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粒子群算法在机械零部件可靠性优化设计的应用 被引量:6

Application of Particle Swarm Optimization in Design of Reliability of Mechanical Parts and Assemblies
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摘要 粒子群算法(ParticleSwarmOptimization)是一种新出现的群智能(SwarmIntelligence)优化方法。本文所介绍将其应用于机械可靠性优化设计,建立基于粒子群算法的机械零部件可靠性优化设计的数学模型,并与遗传算法作了对比试验。结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得优化解,是求解机械可靠性优化设计问题的一个较好方案。 Particle Swarm Optimization (PSO) is a newly appeared method for Swarm Intelligence optimization. PSO was used by author for optimization design of reliability of mechanical parts and assemblies, and establishment of its mathematical model. In addition, inter-comparison between PSO and generic algorithm (GA) is taken. The results of experiments show that the optimal solution can be quickly and effectively reached with PSO, thus PSO is proven to be an effective method for optimization design of reliability of mechanical parts and assemblies.
出处 《自动化仪表》 CAS 2005年第7期24-26,共3页 Process Automation Instrumentation
关键词 可靠性优化设计 粒子群算法 机械零部件 应用 SWARM 优化方法 数学模型 对比试验 遗传算法 设计问题 群智能 优化解 Particle swarm optimization Mechanical parts and assemblies Reliability Optimization design
  • 相关文献

参考文献7

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二级参考文献8

共引文献14

同被引文献54

引证文献6

二级引证文献40

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