码头系泊缆绳张力的蒙特卡洛算法

系泊船舶缆绳张力的模型实验研究和理论计算对于缆绳的选取、系泊设备的设计、系泊方式及预紧力的确定,以及船级社规范的制订都有着重要的指导意义,国内对码头系泊的研究相对较少,且主要依赖于模型实验,本文对系泊船舶缆绳张力的计算建立了数学模型,用蒙特卡洛算法对系泊非线性方程组进行了求解,并编制了计算程序,与实验结果相比,有较好的一致性,用此数学模型的方法求解船舶在风浪流联合作用下缆绳的静张力是可行的。     

船舶系缆张力分析

为了解决船舶系泊安全问题．从定量上了解缆绳受力状况,推导出码头系泊船系缆的悬垂线方程．根据船舷导缆孔和码头系缆桩的相对位置迭代计算出缆绳张力及系缆拉伸变形．并简要分析了不同出缆长度情况下,船舶运动对缆绳张力的影响．模拟计算表明,长的、弹性好的、单位长度重量大的系船缆更有利于缓冲外力、吸收船舶动能,而短的弹性差的系船缆不利于发挥其作用．     

一种混沌神经网络及在优化计算中的应用

提出了一种混沌神经网络模型。在Hopfield网络中引入混沌机制,首先在混沌动态下搜索,然后利用HNN梯度优化搜索。对非线性函数的优化问题仿真表明算法具有很强的克服陷入局部极小能力。     

混沌在模糊控制规则优化中的应用研究

利用混沌（Ｃｈａｏｓ）所特有的随机性、遍历性及规律性。将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种利用混沌进行模糊规则参数优化的方法。仿真结果表明,该算法具有国强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

暂态混沌动力学在神经网络优化计算中的应用

通过在神经网络状态空间演化方程中引入一个非线性反馈项,使神经网络系统的动力学表现出混沌特性。为将混沌动力学作为搜索机制应用于优化问题,又引入一个调节机制构成了暂态混沌神经网络模型。本文着重分析了暂态混沌神经网络动力学行为,并将其应用旅行推销员问题。实现了全局优化且有较快的收敛速度。     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.     

具有暂态混沌动力学的神经网络及其在函数优化计算中的应用

提出了一种新颖的具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型.首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索,进而进行类似Hopfield网络的梯度搜索.由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性,因而具有较强的全局寻优的能力.一个典型的函数优化的例子表明了该算法的有效性.     

基于聚类分析及灰色关联度的船舶系缆力影响因素分析

为研究风、浪、流、涌以及船舶装载状态等因素对码头系泊船舶缆绳受力影响的相对大小及线性关联程度,基于水动力计算软件AQWA计算获得400组不同影响因素组合下的缆绳受力数据,运用机器学习中常用的无监督学习算法k-means++算法以及灰色关联分析方法,分析缆绳受力与影响因素的内在联系.根据分析结果,获得了各因素对不同位置缆绳受力影响的相对大小及线性关联程度.该方法可用于优化系泊缆绳的布置方案.     

混沌退火在神经网络函数优化计算中的应用

将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度.网络在优化过程中经历了混沌粗搜索和梯度下降精搜索两个阶段.利用混沌的随机性和遍历性等特点,网络可以到达全局最优点附近,最终获得全局最优解.仿真结果证明了该方法的有效性.     

斜拉索索力简化计算中的精度分析

用环境随机振动法测量斜拉索索力,已广泛应用于实践中,该方法具有快速、经济、准确的特点,但也存在一些容易忽略的因素,在分析了这些影响因素的基础上,提出了解决方法。     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

:研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

绳驱动并联清洗机器人绳索张力优化

将绳驱动并联机器人应用至外墙清洗领域,并对清洗机器人的动力学建模及张力优化进行深入研究。首先,确定机器人的构型为完全约束绳驱动并联机器人,并建立了考虑绳索弹性的动力学模型;其次,针对该类型绳驱动并联机器人绳张力解不唯一问题,提出将相关力改进的最小方差作为优化目标对绳索张力进行优化。最后,通过Simulink-Adams进行联合仿真验证。结果表明,优化后的绳索张力光滑连续变化。系统开环的情况下,圆形轨迹最大误差均值为0.071 m,终点误差均值为5.15 mm;直线轨迹最大误差均值为9.25 mm,终点误差均值为3.5 mm。解决了完全约束绳驱动并联机器人绳索张力不唯一、不连续问题,并为控制策略研究提供理论依据。     

绳驱动并联吊装机器人绳索张力优化

将绳驱动并联机器人应用于吊装领域,对运动学正解模型和绳索张力优化算法进行深入研究。首先,确定该吊装机器人为冗余约束绳驱动并联机器人,建立机器人的运动学和动力学模型。其次,针对冗余约束绳驱动并联机器人的绳索张力不唯一、不连续问题,分别运用张紧力方法、非线性规划方法和改进二次规划方法对绳索张力进行优化,确定出最佳的张力优化算法。在此基础上,进一步求得此类型绳驱动并联机器人的工作空间。最后,通过MATLAB进行仿真验证。仿真结果表明,相比于另外两种方法,采用改进二次规划方法求解的绳索张力优化解在张力上限和张力下限之间光滑连续变化,说明改进二次规划方法求解绳索张力的合理性和连续性。     

斜拉桥施工阶段索力确定的优化方法

在斜拉桥的施工控制中,为了达到预先给定的成桥状态,需要通过调整施工阶段斜拉索的索力和每个施工阶段的立模标高来实现.采用多目标、多约束的优化方法,以悬臂施工主梁的斜拉桥为例,建立了施工阶段的优化模型,并给出算例.该方法能够在满足中间状态张拉工具的承载能力、内力和位移约束的条件下,达到预先给定的设计状态.     

混沌优化算法的参数分析

通过一些典型的复杂测试函数,对文［１］中提出的混沌算法的效率及其参数,用统计的方法进行了详细的分析。     

基于模糊神经网络的混沌优化算法在动力配煤中的应用

针对燃煤结焦过程的模糊性和非线性特点,采用模糊神经网络评估混煤的结焦特性,并用结焦倾向性指标作为动力配煤的约束条件．然后基于混沌优化算法在解空间的遍历性优势,以混煤煤价最低为目标,结合罚函数处理的约束条件方法,对电站动力配煤优化问题进行寻优．结果表明,模糊神经网络结合变尺度混沌算法对电站动力配煤问题具有相当好的实用性和适应性,它能在较短的时间内获得相对最优解,有利于对实时配煤进行在线监测．     

改进混沌优化算法在二级倒立摆控制中的应用

针对二级倒立摆模糊控制器需要对大量参数进行调整,以及可能出现的规则爆炸问题,本文提出了一种基于混沌优化的模糊控制器的设计方法。将常规模糊控制器进行加权变论域处理,并且对常规混沌优化方法进行改进,采用新的二次载波方式将优化变量转变成混沌变量,通过混沌搜索的方式对当前工作点进行扰动,在搜索过程中通过时变参数的初始值的设定逐渐减少扰动幅度。本文使用Matlab/Simulink对二级倒立摆进行优化仿真研究,分析比较了各种方法的控制效果。结果表明模糊控制器经过混沌搜索的优化后,具有良好的鲁棒性好和适应性。本文提出的改进的混沌优化算法对多变量快速时变系统的模糊控制器的设计提供了一种有效的改进方法。     

混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用

在传统蚁群算法的基础上,结合混沌的遍历性、随机性和规律性,提出一种混沌蚁群算法,阐述该算法在智能交通系统中应用的可行性,解决了智能交通中常见的最优路径问题,并通过实验数据说明本算法的有效性.