粒子群优化模糊PID的塔式起重机定位和防摆研究

针对塔式起重机控制系统是一个大时滞性、时变及非线性的控制系统,无法建立准确数学模型,难以进行精确控制的问题,设计了模糊PID控制器,通过模糊推理对PID的参数进行在线调整,但由于专家经验具有局限性、盲目性以及模糊控制内不确定因子过多,导致控制性能较差.因此,本文采用粒子群算法对量化因子和比例因子先在离线状态下进行迭代优...     

现代流体力学研究的若干基本问题与速度场和压力场"耦合模型"的初步探索

提出了现代流体力学研究需要考虑的若干基本问题,并且在Navier-Stokes方程合理重构和提出符合物理实在的动力学边界条件的基础之上,构造了一个能够大致刻画速度场和压力场2个独立宏观物理量、处于彼此耦合之中的数学物理模型,进而为绕流体最佳型线的数值模拟提供了可能。     

我所经历的5个物理实验

结合亲身经历的5个物理实验,讲解了从事科学研究的独到体会。     

结合改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

针对无刷直流电机的BP 神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP 神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP 神经网络初始权值进行离线训练. 仿真结果显示改进PSO-BP 神经网络孔制系统比标准PSO-BP 神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MP-EPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。
     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合 VNS 算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。
     

甩油盘雾化实验台开发和验证

甩油盘是中小型航空发动机常用的燃油喷射装置,为后续甩油盘结构改进和燃烧室性能测试提供了参考和依据,该文开发了甩油盘雾化实验台,由供水系统、旋转系统、通风系统、测试系统、控制系统和数据采集系统组成。对供水压力、供水流量以及旋转系统振动值等关键运行参数进行监测与分析,结果表明:该实验台可以获得可靠的高精度实验数据。基于相位Doppler粒子分析仪(phase Doppler particle analyzer, PDPA)测试了某型甩油盘粒径数统计,以及Sauter平均直径(Sauter mean diameter, SMD)随转速的变化规律。结果表明:该型甩油盘粒径符合正态分布; SMD随着甩油盘转速的增加逐渐减小,在12 000 r/min后基本维持在41μm。实验结果与已有文献结论相一致,进一步表明了该试验台的可靠性。     

离子与分子碰撞的空间构象设计

离子与分子碰撞是涉及复杂电子关联效应、多通道耦合效应的多体反应动力学过程,具有重要的科学研究意义,其过程广泛存在于多个领域,一直以来备受关注.在碰撞参数模型的半经典理论框架内,以几种典型分子(线性分子、平面分子和立体分子)分别作为靶分子,固定入射离子的初始速度方向,根据靶分子结构的对称性相对于入射离子速度方向的空间取向,设计离子与分子碰撞的空间构象,并结合球坐标的角度参数将方法推广至离子与对称性较低的靶分子碰撞的普遍情况.最后,以质子与一氧化碳分子碰撞的含时密度泛函理论模拟结果为例,分析5种碰撞空间构象下的电子俘获概率随碰撞参数的变化规律.