基于粒子群算法的航天器控制参数优化设计

针对大角度姿态快速机动的航天器姿态控制器进行参数优化设计.采用四元数方法描述航天器的姿态运动,针对一类基于Lyapunov方法设计的姿态控制器,设计了描述控制器全局姿态调整能力的指标,量化了控制器参数对控制性能的影响,采用粒子群算法对控制器参数选择进行优化,避免了传统设计中基于经验选择设计参数,通过引入粒子间信息共享的机制求解优化问题.仿真结果表明:粒子群算法采用简洁的位置和速度更新实现系统寻优,在有输出力矩约束的条件下,进入最优解67 s所需的进化代数为31,可较快收敛到系统全局最优解.     

六棱柱滚筒冷渣机传热效率影响研究

冷渣机是CFB（circulating fluidized bed）锅炉的重要辅机,其传热效率对CFB锅炉的连续稳定运行发挥着重要作用,为了进一步分析颗粒传热效率的关系。以一种多管式六棱柱滚筒冷渣机为研究载体,冷渣管内高温灰渣颗粒为研究对象,基于离散元方法及其数值模型,运用商用软件EDEM（extended discrete element method）来模拟分析高温灰渣颗粒在冷渣管内的传热过程。将颗粒温度T规范化处理为量纲温度T?,以平均温度、温度概率密度函数T-PDF和颗粒运动规律为指标定量分析滚筒转速和颗粒直径对灰渣颗粒传热过程的影响。其中,六棱柱冷渣管边长L=200 mm,长500 mm,壁厚10 mm,管初始温度360 K,颗粒初始温度1200 K。结果表明：颗粒的传热效率随着转速的增加而增加,n=10 r/min相对于n=4 r/min的散热效率增加了61.1%;颗粒的传热效率随着粒径的增大而减小,d=5 mm相对于d=3 mm散热效率的下降了30.7%。转速是通过翻转次数来影响传热效率,粒径是影响接触点碰撞次数来影响传热效率。     

指定备选点的配送中心选址-库存模型

为解决物流网络节点备选点受法律、法规及地质等条件限制问题,在可变建设成本LMRP模型研究基础上,从优化角度将模型扩展为指定备选点的LMRPVCC选址-库存问题。结合粒子群算法的特点,设计了指定备选点的可变建设成本配送中心选址-库存模型的初始粒子,并通过连锁零售企业HX公司配送中心进行实证研究。结果表明：配送中心建设成本、下游运输成本、配送中心运营成本和安全库存成本各占总成本的26%、42%、31%、1%。与Daskin文中得出的成本比例图相比,建设成本增长了4%,下游运输成本提高1%,配送中心运营成本降低了5%。     

基于动态罚函数的PSO-CO算法

本文分析了协同优化算法中所存在的问题,采用动态罚函数的解决思路,对系统级中的一致性等式约束问题进行改造,使其成为一无约束问题.另外,提出不同学科分配不同的惩罚权重的方法,大大提高了计算精度.同时,以粒子群算法替代了原有的求解算法,消除了初始解对优化结果的影响,也改善了算法的整体求解速度.在Matlab软件中实现该算法的运行,同时通过两个典型算例对该算法进行验证,表明其具有较好的优化性能.     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．     

求解经济负荷分配的自适应混沌粒子群算法

针对电力系统经济负荷分配(economic load dispatch,ELD)这一典型的非凸、非线性的多约束优化问题,提出一种自适应混沌粒子群算法(self adaptive chaotic particle swarm optimization,SACPSO).在混沌粒子群算法(CPSO)的基础上,先利用引入变异算子和社会因子的粒子群算法进行全局搜索,再对搜索得到的先验解进行基于Tent映射的混沌细搜索(CLS),并将逆映射回的决策变量和全局最优粒子的线性组合作为CLS的搜索结果输出.通过6机组、15机组电力系统的仿真,验证了该算法的有效性.     

不同方法测定黄土和古土壤样品粒度的比较

用激光粒度仪和沉降法分别测量了黄土和古土壤的粒度分布,通过对比两种方法测量结果,认为激光法测量的重复性和测量精度较高,小于5μm颗粒含量低于沉降法,平均粒径较沉降法偏粗;造成这种差异的原因主要是不同方法的原理不同和样品中颗粒形状不规则所致.黄土风化成壤过程中形成的次生碳酸盐矿物可能主要存在于小于5μm的颗粒内.     

双刚体航天器姿态运动规划的样条逼近方法

双刚体航天器系统在无外力矩作用时,其姿态运动可通过连接双刚体航天器的关节铰进行控制,这种关节铰可由球铰或万向节铰构成．本文利用系统相对于总质心的动量矩守恒这一特性研究了双刚体航天器的三维姿态运动控制问题．分别导出带球铰和万向节铰连接的双刚体航天器系统三维姿态运动控制模型,并将系统的姿态运动控制问题转化为无漂移系统的运动规划问题．利用最优控制和样条逼近方法,在控制输入的样条逼近中引入粒子群算法,提出基于样条逼近的最优运动规划数值算法．运动规划的最优控制是光滑的,且初值和终值均为零,通过数值仿真,表明该方法对带球铰和万向节铰连接的双刚体航天器三维姿态运动规划是有效的．     

一种混合拓扑结构的粒子群优化算法

为进一步提高粒子群优化算法的搜索性能,在分析不同拓扑结构对算法性能影响的基础上,针对不同拓扑结构粒子群优化算法的优缺点,提出一种混合使用全局版本和局部版本粒子群优化算法的方法,每一代粒子在速度更新时随机选择全局模型或局部模型方式进行.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法不仅能有效地进行全局搜索,而且具有更好的收敛精度.     

一种基于分数阶微分方程模型的基因调控网络构建方法

考虑到实际生物系统的非线性特性,提出了一种基于分数阶微分方程模型构建基因调控网络的新方法,采用模型预测数据与实际数据的逼近误差为目标函数,通过人工鱼群优化算法辨识分数阶微分方程模型的阶次和参数,并引入自适应步长,保留精英个体和增加种群多样性等策略提高算法的进化能力。对真实生物实验数据的结果表明,该方法能够较准确的辨识出模型参数,得到的分数阶微分方程模型与实际数据吻合程度较高。