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多指标约束下舰载装备维修级别建模与优化 被引量:13
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作者 阮旻智 李庆民 +2 位作者 彭英武 黄傲林 张光宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期955-960,共6页
修理级别分析(level of repair analysis,LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容,针对现有关于LORA问题研究的不完善之处,以舰载装备维修保障为背景,综合考虑维修费用和维修效果,建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论,给出... 修理级别分析(level of repair analysis,LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容,针对现有关于LORA问题研究的不完善之处,以舰载装备维修保障为背景,综合考虑维修费用和维修效果,建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论,给出基于正负理想方案的多指标LORA决策隶属度优化目标函数,运用自适应粒子群算法对LORA模型进行求解,通过算例给出了优化结果,分析LORA决策的一般规律,证明方法的合理性及LORA模型的正确性。提出的LORA决策模型是现有研究基础上的重要补充,对于完善装备维修保障决策理论具有重要意义,为装备维修保障工作的开展提供决策支持。 展开更多
关键词 维修级别 舰载装备 修理级别分析模型 多指标决策 自适应粒子群算法
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“碳中和”背景下光伏系统可持续性评价——基于混合信息的粒计算决策模型
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作者 马晓宇 白春光 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期914-926,共13页
针对“碳达峰,碳中和”背景下,如何多视角评价光伏系统,助力中国光伏产业的绿色低碳发展这一现实问题,提出了可持续发展评价维度下基于数据驱动的光伏系统决策模型。首先,依据可持续评价维度,建立光伏系统综合评价指标体系。其次,针对... 针对“碳达峰,碳中和”背景下,如何多视角评价光伏系统,助力中国光伏产业的绿色低碳发展这一现实问题,提出了可持续发展评价维度下基于数据驱动的光伏系统决策模型。首先,依据可持续评价维度,建立光伏系统综合评价指标体系。其次,针对光伏系统绩效水平存在不确定性和波动性的情况,构建区间信息粒和区间二型模糊集用以量化评价信息。再次,针对光伏系统评价指标权重偏好未知的情况,利用随机多准则可接受分析方法,通过蒙特卡罗模拟生成指标权重向量空间,获取指标权重向量;进一步,运用自适应粒子群算法得出排序结果。最后,通过实际光伏系统案例验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 光伏系统可持续评价 粒计算 区间二型模糊集 随机多准则可接受度分析 自适应粒子群算法
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基于粒子群优化的三轴磁强计非线性误差校正 被引量:4
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作者 宋忠国 郑家欢 +1 位作者 张金生 席晓莉 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期40-42,共3页
三轴磁强计的非线性误差是影响其测量精度的重要因素,而传统三轴磁强计误差模型仅考虑零偏、磁轴非正交和灵敏度误差,无法实现对磁测误差有效剥离和校正。通过对传统误差模型进行扩展,提出了三轴磁强计的非线性误差模型,并利用自适应粒... 三轴磁强计的非线性误差是影响其测量精度的重要因素,而传统三轴磁强计误差模型仅考虑零偏、磁轴非正交和灵敏度误差,无法实现对磁测误差有效剥离和校正。通过对传统误差模型进行扩展,提出了三轴磁强计的非线性误差模型,并利用自适应粒子群优化(APSO)算法对非线性误差模型参数进行反演。实验结果表明:可以有效地补偿三轴磁强计的非线性测量误差,相较于传统校正方法,在误差参数规模较大情况下,APSO算法具有更好的全局搜索能力,可大幅提高误差参数反演精度及算法收敛速度。 展开更多
关键词 三轴磁强计 误差校正 自适应粒子群优化算法 参数估计
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用自适应粒子群算法求解自激脉冲喷嘴结构参数模型 被引量:3
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作者 周利坤 刘宏昭 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1415-1420,共6页
提出了用自适应粒子群优化算法求解自激脉冲喷嘴结构参数模型,以打击力输出最大为优化目标,对其喷嘴结构参数进行优化。通过试验验证了模型和算法的性能,给出了较为精确的模型和边界约束条件。试验结果表明:所建模型是合理的,自适应粒... 提出了用自适应粒子群优化算法求解自激脉冲喷嘴结构参数模型,以打击力输出最大为优化目标,对其喷嘴结构参数进行优化。通过试验验证了模型和算法的性能,给出了较为精确的模型和边界约束条件。试验结果表明:所建模型是合理的,自适应粒子群优化算法求解结果与试验结果能够较好地吻合,解决了自激脉冲喷嘴设计和制造边界条件不易定性表达的问题。 展开更多
关键词 机械设计 自激脉冲喷嘴 结构参数模型 自适应粒子群算法
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基于GPR代理模型和GA-APSO混合优化算法的软基水闸底板脱空反演 被引量:4
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作者 李火坤 柯贤勇 +3 位作者 黄伟 刘双平 唐义员 方静 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期1-10,29,共11页
软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自... 软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。 展开更多
关键词 软基水闸 底板脱空反演 动力学方法 高斯过程回归(GPR)代理模型 遗传-自适应惯性权重粒子群(GA-apso)混合优化算法
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