针机器人轨迹规划方法,能够自适应响应穴位偏移并实现与背部曲面的柔顺贴合.该方法引入高斯窗引力-时间耦合机制,在空间与时序2个维度引导轨迹靠近动态穴位.二维仿真结果表明,轨迹形变降低16.35%,响应时间缩短约2s,显... 提出一种改进的杵针机器人轨迹规划方法,能够自适应响应穴位偏移并实现与背部曲面的柔顺贴合.该方法引入高斯窗引力-时间耦合机制,在空间与时序2个维度引导轨迹靠近动态穴位.二维仿真结果表明,轨迹形变降低16.35%,响应时间缩短约2s,显著缓解了偏移带来的节奏突变问题.进一步设计了吸引力强度调控策略,在提升靠近精度的同时有效抑制轨迹畸变,形状损失平均降低约7%,路径一致性增强.在竖直方向上,构建了基于曲率启发的弹簧-阻尼模型,提升了机器人在复杂曲面上的贴合能力,均方误差降低约21.5%,平均绝对误差与最大误差分别下降9.8%和2.3%.与RRT-APF、A*-APF、Informed-RRT*-APF和D-ProMP等主流方法相比,该方法在轨迹精度、规划稳定性和穴位靠近性上表现更优,平均最小距离为0.009m,重规划时间控制在5.379s.CoppeliaSim仿真进一步验证了该方法在鲁棒性、自适应性及节奏保持方面的优势,展现出良好的临床应用潜力. 展开更多
关键词 轨迹规划 动态运动基元算法 虚拟引力场 杵针机械臂 曲率贴合 自适应算法
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一种超大型导管架井口整体同心度检测算法 认领 引用
16
作者 杨现阳 王鑫 +3 位作者 冷亚林 曹洪涛 章迪 胡福星 《海洋工程装备与技术》 2026年第2期34-42,共9页
针对超大型导管架井口同心度检测中空心圆柱体精确拟合难题,尤其是特征点数量少、分布不均、几何强度弱等条件下易出现初值偏差大、迭代难收敛的问题,提出一种融合随机抽样一致性(RANSAC)、主成分分析(PCA)、列文伯格-马夸尔特(LM)算法... 针对超大型导管架井口同心度检测中空心圆柱体精确拟合难题,尤其是特征点数量少、分布不均、几何强度弱等条件下易出现初值偏差大、迭代难收敛的问题,提出一种融合随机抽样一致性(RANSAC)、主成分分析(PCA)、列文伯格-马夸尔特(LM)算法的鲁棒拟合方法:首先联合RANSAC与PCA快速估计圆柱轴线初值;继而基于距离直方图双峰检测自动判别内外壁点,免除人工标记;最后采用自适应阻尼LM算法实现参数非线性精确拟合,实现收敛速度与计算稳定性兼具之效果。模拟与实测结果显示,本文算法的特征点均方根(RMS)、内外半径拟合精度、轴线方向误差均显著优于传统方法,验证了方法的有效性与工程实用性。 展开更多
关键词 随机抽样一致性 主成分分析 列文伯格-马夸尔特算法 空心圆柱体 拟合算法
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压电驱动器迟滞非线性误差的多项式拟合修正方法 认领 引用
17
作者 金花雪 陈小雅 +3 位作者 许童童 张善勤 薛祎鹏 华鑫杰 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第5期518-523,共6页
针对压电驱动器迟滞非线性导致的定位精度下降问题,提出一种基于多项式拟合的迟滞修正方法。通过实验获取迟滞曲线的特性数据,建立驱动电压-位移映射关系,采用最小二乘拟合构建修正函数,并基于运算放大电路与单片机实现前馈补偿,无需复... 针对压电驱动器迟滞非线性导致的定位精度下降问题,提出一种基于多项式拟合的迟滞修正方法。通过实验获取迟滞曲线的特性数据,建立驱动电压-位移映射关系,采用最小二乘拟合构建修正函数,并基于运算放大电路与单片机实现前馈补偿,无需复杂程序支持。结果表明:文中方法将最大迟滞误差从12.25%降至0.88%,重复性误差小于1.66%,可有效提升系统响应速度与控制精度,为压电驱动器的高精密实时控制提供了可行方案。 展开更多
关键词 压电驱动器 迟滞非线性规律 多项式拟合 控制算法 迟滞误差
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基于机器学习的分布式传感网络传输异常数据智能检测方法 认领 引用
18
作者 胡学锋 谷丽婧 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期1110-1115,共6页
分布式传感网络传感器节点可能受到众多因素的干扰,导致数据传输出现异常,进而影响整个系统的稳定与性能。为此,提出基于机器学习的分布式传感网络传输异常数据智能检测方法。通过贝叶斯分类算法将传感网络划分为多个不同的簇,有效识别... 分布式传感网络传感器节点可能受到众多因素的干扰,导致数据传输出现异常,进而影响整个系统的稳定与性能。为此,提出基于机器学习的分布式传感网络传输异常数据智能检测方法。通过贝叶斯分类算法将传感网络划分为多个不同的簇,有效识别出异常数据簇;利用神经网络的适应度函数定义分布式传感网络内的传输异常数据编码标签;通过明确异常数据属性的整体方差,构建遗传算法的适应度函数。通过遗传算法的迭代进化,不断优化异常检测规则,最终实现分布式传感网络传输异常数据的智能检测。实验结果表明,所提方法的异常行为标注误报率和漏报率结果均低于0.5,网络能耗为1.0 J,在迭代次数为100次时异常数据检测准确率接近1。说明所提方法具有良好的实际应用效果。 展开更多
关键词 分布式传感网络 异常数据检测 机器学习 贝叶斯分类算法 适应度函数
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基于适应度景观与雅可比矩阵引导梯度下降的改进花授粉算法 认领 引用
19
作者 李大海 朱云峰 王振东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第6期1776-1784,共9页
针对花授粉算法存在的易陷入局部最优、优化精度不高和过早收敛等问题,提出一种基于适应度景观与雅可比矩阵引导梯度下降的改进花授粉算法(FJFPA)。首先,FJFPA根据个体的适应度和相对距离将整个种群动态划分为精英子群和普通子群,以维... 针对花授粉算法存在的易陷入局部最优、优化精度不高和过早收敛等问题,提出一种基于适应度景观与雅可比矩阵引导梯度下降的改进花授粉算法(FJFPA)。首先,FJFPA根据个体的适应度和相对距离将整个种群动态划分为精英子群和普通子群,以维持全局搜索能力与局部开发能力的平衡;其次,FJFPA引入了基于适应度景观与雅可比矩阵引导的梯度下降的策略,突破原有FPA更新机制单一与适应性不足的局限;最后,FJFPA采用反向学习策略,即根据加权中心和随机选择的维度生成反向解,并利用模拟退火机制保留候选解,进一步降低算法陷入局部最优的概率。采用CEC2022测试集评估FJFPA与原FPA以及另外六种改进算法(DMEFPA、HASMFP、NGFPA、PMFPA、DMSSA和MSNSSA)的性能。基于实验结果的Friedman检验表明,FJFPA显著优于其他对比算法。基于消融实验的结果表明,FJFPA通过采用所有改进策略能够获取最优的综合性能。 展开更多
关键词 花授粉算法 动态双子群 适应度景观 反向学习 模拟退火
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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
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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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