摘要：为了解决当电磁铁外型相同如何使电磁力最大的问题,将现有电磁铁设计思路应用到圆柱型电磁铁设计中,并采用改进的混合粒子群方法优化电磁铁内部结构参数。运用等效磁路法推导出电磁铁数学模型,并通过Maxwell有限元仿真对比验证准确性,然后采用单目标优化方法,得到影响电磁力的参数,最后采用改进的粒子群算法进行多目标优化,得到优化后的参数值。得到的几组优化数据表明:多目标优化方法得到的有效工作区域电磁力更大,仿真结果表明优化后的电磁力综合提高20%,证明优化方法有效。

摘要：为使路网中的车辆调度问题更加符合实际交通状况,提出了改进的车辆调度模型;针对这个模型,将粒子群算法和模拟退火算法相结合,设计了混合粒子群算法求其有效近似解;最后结合西安市实际交通调查数据,编程实现混合粒子群算法对模型进行计算与仿真,仿真结果表明了此方法的有效性.

摘要：为解决船舶在开阔水域中的避碰决策问题,提出基于混合粒子群算法的船舶避碰决策方法。首先,针对粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优的局限性,引入高斯位置变异概念,扩大粒子的搜索广度,利用自适应策略对惯性权重进行改进,在保证粒子多样性的同时,提高粒子的局部搜索能力;其次,基于多目标优化方法构建目标函数,引入基于模糊综合评价策略构建的船舶碰撞危险度模型,统筹考虑《国际海上避碰规则》、海船船员通常做法、航行安全性与经济性,实现了多船会遇态势下的避碰路径规划;最后,通过Matlab仿真实验验证了该算法的有效性。相比标准粒子群算法,本文船舶避碰决策效果显著提高。

摘要：为提高橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度,更好地实现智能整定参数与橡胶挤出机温度最优控制,采用混合粒子群(HPSO)算法优化Smith-模糊PID控制系统,完成对温度控制系统PID参数基准值的自动寻优。借助MATLAB软件辨识挤出机温控系统数学模型,搭建Smith-模糊PID温度控制系统。为避免粒子群(PSO)算法陷入局部最优,在PSO算法的基础上将社会因子分解为局部社会因子和全局社会因子,设计出HPSO算法对PID参数进行寻优;将HPSO算法优化系统前后的控制效果进行对比。结果表明:采用HPSO算法优化Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度更高、抗干扰性能更强,温度控制精度在±(1~1.5)℃以内,并且接近±1℃,完全满足橡胶挤出生产过程中对料筒温度控制的指标要求,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度以及挤出机械的智能化水平。

摘要：基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2 342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.

摘要：提出一种三维水翼的优化设计方法。方法应用混合粒子群算法(HPSO)与边界元法相结合进行三维水翼的优化和性能计算工作、应用多级罚函数法解决水翼设计这一多约束、多变量的优化问题。基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法,能够有效抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力。优化设计过程中,水翼的剖面形状、攻角及展弦比作为设计变量,给定的压力分布形式、升阻力系数作为设计约束或设计目标。混合粒子群算法通过划分子种群、应用基于MPI通信机制的并行计算来实施,最大限度减小了计算时间。设计算例表明了文中提出的三维水翼优化设计方法收敛速度快、计算时间短、有效可行。

摘要：基于混合粒子群算法,提出了一种针对轴间混合动力汽车双离合变速器参数的优化设计方法。将增强型粒子群算法和混沌局部搜索粒子群算法组合成混合粒子群算法,采用当量油耗最小值策略,对双离合变速器最小传动比和偏置速比进行优化。应用AMESim-Simulink联合仿真平台进行优化过程中油耗仿真,其中AMESim被应用于混合动力汽车整车模型搭建,MATLAB/Simulink被应用于控制策略和优化算法模型搭建。仿真结果表明:优化后的传动系统参数在保证动力需求的基础上油耗降低2.04%,具有更好的燃油经济性。

摘要：针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型。给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。模型采用工序能力指数对质量目标进行量化,并采用综合评判线性加权模型解决柔性Job-Shop算法的权重选择问题,使决策者能够根据实际情况选择优化目标的偏好解。通过一个车间调度问题的实例验证了此调度模型和算法的有效性。

摘要：对自由曲面网壳结构的造型与力学性能的协同优化问题进行了研究。基于双三次准均匀B样条曲面描述方式和能量法原理,调整曲面光顺因子以实现自由曲面的外形控制。在此基础上,提出以光顺因子为优化设计变量,以结构力学性能指标为优化目标的基于混合粒子群算法的智能优化方法。综合曲面光顺处理、力学性能数值分析以及混合粒子群智能优化算法,实现自由曲面网壳形态的协同优化。形态优化实例验证了协同优化方法的合理性、可靠性与实用性,可实现找到自由曲面网壳结构的最优形态。

摘要：为了解决一类具有交货期瓶颈的作业车间调度问题,给出了基于订单优势的交货期满意度和交货期瓶颈资源确定方法,以工件拖期加权和最小为优化目标,建立了基于交货期满意度和瓶颈资源约束的作业车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用随机工序表达方式进行编码,并在模拟退火算法中引入变温度参数来提高算法效率。通过随机仿真,分别采用PSO-SA、SA和PSO对所建立的调度模型进行求解,结果显示PSO-SA算法的广泛性好、求解效率高且算法的稳定性好,验证了模型和算法的有效性。