基于DNPSO的支持向量机的发动机故障诊断

设定了基于粒子序号和粒子邻居数量的动态邻域粒子群模式,并通过田口试验分析了6种测试函数的优化性能,选定了粒子群算法的惯性权重、粒子邻居数量及加速系数等参数的较优渐变模式,建立了具有较为广泛适应性且运算量相对较低的动态邻域粒子群模型.利用该模型优化了支持向量机的惩罚参数和核函数评估参数,在发动机的故障特征识别过程中,通过与BP神经网络及标准粒子群算法优化参数的支持向量机等分类器的比较,动态邻域粒子群算法优化的支持向量机具有较高的特征识别能力和较强的鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

粒子群算法优化BP神经网络

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

基于改进PSO神经网络的微米木纤维切削参数优化

针对使用传统加工技术切削后的工件无法达到精密要求的问题,为了从工艺流程角度提升微米木纤维的加工精度和切削效果,提出了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的优化算法,以实现微米木纤维的精密切削加工。采用误差反向传播算法实现切削参数间复杂关系的最佳结构选择,通过改进的粒子群优化算法(PSO)解决了BP网络自身的局部极小值收敛的缺陷,给出了科学合理的切削参数输出。通过不同树种的微米木纤维切削参数仿真优化实验,验证了算法的准确性、训练精度和有效性。研究表明:提出的改进优化算法可以预测出待加工木材的切削参数,且具有较高的训练精度。     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.     

果酒品质评价的自适应量子粒子群LS-SVM模型

针对BP神经网络和遗传算法对果酒品质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了一种基于量子行为粒子群算法(QPSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的果酒品质预测模型。模型通过引入粒子的进化度和聚合度,动态调整收缩扩张因子,从而实现了算法的动态自适应性。仿真结果表明:基于自适应量子粒子群的LS-SVM果酒品质评价预测模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量机两种模型,具有较好的泛化性能和预测精度。     

木材干燥理论在木材加工技术中的应用分析

木材干燥理论(平衡含水率、木材传热及水分扩散、干燥应力和应变等)在木材的预处理、木材干燥工艺过程、木材的保护(贮存、杀虫和防霉)、木制品的加工,以及木结构的强度设计中都有广泛的应用。干燥理论对提高木材干燥的质量、缩短干燥时间、节约能耗、防止木制品在使用中开裂和变形,以及对保证木结构的强度和安全有着重要的指导作用。     

基于PSO优化LS-SVM的木材含水率软测量建模

木材含水率是木材干燥过程中重要的技术指标。针对木材干燥过程具有强耦合、大滞后、非线性的特点以及木材含水率检测存在的问题,提出一种软测量方法。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对非线性系统时间序列数据进行学习,建立被控对象的软测量模型,同时通过粒子群优化(PSO)算法对LS-SVM的惩罚因子和核函数参数进行滚动优化,提高软测量模型的预测精度。将木材干燥窑内的温度、湿度以及木材含水率作为样本数据,通过PSO优化的LS-SVM方法建立木材含水率的软测量模型,进而利用该模型实现对目标检测点木材含水率的软测量。仿真结果表明,PSO-LSSVM软测量模型预测精度高,泛化能力强,满足木材干燥控制系统的实际测量要求。     

木材干燥室内部风速场的数值模拟与优化

为了改善木材干燥室内部风速场的均匀性以提高干燥质量,对材堆到侧墙距离为0.30 m,风机风速分别为2.0、3.0、4.0 m/s的工况下木材干燥室内部风速场,采用Fluent进行数值模拟与分析,得到风速分布最佳时的工况。此外,在最优风速场工况下,通过改变材堆到侧墙距离(0.25、0.30、0.35 m),对试验结论进行验证。结果表明:对于顶风式木材干燥室,选择风机风速为3.0 m/s、材堆到侧墙距离0.30 m时,木材内部风速场最均匀,采用Fluent得到的模拟值与实际值相差不大。通过Fluent方法对木材干燥室内部风速场进行数值模拟,可有效优化风速场的均匀性。     

链箅机过程球团矿生球干燥氧化模型

研究了生球干燥氧化过程的热传递现象,采用两段式干燥思想和缩核模型,以热量和质量为介质,考虑工艺过程干燥风向的变化,并根据现场数据辨识出模型的关键参数,建立了链箅机干燥氧化过程的机理模型.仿真曲线显示该模型较好描述了生球水分蒸发、干燥球团氧化与外部空气的质量、热量交换等现象.在机理模型基础上,提出了干燥球团和预热球团的强度计算模型.对比分析表明,计算结果与现场实际数据吻合,证明了模型的有效性,为球团矿生球干燥氧化过程精确控制和优化提供了模型基础,具有一定的实际意义.     

木材干燥应力的有限元分析

<正>本文采用柱面正交各向异性线弹性模型,讨论木材干燥时由于外力和含水率变化引起木材的变形以及内应力的有限元计算方法。     

中国木材干燥工业的现状与展望

回顾了新中国成立以来，特别是改革开放20年来，中国木材干燥工业的发展和取得的巨大成就。分析了中国木材干燥工业面临的新形势、新问题及应采取的措施；讨论了新世纪木材干燥工业发展的趋势及木材干燥技术的研究重点。     

硬阔叶树材真空干燥初探

<正>本文对硬阔叶树材的真空干燥进行了初步探讨,经过反复试验提出了能有效防止试材开裂的表面冷却法,并对真空缩短干燥时间和表面冷却防止试材开裂的机理作了重点论述。本文根据理论阐述和实验结果认为,采用表面冷却的间歇真空干燥法(冷却间歇真空干燥法),既能大幅度缩短干燥周期,又能有效地防止试材的干燥开裂,是解决硬阔叶树材干燥问题的较好方法,有一定的推广价值。     

单片机控制木材干燥自动监控系统

介绍了一种木材干燥自动监控系统,该系统以89C51单片机为核心,将检测到的木材干燥过程中的各种参数与设定值进行比较处理,然后控制有关阀门的开关,达到自动控制整个干燥过程的目的。通过RS-232实现与上位机的通讯,可实现木材干燥的远程控制。     

马尾松木材的透气性对高温干燥速度的影响

对马尾松木材的横向渗透性进行了测量 ,讨论了马尾松木材的渗透性与高温干燥中水分迁移的关系 ,认为在高温干燥过程中 ,纤维饱和点以上木材的渗透性对干燥过程中水分迁移速度的影响最大 ,纤维饱和点以下木材的渗透性对干燥过程中水分迁移速度的影响较小     

微波、冷冻预处理对改善尾巨桉木材干燥性能的影响

桉树木材在干燥过程中常伴有开裂和皱缩等严重的干燥缺陷,为了减少桉树皱缩等干燥缺陷,提高桉树的干燥质量和探讨皱缩的形成原因,采用冷冻处理和微波辐射两种方法对尾巨桉木材进行预处理,研究微波、冷冻处理后尾巨桉木材的渗透性、干燥速度和木材的皱缩特性。结果表明:两种方法均能不同程度改善木材的渗透性,提高木材的干燥速度,减少木材的皱缩。对照材和微波辐射材,皱缩均发生在心、边材的交接处,部分木纤维扭曲,相互挤压,细胞腔变得狭小,形成扭曲带,相邻扭曲带的木纤维向相反方向挤压、溃陷;前者扭曲带宽可达5～20个细胞,皱缩深度为0.76 mm,后者扭曲带为5～10个细胞,皱缩深度为0.35 mm;冷冻预处理材表面未见明显皱缩痕迹,细胞皱缩程度不明显,扭曲带(1～2个细胞宽)隐约可见。