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《最优化方法》课程教学资源(PPT课件)第一章 基本概念(刘二永)
文档格式:PPT 文档大小:535.5KB 文档页数:23
1.1 最优化问题简介 1.2 最优化方法概述
基于周期势系统随机共振的轴承故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:4.36MB 文档页数:7
提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论,检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中,首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件,然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法,同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后,微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比,结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比,并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少,用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性,尤其是在工程实际中,故障监测所需的数据量大,计算时间长,如能较早的预警,可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此,这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值
基于破碎性能和衬板磨损特性分析的旋回破碎腔型优化设计
文档格式:PDF 文档大小:690.54KB 文档页数:6
在分析当前旋回破碎腔型结构及衬板磨损特征的基础上,通过计算破碎腔各截面通过率确定破碎产能,采用三次样条曲线对破碎腔型进行几何描述.以破碎生产率和啮角为约束条件建立破碎腔的目标函数,对旋回破碎腔进行优化设计,利用计算机绘制腔型曲线.按照高铝矿的破碎实际要求制定了实验方案.实验结果表明,采用优化后腔型和新衬板,其破碎产能、破碎产品的合格率和衬板耐磨寿命均有显著提高
优化设计建模与算法选择的并行处理系统
文档格式:PDF 文档大小:499.23KB 文档页数:6
介绍了优化设计建模和算法选择两个专家系统及其并行处理技术,以及各子系统所采用的自律分散、并行设计和共享信息、协调工作的控制策略及其在工程优化设计的智能化和自动化中所起的作用
边角煤高回收率高效开采工艺设计与优化
文档格式:PDF 文档大小:540.64KB 文档页数:5
针对国内边角煤的开采现状,提出了一套高回收率和高效率的开采工艺.用弧三角模型简化边角煤形状,提出了容易实现综合设备配套的\弧形\工作面开采工艺.该工艺沿边界顺槽顺序开挖若干支架边窝,采用\取消端头支架,采用简易机头实现快速增、撤支架\的布架方式.利用数学线性规划理论,建立了回采效率的目标函数和安全、开采成本的约束函数,对关键工艺参数进行了研究,得出一次增接支架数是优化核心的结论.通过优化分析,得出在高回收效率和低成本原则下的最优方案
《最优化方法》课程教学资源(题解)第二次 一维最优化
文档格式:PPT 文档大小:419KB 文档页数:22
1.一维最优化问题 2.黄金分割法 3.进退法 4.抛物线搜索法 5.三次插值法
《最优化问题数学基础》PPT教学课件
文档格式:PPT 文档大小:1.85MB 文档页数:67
为了便于学习最优化方法,本章将对与 优化方法密切有关的数学知识作一简要介绍 而有些数学知识将在讲解各种算法时,随之 介绍.
基于区间套混沌搜索的混合优化方法
文档格式:PDF 文档大小:385.97KB 文档页数:3
基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混饨搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率
钢坯热轧加热炉区生产调度模型与算法
文档格式:PDF 文档大小:347.11KB 文档页数:6
钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果
热轧带钢轧制力模型自学习算法优化
文档格式:PDF 文档大小:282.42KB 文档页数:5
根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高
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