基于自适应变异粒子群算法的铁路空车调配

提出一种用于求解铁路空车调配的自适应变异粒子群算法.该算法在迭代过程中加入了变异操作,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子来增强算法跳出局部最优的能力.将自适应变异粒子群算法用于铁路空车调配,建立以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计相应的算法.算例结果表明,应用自适应变异粒子群...     

用于跳频分量搜索的环形拓扑粒子群算法

在分析粒子群局域最优模型和拓扑结构影响的基础上,提出采用环形拓扑的粒子群算法对跳频信号分量进行搜索.通过粒子之间的信息交互程度控制,实现了粒子在分量时频中心的自动聚集,克服了应用匹配追踪和传统多峰粒子群优化算法对跳频信号自适应分解时存在终止条件难以确定和需要先验知识的问题.     

基于图像分析的堆浸铀矿石颗粒参数辨识

采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求.      

土石混合体原位试验的颗粒流数值模拟分析

基于颗粒流理论和PFC程序,解决了不规则碎石(clump)的生成、恒定法向荷载施加、剪切面的含石量等问题后,建立了土石混合体原位试验的颗粒流数值模型,对不同含石量、法向应力下土石混合体的直剪试验进行模拟,并与原位直剪试验的结果进行比较.结果表明：随着含石量增加,剪切应力及其峰值增大,剪切应力峰值对应的剪切位移减小;在低法向应力条件下,土石混合体表现为剪胀;在高法向应力下,土石混合体表现为先剪缩而后剪胀,并呈现出压剪破坏特征;剪切面附近分布的不规则碎石在剪切过程中出现挤压滑动与滚动,使得剪切破坏面出现凹凸,而且剪应力、法向位移、应变能随剪切位移增加而出现波动和平缓段;数值试验所得剪切应力峰值略高于其试验值,减小模型颗粒半径,可以有效降低计算的剪切应力峰值.     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.      

α－FeOOH超微粒的制备及热处理

利用化学沉淀法制备了α－ＦｅＯＯＨ超微粒，将其在不同温度下于空气氛中进行热处理，并使用ｘ－ｒａｙ衍射和透射电镜及热重分析仪对样品进行了测试与分析．     

基于非线性收敛因子和标杆管理的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法寻优精度低、收敛速度慢以及局部最优避免性弱的问题,提出了一种改进教与学优化算法（MTLBO）。在算法的教学和学习阶段,分别引入了非线性收敛因子调整策略和标杆管理策略。基于2种策略的随机组合形成了3种不同的MTLBOs,与标准教与学优化算法（TLBO）的对比实验结果表明,3种MTLBO均优于TLBO,其中,引入2种策略的MTLBO3取得了最佳的数值实验结果,其远优于原始TLBO。为进一步验证提出算法的有效性,与其他著名的群智能优化算法进行了数值实验对比。数值结果和收敛曲线表明,MTLBO3的寻优性能明显优于其他对比方法,具有更高的求解精度、更快的收敛速度以及更佳的局部最优避免能力。最后,使用有约束的工程优化问题进一步验证了提出算法的有效性。     

氢氧化铝颗粒的附聚动力学研究

以往的氢氧化铝颗粒尺寸对其附聚动力学影响的研究结果不甚相同,本文对此进行了进一步的研究。基于附聚过程的颗粒二元碰撞模型,以粒径ri-1,ri,ri 1的3种颗粒为作用物,按照穷举法,建立了附聚的物理模型。依照附聚模型给出了氢氧化铝颗粒的附聚速率方程,根据差分法求出了附聚的宏观速率,建立了不同粒径颗粒的附聚速率方程组。计算的动力学结果表明:等径颗粒的附聚速率常数要大于不等径颗粒的附聚速率常数;对于等粒径的颗粒,其中粒径最小的颗粒附聚速率常数最大,随着粒径增加,颗粒的附聚速率常数逐渐减少;对于不等径颗粒,其粒径相差越大,附聚的速率常数越小;动力学的计算结果与实验结果能够很好地吻合。     

基于模拟退火思想和粒子群算法的盲源分离

简要介绍了基于模拟退火思想的粒子群算法的基本原理,并将之应用于盲源分离算法中,以解决基本粒子群算法收敛速度缓慢的问题。用MATLAB仿真表明,基于该改进算法的盲源分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。