基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.     

广义Kelvin蠕变损伤模型及其参数的智能辨识

为了更好地描述岩石的流变变形特征,提出了考虑岩石蠕变过程中材料劣化效应的黏弹塑性模型,并导出了该模型的有限差分格式.基于FLAC3D软件的接口平台,采用C++语言实现了模型的二次开发.在此基础上,采用粒子群算法、模拟退火算法与FLAC3D相结合的智能方法,用已有试验数据进行了参数反演.结果表明:该模型能反映岩石的黏弹塑性以及损伤特性,能模拟低应力下岩石的两阶段蠕变和高应力下岩石的三阶段蠕变变形效应;只要反演算法参数取值适当,算法在40代左右就可以收敛到全局最优解.      

基于改进粒子群算法的PMSM多参数辨识

针对标准粒子群优化算法对永磁同步电机多参数辨识精度低与收敛慢的问题,设计了一种自适应自治群组粒子群优化算法进行辨识,并在Matlab/Simulink中搭建参数辨识模型.仿真结果表明:改进后的算法对永磁同步电机多参数辨识的整体精度更高,收敛速度更快.     

岩石单向拉伸的蠕变特性

本文介绍了岩石单向拉伸蠕变试验,详细讨论了10种岩石的蠕变试验结果,建议用变蠕变柔度描述岩石的非线性蠕变特性。     

基于改进遗传算法的单元机组非线性模型参数辨识

针对火电厂单元机组的特点及遗传算法工具箱在辨识多变量、非线性系统参数中存在的早熟、收敛速度慢等问题,对遗传算法工具箱进行了改进,以单元机组非线性动态模型为研究对象,提出了基于改进遗传算法工具箱的参数辨识方法．根据托电600MW机组的阶跃扰动试验数据,辨识得到了单元机组非线性动态模型的参数．结果表明改进遗传算法工具箱对单元机组非线性模型参数辨识具有良好的适应性,辨识得到的模型是有效可靠的．     

沥青混合料蠕变模型的改进及其参数确定

现有力学模型不能全面描述沥青混合料的蠕变,因此根据沥青混合料三阶段的蠕变特性,对Burgers模型中表征粘性流动的外部粘壶进行改进,认为其粘滞系数先增大后减小.推导了改进模型的本构方程,得到了蠕变应变、蠕变速率和蠕变加速度的解析表达式;运用最小二乘原理,建立了模型参数的确定方法;通过两个实例验证了改进模型的正确性.研究表明改进模型拟合曲线与实测应变吻合较好,相关性系数高,而且计算得到的流变时间与实测流变时间误差较小,说明该力学模型能够反映下沥青混合料第三阶段的蠕变,而流变时间Ft可作为研究沥青混合料蠕变性能的一个重要指标.     

基于塑性强化和粘性弱化的岩石蠕变模型

为更好地描述岩石蠕变行为,特别是第2和第3期蠕变过程,基于岩石蠕变机理,在粘塑性元件中引入塑性强化函数和粘性弱化函数,建立了岩石的非线性蠕变模型．对圆柱形砂岩试样进行的单轴压缩蠕变试验表明,所建立的模型对试验数据的拟合程度较高（相关系数达0．98）,能较好地描述岩石蠕变的全过程．     

高速公路动态交通流模型及其参数的分段辨识

从高速公路交通流的宏观特性和动态特性出发，对高速公路进行了两级分段，以车流密度和车流速度作为状态变量，给出了高速公路非线性的宏观动态交通流模型，进而采用直接搜索法对模型中的参数进行了分段辨识，并给出了辨识实例．     

水压与外力共同作用下的岩石蠕变模型

为了更好地描述岩石蠕变的全过程以及在水压与外力共同作用下的岩石蠕变规律,对描述岩石蠕变特性的Burgers模型进行了修正.把非线形黏滞阻尼器与塑性元件并联,然后串联在Burgers模型中,从而得到修正的Burgers模型.通过分析和推导,建立了水压与外力共同作用下岩石蠕变全过程的本构方程,并给出了求解模型参数的方法.     

基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.     

基于PSO算法的带减振器斜拉索参数的识别

讨论了粒子群算法(PSO)的应用,并基于PSO算法结合重庆干溪沟1号特大斜拉桥的带减振器的斜拉索做参数识别。研究表明:若拉索多阶振动频率能够被获得,则通过PSO算法得到的T,EI,K,εL等拉索参数是可靠的。     

基于Drucker-Prager准则的岩石损伤本构模型

为解决用对数变换再线性拟合的方法求岩石损伤本构方程参数计算过程复杂、不利于计算机编程的问题,引入岩石应力-应变曲线特征参量,并考虑岩石应力-应变曲线的极值条件,给出了模型参数的解析式,从而建立了新的岩石损伤本构模型.通过与砂岩试件三轴压缩试验结果比较,证明所建立的模型可以很好地反映岩石的应力-应变关系.通过对参数m和F0的讨论,认为m和F0分别代表了岩石的脆性和强度,而弹性模量是参数m和F0的共同反映.     

岩体的自适应本构模型

应用神经网络技术，提出了建立岩体自适应本构关系模型的新方法，实际应用表明，该方法正确。     

基于粒子群优化算法的二阶系统解耦

从数值计算的角度出发研究了二阶系统的解耦问题,通过保持Lancaster结构将二阶系统的解耦问题转化为非线性约束的最优化求解问题.并利用粒子群优化算法求解此约束优化问题,直接给出非奇异的保结构解耦变换.利用Matlab编写程序实现此算法,数值实验结果表明在设定的迭代次数和精度内,此方法确实能实现原始系统的近似解耦.     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

敷设聚脲的吸声模型改进粒子群算法优化

为了提高敷薄吸声层的水下小目标的隐身性能,以敷设聚脲的多层结构为基本吸声模型,推导了模型的反射系数计算公式.针对材料优化的应用需求,将粒子群算法的局部算法和全局算法相结合,改进粒子群算法的优化策略,得到了动态混合粒子群算法,提高了收敛能力和搜索精度.利用该算法对多层吸声模型的材料参数进行寻优,结果表明:当吸声材料杨氏模量近似为频率的分段线性函数时,其吸声性能最优.在此基础上,建立了提高模型吸声性能的理论方法,并进行了实例验证,结果表明,该方法可使模型吸声性能在140～500 kHz范围内达到-10dB以上.     

基于混合粒子群算法的物流集气管网布局优化

气田集输系统优化设计是解决气田内部的集输管线、集气站、处理站等的合理分配问题,属于NP难点问题,合理规划气井的归属和选择集输管线可有效降低气田集气成本.以基准日均出气量和基准管道集输半径为基准建立日均出气量和管道集输半径的函数关系式,并以气井集气量、集气管道半径、集输距离、管线投资费用系数等为变量建立基于成本的井组划分...     

基于PSO的多叶准直器PID控制器参数优化研究

针对放射治疗系统中多叶准直器叶片位置精度的控制要求,描述了适形放射治疗装置中多叶准直器的结构和工作原理.把驱动多叶准直器叶片运动的无刷直流电机作为被控对象,提出了基于PSO算法的PID控制器的设计方法.首先,对无刷直流电机进行了建模,而后,采用基本粒子群算法对无刷直流电机的PID控制器各项参数进行优化,以保证多叶准直器叶片的到位精度,满足适形放疗的要求.仿真结果表明所使用的方法能较好地满足多叶准直器叶片位置控制的精度要求,各项控制指标明显优于传统整定方法.