基于多目标粒子群算法的翼剖面优化设计

船舶桨舵等装置均有水翼剖面组成,为了得到水动力性能更好的桨舵装置,需要对水翼进行优化设计。基于iSIGHT优化平台,采用粒子群优化算法,以保证水翼剖面升阻比和改善水翼表面压力分布为优化目标,进行多目标水翼优化。通过改变水翼剖面的拱度分布和厚度分布进行优化设计。优化后得到的最优剖面相对于原始剖面,明显增加了剖面的最小压力系数,并适当提高了升阻比,从而提高了水翼剖面的空泡性能和升力性能。因此,验证了利用多目标粒子群算法进行翼型优化设计的可行性。     

基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究

粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。     

基于粒子群算法的水翼剖面优化设计

水翼是船舶设计和各种水中运动装置设计的重要组成部分,在船舶海洋工程领域的应用十分广泛.采用粒子群优化算法(PSO)对三维水翼翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计.翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于面元法的流场数值解来提供.整个优化计算过程较传统的优化方法原理简单,计算量小,优化后的水翼型能较原翼型的水动力性能有明显改善.优化结果验证了粒子群优化算法结合面元法在水翼剖面优化设计中的可行性,对今后水翼剖面优化设计有一定借鉴意义。     

基于多目标粒子群算法的微电网优化运行研究

为实现微电网系统经济和环境双重目标的优化运行,在满足系统约束条件下,对含有光伏、风机、柴油发电机以及铅酸蓄电池组成的孤立微电网进行研究,提出了一种经济与环保协调控制下的微电网优化调度模型,并采用非线性递减指数函数的惯性权重取值方法和添加二次函数类速度扰动项的改进多目标优化算法来求解调度模型,有效地改善了算法的收敛性能和Pareto前沿的分布特性,仿真结果表明该模型对微电网优化调度具有一定的指导作用.     

一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法

滤波技术是实现多目标跟踪的核心技术之一.粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法.本文采用正则粒子滤波算法来代替标准的粒子滤波算法.正则粒子滤波算法是基于正则再采样算法,即根据后验密度的离散分布重建它的连续分布,然后从后验分布的连续近似中采样获得再采样粒子,从而能减少粒子的退化现象.仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于标准粒子滤波算法,并且具有更好的跟踪性能、较高的实用价值和广泛的应用前景.     

基于粒子群算法的起重船扒杆结构优化设计

基于Isight优化软件和通用有限元软件,以扒杆重量为目标函数,采用粒子群算法（PSO）和遗传算法对某起重船扒杆结构进行了优化设计,并讨论了PSO算法的稳定性。通过对两种算法优化结果的比较分析表明,PSO算法优化效果好,收敛速度快,且计算稳定性高,验证了PSO算法在工程船舶结构优化设计中的有效性。     

基于自适应性粒子滤波器的目标追踪

基于蒙特卡洛模拟的粒子滤波算法被广泛地应用于目标追踪领域。传统的粒子滤波算法在其追踪过程中所使用的粒子数通常是固定不变的,而在实际应用中,这会使算法缺乏高效性。针对这个问题,提出了一种自适应性粒子滤波器,它可以根据实际调整算法运行过程中使用的粒子数目,以使算法在保持对目标进行有效追踪的同时节省计算资源。仿真结果显示了算法的高效性。     

改进多目标粒子群优化算法在营养配餐中应用

营养配餐计算模型为多目标模型,求解过程复杂,笔者利用改进过的多目标粒子群算法优化后,再根据配餐用户的偏好信息进行优化,摆脱了传统多目标优化的权重系数的影响,使得营养配餐计算模型能够满足各类人群的差异化、特殊化.最后,笔者以一日营养量为目标进行实际配餐,实验证明,配餐结果令人满意.     

基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究

在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。     

应用基于MPI的混合粒子群算法的三维水翼优化设计

提出一种三维水翼的优化设计方法.方法应用混合粒子群算法(HPSO)与边界元法相结合进行三维水翼的优化和性能计算工作、应用多级罚函数法解决水翼设计这一多约束、多变量的优化问题.基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法,能够有效抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.优化设计过程中,水翼的剖面形状、攻角及展弦比作为设计变量,给定的压力分布形式、升阻力系数作为设计约束或设计目标.混合粒子群算法通过划分子种群、应用基于MPI通信机制的并行计算来实施,最大限度减小了计算时间.设计算例表明了文中提出的三维水翼优化设计方法收敛速度快、计算时间短、有效可行.     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

基于粒子群算法的编队防空武器目标分配研究

建立了舰艇编队防空作战的武器目标分配模型,提出了一种基于粒子群的求解算法。该粒子群算法利用粒子群的个体最优和全局最优粒子,采用了编码、交叉、变异和选择相结合的算子操作得到粒子的新个体。通过仿真测试表明了算法的可行性和有效性,尤其是在规模复杂问题中将更能体现算法的优越性。     

基于粒子群算法的环向加筋夹层圆柱壳体优化设计

为了获得环向加筋夹层圆柱壳体尺寸的最优化参数,首先参考一般环肋圆柱壳体强度与稳定性校核方法,并根据环向加筋夹层圆柱壳体应力分布规律和稳定性特征,提出环向加筋夹层圆柱壳体强度与稳定性校核方法;其次以强度与稳定性要求为约束、以结构重量最轻为目标,建立优化设计的数学模型,并利用粒子群优化算法完成了环向加筋夹层圆柱壳体的尺寸参数优化。最后探究了结构重量随极限潜深增大的变化规律。研究成果表明,利用粒子群优化算法进行环向加筋夹层圆柱壳体参数优化设计可以获得令人满意的结果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用Ansys的Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

船舶平面分段流水线多目标模糊调度的改进粒子群算法

针对船舶平面分段建造过程中广泛存在的不确定性问题,考虑在平面分段流水线调度中引入更贴近实际的模糊调度。以模糊数表示加工时间和交货期,以最小化最大完工时间、最大化平均满意度为调度目标,建立平面分段流水线多目标模糊调度问题的数学模型,设计了求解该问题的改进多目标粒子群算法。提出一种按反Logistic曲线规律动态变化的惯性权重,从而在一定程度上平衡算法的全局和局部搜索能力;嵌入由3种邻域结构随机排列构造的变邻域搜索算子以增强算法的局部改良性搜索能力;采用一种基于拥挤距离的非支配解动态维护策略以提高解的分布性。结合实例数据,通过对算法进行比较,证实了各项改进措施的有效性,以及所设计算法求解平面分段流水线多目标模糊调度问题的优越性。     

基于多目标粒子群算法的动力吸振器参数优化和决策研究

动力吸振器在船舶领域得到广泛应用.在船舶振动控制中需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果.本文将基于多目标粒子群算法的优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器参数优化和决策问题.对于多目标优化问题,采用多目标粒子群算法(α-MOPSO)求出Pareto最优解,基于熵方法得到属性权重,用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对Pareto最优解给出排序.文中给出了4个设计参数、2个目标函数的动力吸振器优化设计算例.计算结果表明,文中提出的联合方法能够有效应用于动力吸振器的参数优化.     

基于多种群粒子群算法的舰船消磁决策优化

随着舰船消磁技术的发展,消磁线圈的数目越来越多,调整消磁系统的常规方法越来越难以实施.为解决这一问题,提出一种改进的粒子群算法,该方法利用多种群搜索策略来压缩搜索空间,从而有效提高得到全局最优解的概率.仿真结果表明:该算法在舰船消磁磁场特征均方根最小和峰值最小方面均比其他方法更有优势,此外,该算法具有计算方法直观,编程简单,计算速度快,全局解搜索率高,易于进行多机协作的优点,可以方便地应用于工程实际.     

基于粒子群算法的高斯过程建模对双脊喇叭天线优化设计

目前喇叭天线的优化设计主要采用优化算法与电磁仿真软件HFSS相结合的方案,但使用HFSS进行大量的精确电磁仿真花费时间较长且对硬件要求较高.为了解决这个问题,提出一种在优化过程中利用高斯过程模型替代全波电磁仿真软件的方法,并应用粒子群算法进行了优化设计,这种方案可以有效减少优化设计所需的时间.利用该方法对双脊喇叭天线进行了优化设计,在大幅减少优化时间同时能够满足设计指标,证明该方法的有效性.目前国内尚没有使用高斯过程模型代替HFSS仿真作为粒子群算法适应度函数进行天线优化设计的研究,这表明了该方法的创新性.