基于PSO算法的求解热传导反问题的应用研究

给出了一类热传导反问题的数学模型,并采用粒子群优化算法对该热传导反问题进行了相变界面位置的反演求解.在标准PSO的基础上,研究了基于自适应PSO的热传导反问题的参数优化方法,并对粒子群优化算法中粒子数、粒子最大移动速度和加速系数的取值进行了讨论.仿真结果表明:在热传导反问题的优化求解中,PSO算法具有较高的精度和较好的收敛速度.     

基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法

针对粒子群优化算法中存在的局部收敛问题,提出一种融合惯性权重调整和群体最佳位置变异两种策略的粒子群优化算法.该算法将个体粒子的状态信息引入惯性权重策略,独立调整每个粒子的惯性权值,体现个体粒子对权重需求的差异.在最佳位置变异策略中采用分级思想,根据粒子群的搜索状态选择相应的极值变异方式,使变异操作更具针对性.实验结果表明,该算法对多个测试函数都表现出良好的优化性能,能有效避免局部收敛问题,提高了粒子群的全局搜索能力.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

基于自适应粒子群优化和MPI的大地电磁并行反演算法

针对大地电磁粒子群反演算法存在的计算时间过长的问题,基于自适应粒子群优化和消息传递接口提出一种新的大地电磁并行反演算法.在曙光4000L大型机平台上,利用该并行反演算法进行一维大地电磁层状介质反演实验,实验结果表明,新的并行反演算法能有效解决大地电磁粒子群反演计算时间过长的问题.     

基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法,具有易于实现的优点,已在大地电磁（MT）反演得到了广泛应用,但其存在容易陷入局部最优解的缺点,在二维反演中应用较少且效果不好。本文提出了一种改进的优化粒子群算法,整个进化过程引入了局部进化,并且添加收缩因子和惯性权重参数,来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演,反演时加入核函数,结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善,反演异常体位置也与实际模型吻合较好。因此,本文改进的粒子群优化算法提高了MT反演精度,为矿产资源勘探开发提供了理论基础。     

粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述

在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法,综述了惯性权重在粒子群优化算法中的各种改进策略.为粒子群优化算法的进一步改进研究提供参考.     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

改进型耗散粒子群优化算法

通过对标准粒子群优化算法中惯性权重的分析和对耗散理论的研究,提出了一种惯性权重正弦调整的耗散粒子群优化算法(S-DPSO),并对该算法进行了深入的分析和研究.通过对4个典型函数的仿真测试,试验结果表明S-DPSO在收敛速度和全局收敛性方面都比标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法、惯性权重正弦调整粒子群优化算法、耗散粒子群优化算法和随机惯性权重耗散粒子群优化算法有明显改进.理论分析和仿真试验验证了S-DPSO的正确性和有效性.     

基于熵模型的粒子群优化算法

为了改善粒子群算法在解决高维优化问题时易早熟收敛且存在大量无效迭代的问题,提出了一种基于熵模型的粒子群优化(EPSO)算法.通过引入信息熵模型,精确分析了粒子群搜索过程中的聚集特性,将粒子群搜索过程划分为3个阶段进行优化.第1阶段引入粒子迭代熵差,优化调整惯性权重;第2阶段根据粒子群熵值变化,适时重置惯性权重;第3阶段采用截断策略,减少粒子群的无效迭代.实验结果表明,在Sphere、Rosenbrock、Ackley、Griewank、Rastrigin五个标准测试函数中,EPSO算法的求解精度和收敛速度都优于传统粒子群算法、经典粒子群算法、自适应惯性权重粒子群算法以及新的自适应惯性权重粒子群算法,并且减少了算法的大量无效迭代,从而验证了EPSO算法的有效性.     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

稳态热传导线源识别反问题的数值通解方法

提出了一种稳态热传导源项识别反问题的求解方法.构造了基于有限元数值解,满足热传导控制方程和边界条件、离散形式、以热源强度为变量的数值通解显式表达,从而将热传导源项识别反问题转化为多元极值问题,能够方便地反演出热源强度.推导了基本计算公式,讨论了热传导源项识别中热源强度的数学建模问题,进行了算法的误差分析.并以模具加热板的热源设计为算例,验证了算法的正确性与实用性.这对进一步研究热源空间分布识别和多维源项识别反问题具有重要意义.     

进化方法在热传导拓扑优化设计中的应用

提出用进化方法求解热传导场拓扑优化设计问题;以单元相对导热率为设计变量,建立最小化热柔度数学优化模型并进行敏度分析,移除具有最小敏度值的单元使得目标柔度增量最小;进化优化过程中引入滤波技术对敏度场进行过滤以消除数值计算不稳定性;数值算例验证了进化拓扑优化方法的有效性及高效性,优化结果为后继进行的形状、尺寸优化提供了可靠的依据。     

二维稳态导热反问题的正则化解法

构造求解二维导热反问题的数值迭代解法,并以含内热源二维导热问题为背景,采用该迭代解法确定材料热传导系数。在每个迭代步中采用Tikhonov正则化方法克服反问题固有的不适定性。数值算例表明,该方法可行、有效,不仅适用于单介质热物性参数反演问题,而且适用于多介质热物性参数反演问题。     

蚁群算法求解稳态传热反问题

针对热传导反问题的不适定性和非线性,为了改进热传导反问题的求解方法,考虑了材料非均质的影响,建立了稳态热传导有限元正演模型。根据测量温度信息,将热物性参数和边界条件的单一和组合识别问题归结为一个优化问题,进而利用基于网格划分策略的蚁群算法进行求解。探讨了参数取值范围和数据噪音对识别结果的影响,数值验证取得了令人满意的结果。     

热传导问题的域外奇点法

本文提出了求解二维、三维热传导问题的域外奇点法.这种方法采用Green函数作为问题的解,并有效地避免了解的奇异性.它具有方法简单,不需要数值积分,计算时间短和精度高等优点.     

奇异热流密度场的数值分析(I)——热传导特征解问题

为得到用于分析奇异热流密度场的高效的有限元列式,针对不同材料中界面裂纹尖端的扇形区域,推导出二维热传导特征解问题的基本方程和边界条件的弱形式.利用特征方程展开方法,可获得分析裂纹尖端处二维热传导特征解的一维有限元列式.该列式只需对扇形区域在角度方向上离散,最后得到一个二次特征根矩阵的总体方程.求解该方程可得到二维热传导问题的特征解.数值计算表明,该方法可高效准确地求解奇异热流密度场特征解.     

罐头食品热杀菌中的热传递过程模型化

综述了罐头食品热杀菌过程中求解热传递（包括热传导与热对流）偏微分方程的解析与数值方法，讨论了影响该热传递过程的主要因素。指出：在模拟该传热过程时，为了更好地拟合实验数据，要考虑有关食品的热物理性质不均一性及其温度的依从性；当解决一些复杂的热传递问题时，需要采用计算能力更强的计算机以及一些改良的数值分析方法。     

辐射-导热耦合换热边界元算法

本文提出了一种求解辐射-导热耦合换热问题的边界单元算法(BEM),该方法将两种传热方式通过辐射热源耦合起来.首先,采用BEM对辐射传热方程、辐射热源方程和含有辐射热源的热传导方程进行离散;其次,利用辐射传热方程消除辐射热源方程中的辐射热流项;然后,根据Stefan-Boltzmann定律形成含有温度四次方以及热流密度表示的非线性代数方程组.出现在所有积分方程中的域积分由径向积分法转换成边界积分,形成了对于参与性介质问题也只需在边界上划分单元的纯边界元算法.最后,用Newton-Raphson迭代法对方程组进行求解.提供的数值算例将表明本文所介绍方法的正确性与有效性.     

浸没水射流冷却过程热流密度的导热反问题计算方法

基于单点测温、常热流假设,任意未来时间步长的导热反问题算法求解浸没水射流冷却过程的热流密度;采用有限容积法离散方程,附加源项法处理边界条件。表面施加三角形热流的经典算例验证了算法的正确性。水冷实验数据分析结果表明:射流能提高热流密度和临界温度,缩小过渡区温度区间。