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文档格式:PDF 文档大小:2.41MB 文档页数:11
针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度
文档格式:PDF 文档大小:949.23KB 文档页数:6
以某厂镀锡板连退机组双机架HCM平整机为研究对象,理论分析结合有限元仿真和现场实验,对硬质薄规格镀锡板的平整轧制变形行为进行了研究,揭示了硬质薄规格镀锡板平整时轧制力偏大、实际延伸率达不到设定目标延伸率以及实物板形质量较差的原因,确定了相应的解决问题的技术思路.在此基础上,运用基于有限元仿真的辊形设计方法和软件,研制了新的中间辊端部辊形.生产应用结果表明,该中间辊端部辊形能够有效地减轻压靠、稳定实现设定的目标延伸率且实际平整轧制力降低10%~20%,而且还可以根据需要在正常平整轧制力下使实际延伸率增加0.1%~0.2%
文档格式:PDF 文档大小:5.26MB 文档页数:28
一、工艺流程软件 1、装置的概况 2、装置流程说明 二、设备列表三、工艺卡片四、复杂控制说明五、联锁系统六、操作规程1、冷态开车2、正常停车 3、再生滑阀全开事故 4、再生滑阀全关事故 5、增压机故障停机事故 6、气压机停机事故 七、仿DCS操作画面
文档格式:PPT 文档大小:681KB 文档页数:74
Proteus 软 件 是 英 国 Labcenter electronics公司开发的EDA工具软件。除 了其具有和其它EDA工具一样的原理图、 PCB自动或人工布线及电路仿真的功能外, 其中一个重要的功能是,电路仿真是互动 的,针对微处理器的应用,还可以直接在 基于原理图的虚拟原型上编程,并实现软 件源码级的实时调试
文档格式:PDF 文档大小:3.88MB 文档页数:8
提出一种基于间接平差的免置平设站方法,以高程、平面及姿态的联立求解为基础,通过变量代换、泰勒展开、矩阵求逆等方法求全站仪站点位置和姿态,采用验后精度求权和平差代的方法提高设站精度。该方法原理清晰,物理意义明确,打破了置平才能设站的传统。计算机仿真和线路试验表明,该免置平设站方法具有较高设站精度,能够达到高速铁路测量的精度要求
文档格式:PPTX 文档大小:1.14MB 文档页数:62
 参数化点坐标  使用设计变量  参数化运动方式  使用参数表达式  以参数化点坐标的方式进行参数化建模
文档格式:PDF 文档大小:2.92MB 文档页数:11
在互联拓扑包含一棵有向生成树的条件下,研究了离散时间多智能体系统的协调最优预见跟踪问题.首先利用状态增广技术把协调跟踪问题转化为一个增广系统的全局最优调节问题.然后应用离散时间线性二次型调节理论的相关结果给出了使增广系统的闭环系统渐近稳定的控制器,并由此得到原系统实现跟踪一致性的全局最优预见控制器.仿真结果不仅验证了所设计控制器的有效性,并且表明适当增加预见步长对保证准确跟踪领导者的输出是至关重要的
文档格式:PPT 文档大小:5.09MB 文档页数:45
图论的基本概念 一、 图 的 概 念 1、图的定义 2、顶点的次数 3、子图 二、 图 的 矩 阵 表 示 1、 关联矩阵 2、 邻接矩阵
文档格式:PPT 文档大小:2.6MB 文档页数:71
本章的知识点: 构建集装箱运输网络模型 重点掌握构建集装箱运输网络模型并计算 学生自行查阅的资料: 网络配流模型文献8篇 本章为重点章节 学时(10) 理论6学时,仿真实验4学时 7.1 多式联运虚拟运输网络图的构建 单节点 7.2 集装箱低碳运输路线选择模型构建 7.3 时间窗约束下的多式联运路径成本模型
文档格式:PDF 文档大小:3.55MB 文档页数:7
油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径
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