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文档格式:PDF 文档大小:3.28MB 文档页数:6
针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路
文档格式:PDF 文档大小:432.87KB 文档页数:6
在归纳和比较常用高炉喷吹配煤方法的基础上,以计算法配煤的思想为指导,提出了以实现最佳燃烧效果为目标的混煤模型.通过曲线拟合得到混煤着火点随高挥发分煤种配比增大而减小的关系曲线,混煤着火点下降速率减小到某一较小值时的混煤比例即为该煤种组合燃烧效果最佳的比例.应用该方法对四组不同煤种组合混煤进行配比优化,经静态燃烧性实验证明,该计算法所得结果准确可靠,有一定实用性
文档格式:PPT 文档大小:5.37MB 文档页数:266
第10章数学问题的非传统解法 一、集合论、模糊集与模糊推理 二、粗糙集理论与应用 三、人工神经网络及其在数据拟合中的应用 四、进化算法及其在最优化问题中的应用 五、小波变换及其在数据处理中的应用 六、分数阶微积分学问题求解及应用
文档格式:PPT 文档大小:404KB 文档页数:29
给定由n个整数(可能为负整数)组成的序列a,2,an, 求该序列形如Σa的子段和的最大值。当所有整数均为 负整数时定义最大子段和为0.依此定义,所求的 最优值为:
文档格式:DOC 文档大小:967.5KB 文档页数:37
艾滋病是当前人类社会最严重的瘟疫之一,虽然有一些针对艾滋病的疗法,但迄今为止还没有关于这些疗法疗效的评价和预测方法,因此合理评价艾滋病疗法及预测其疗效有着重要的意义。本文对治疗时用药量的选择进行了讨论,提出了药物量的最优选择模型,基于该模型的特点,建议用大系统总体优化方法和模拟退火混合遗传算法求解该模型
文档格式:PDF 文档大小:778.65KB 文档页数:6
提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量
文档格式:PDF 文档大小:283KB 文档页数:26
§1 插值方法 §2 曲线拟合的线性最小二乘法 §3 最小二乘优化 §4 曲线拟合与函数逼近 §5 黄河小浪底调水调沙问题
文档格式:PPT 文档大小:1.99MB 文档页数:71
一般地,线性搜索算法分成两个阶段: 第一阶段确定包含理想的步长因子(或问题最优解)的搜索区间; 第二阶段采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间
文档格式:PDF 文档大小:5.2MB 文档页数:9
针对完全依靠人工带电拧紧高压输电线路引流板螺栓作业效率低、劳动强度大、高空和高电压危险的问题,研制了一种双臂和双机械手的引流板螺栓拧紧带电检修机器人.通过各关节的轨迹规划双作业臂及其末端由初始位姿运动到螺栓螺母对准状态是机器人顺利完成检修作业的关键.针对现有多项式插值关节轨迹规划依赖于轨迹端点时刻,导致该方法实用性差及关节轨迹运动过程中忽略驱动机构对关节状态制约的问题,提出基于Min-Max时间标准化的改进多项式插值关节轨迹规划方法.基于该方法,以关节运动时间为优化对象,提出满足关节轨迹运动全程约束条件的关节运动时间区间范围的求取方法.通过仿真实验验证了改进算法关节轨迹仅与轨迹端点状态及运动时间有关,而与端点时刻无关,进一步淡化轨迹端点时刻对关节轨迹的影响,提高算法的实用性.通过选取最优关节轨迹运动时间,满足了关节状态全程状态约束要求,从而避免超调的发生,优化了各关节运动轨迹,提高了关节运动的效率.最后通过现场试验进一步验证改进算法的工程实用性
文档格式:PPT 文档大小:376KB 文档页数:23
约束极值问题的算法 一、惩罚函数法(suMT) 1.问题:minf(x) s.t.g(x)≥0i=1,…,m minf(x) s.t.g(x)≥0这里g(x)=(g1(x),…,gm(x) min f() S.t.x∈D D={x|g(x)≥0}:可行点集或可行解集
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