接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

一种确定模糊测度参数的粒子群和梯度下降混合算法

根据粒子群算法和梯度下降算法的特点,针对确定模糊测度的特性,设计基于2种技术的混合算法.在比较分析原始算法以及其他相关算法的基础上,证明了算法的有效性和高效性.     

弓网系统接触电阻特性

针对不同接触压力、牵引电流条件下弓网系统的静态和动态接触电阻进行试验研究。研究结果表明:弓网静态接触时接触电阻随接触压力、牵引电流增大而减小;动态时,接触压力和牵引电流一定的情况下,接触电阻随着列车速度的增加呈现出先增大再减少又增大的趋势,接触电阻随速度变化出现2个极值,说明接触压力与列车运行速度和牵引电流存在着最佳匹配关系。     

模拟电阻焊状态的接触电阻测量系统

设计了以VB6.0为软件开发平台,研华工控为硬件核心的接触电阻测量系统.该系统由压力控制、温度控制、接触电阻测量和数据采集控制4个部分组成.研制的测量系统能够在模拟实际电阻焊压力和温度状态下,对薄板接触电阻进行连续采集,并用曲线动态显示,为分析不同表面状态板材的接触电阻提供了硬件条件.     

一种基于梯度下降算法的蜕变关系生成方法

针对当前蜕变关系构造多数依赖测试人员测试程序时所在领域知识, 存在局限性和高成本的问题, 提出一种新的蜕变关系生成方法. 该方法将蜕变关系的构建与梯度下降算法相结合, 通过分析大量测试用例及其输出之间的数值关系生成对应的蜕变关系. 对比实验结果表明, 该方法可有效降低测试人员对相关领域知识的依赖性.     

一种基于梯度下降算法的蜕变关系生成方法

针对当前蜕变关系构造多数依赖测试人员测试程序时所在领域知识, 存在局限性和高成本的问题, 提出一种新的蜕变关系生成方法. 该方法将蜕变关系的构建与梯度下降算法相结合, 通过分析大量测试用例及其输出之间的数值关系生成对应的蜕变关系. 对比实验结果表明, 该方法可有效降低测试人员对相关领域知识的依赖性.     

基于粒子群优化的模糊核聚类方法

针对模糊核聚类对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点,提出了基于粒子群优化的模糊核聚类方法.该方法根据聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在迭代优化过程中设计了梯度下降法加快算法的收敛速度,并引入变异机制增强粒子群的多样性.仿真实验及在水轮机转轮叶片裂纹源定位中的应用验证了算法的可行性和有效性.     

地铁车辆受电弓—接触网系统接触电阻数学模型研究

通过弓网实验得出动态接触电阻在不同接触电流、滑动速度和接触压力作用下的结果。数据分析表明:弓网动态接触电阻在70～100 A范围内随接触电流的增大而减小,在60～120 N范围内随接触压力的增大而减小,在30～40km/h范围内随滑动速度的增大而增大。通过理论分析和实验数据建立了接触电阻数学模型,并利用最小二乘法对模型参数进行了求解,最后验证了模型的有效性,这对地铁车辆运行过程中的暂态分析具有重要意义。     

电器开关触点间的接触电阻研究

对电器开关触点间的接触电阻的形成作了简单分析,给出了理想状态下的简化模型,推导出了实际情况下的一般模型和计算公式。     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点,成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题,本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度,提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam),并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于,C-Adam将预测梯度与历史动量区别开,通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证,实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

凸-凹极小极大优化问题的零阶梯度下降上升算法

【目的】为了解决基于梯度下降上升算法在某些应用中,目标函数的梯度信息计算昂贵或难以获取的问题。【方法】基于此,针对一类凸-凹极小极大优化问题,在梯度下降上升算法(OGDA)的框架下,基于均匀分布的平滑化方法用差商来近似函数梯度信息,提出了一类零阶梯度下降上升算法(ZO-OGDA)。【结果】基于带误差的邻近点算法的收敛性分析理论,证明得到所提算法ZO-OGDA取得ε-稳定点的迭代复杂度为O(ε^-1)。【结论】最后通过数值仿真,实验结果表明所提出的算法ZO-OGDA在数值上与算法OGDA表现相近。     

下降对称的Polak-Ribiere-Polyak共轭梯度法

应用Powell对称化技术于Polak-Ribiere-Polyak共轭梯度法,提出了一种下降对称的Polak-Ribiere-Polyak共轭梯度法.对任意线性搜索,它都满足下降性质.在强Wolfe线搜索的条件下,利用矩阵的谱分析和Zoutendijk条件,证明了此算法的全局收敛性.最后,通过数值实验并且与Polak-Ribiere+(PR+)算法作比较,验证了该算法的性能和有效性与实用性.     

最速下降法和共轭梯度的混合算法及全局收敛

将最速下降法与共轭梯度法有机结合起来,构造出一种混合优化算法,并证明其全局收敛性.这种混合优化算法结合了共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时,最速下降法下降缓慢的问题,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点.文中的算法实例表明,混合算法与单纯的共轭梯度法相比,效果更优.     

基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法

基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.     

一类充分下降的谱共轭梯度法

首先基于共轭梯度法的共轭条件和下降性,提出了一类充分下降的谱共轭梯度法.该方法将经典共轭梯度法中搜索方向由原来的只满足一个共轭条件改变为同时满足一个共轭条件和一个下降条件;然后,在Wolfe线搜索下用反证法证明了新算法的全局收敛性;最后,通过12个算例,将新算法和已有SHS算法在迭代次数和计算时间方面进行了数值比较实验,比较结果表明新算法在这两个方面都明显优越于SHS算法.算法的全局收敛性和数值结果的优越性表明,新算法是一个值得研究的方法.     

最速下降和共轭梯度混合算法在波束形成中的应用

介绍了一种最速下降法和共轭梯度法的混合算法,并将这种混合算法应用到自适应波束形成中。该方法根据最小均方（LMS）准则推导出代价函数,结合共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了最速下降法下降缓慢的问题。计算机仿真表明,混合算法所需迭代次数少于最速下降法,且显著减少计算量,缩短运行时间。     

基于共轭梯度法和最速下降法的非线性测量数据处理

将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来，构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法——混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点，既提高了共轭梯度算法的收敛速度，又解决了目标函数“性态不优”时，最速下降法难以解决的问题。文中的算例结果表明，混合算法与单纯的共轭梯度法或最速下降法相比，具有收敛速度快、收敛范围大、适应面宽等特点。     

基于弹性接触的共轭梯度算法

为了解决有约束的基于共轭梯度二次规划算法的多次迭代问题,结合共轭梯度算法和有效集策略,提出了一个新的算法模型,通过对变量的截取(使用Polak-Bibiere公式)来避免重新开始共轭梯度算法,在大规模的弹性接触问题中,大量的结果表明了这个算法的有效性。