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传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

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本文对起重机械上广泛使用的ZQ型齿轮减速器系列的基本参数进行了剖析,揭示了该系列基本参数存在的一些问题。研究和探讨系列的新参数,提出一套用于5～50吨桥式起重机齿轮减速器系列基本参数的新方案。新方案在减速器系列传动功率配置合理,提高齿轮减速器的负载能力,降低减速器的重量和尺寸以及改善齿轮的润滑条件等方面都有一定的效益

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