摘要：以永州市为例,从旅行社的角度出发,以旅行时间、交通费用、距离3个为参数指标,采用分支定界法建立多目标TSP模型。然后使用基于粒子群算法的满意度模型对其进行评价,得到了最佳旅游线路的设计方案,为旅行社设计旅游线路提供理论依据和实用参考价值。

摘要：以某煤矿资料为基础,确定出岩体物理力学参数水平,并设计正交试验表。根据巷道边界条件建立几何模型,通过有限元法计算得出的位移值建立起pso-BP神经网络学习样本,从而得到矿山巷道位移反分析预测岩体物理力学参数模型。研究结果表明:实测位移量与由预测参数计算位移量间的最大误差为3.27%,通过实测位移值反分析求得的岩体物理力学参数值可信,pso-BP神经网络应用于矿山巷道位移反分析是可行的。

摘要：针对飞行器姿态复合控制问题研究中直接力连续化处理导致的与实际工程特性差距较大问题,研究了体现直接力离散特性的控制系统构建方法及控制参数优化设计方法。首先,搭建了体现直接力离散特性的飞行器姿态复合控制系统框架及模型;然后针对复合控制问题的非线性、强耦合、多约束等复杂特性,采用pso算法对控制律及控制分配参数进行多目标优化设计,构建了飞行器姿态智能控制系统;再通过数字仿真从控制算法、pso算法参数、飞行器系统参数三个方面对智能控制问题研究方法进行了说明;最后,依托最新科研成果设计开发了飞行器姿态智能控制实验系统,为自动化专业本科生智能控制类课程实践教学及创新型人才培养提供了自主开放的实验研究平台。

摘要：正常水深与临界水深是输水隧洞设计计算、运行管理的重要水力参数,圆形断面作为水力最佳断面,其特征水位计算尤为重要。针对已有公式存在精度不高、适用范围较小的问题,从水流运动的基本方程出发,引入过水断面特征参数和无量纲水深,结合数学运算中的极限思维,构造了多个函数模型。采用改进后的粒子群算法替代传统的参数确定工作,从而得出圆形隧洞无压水流特征水深的简便计算公式。通过与以往几个典型公式进行对比发现,本文提出公式在计算精度上得到了显著提高,正常水深计算的最大相对误差被控制在0.067%以下,而临界水深的计算误差也不高于0.182%,同时二者均具有较广的计算适用范围。本研究为特征水深的计算提供了新思路,同时提出的计算公式精度高、适用范围广,在隧洞、管道等无压输水系统中具有广阔的应用前景。

摘要：针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。Cpso算法利用混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性等特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,并用惩罚函数法处理违法约束的粒子,当基本粒子群算法陷入早熟时,随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,直至满足迭代收敛条件为止。Cpso算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效提高了pso算法的收敛速度和精度。两个工程约束优化实例的求解结果表明,该算法的优化结果最好,收敛速度也比较快。

摘要：以肉制品链板传送系统中的塑料齿轮为研究对象,利用模流分析软件AMI2015中的试验设计(DOE)模块分析了影响塑料齿轮成型质量的主要注塑工艺参数,以这些主要工艺参数为试验因素进行正交试验设计,并得到了不同工艺参数组合下的模流结果。然后对正交试验数据进行二次回归分析,得出综合质量指标与工艺参数之间的二次回归方程,再通过粒子群优化(pso)算法优化出最优工艺参数,并采用最优工艺参数分析验证,得出塑料齿轮的最大收缩率为9.019%,最大缩痕指数为2.766%,最大翘曲变形为1.704 mm,综合质量指标Q值为6.199,误差为2.84%。与正交优化相比,pso优化出的综合质量指标Q值由12.457降为6.199,降低了50.237%。

摘要：为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用pso(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用pso算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于pso-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。

摘要：在土层工程地质情况一定的条件下,如何寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,是土钉支护设计的一个重要问题。这是一个复杂的优化设计问题。就此,提出基于混合粒子群优化(pso)算法的基坑土钉支护优化设计方法,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了pso算法结构简单的特点,改善了pso算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明,该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。

摘要：针对四旋翼无人机姿态控制中反馈信号存在强噪声干扰时PID控制效果变差的问题,提出了一种基于跟踪微分器的PD控制器设计方法,并利用粒子群优化算法(pso)整定跟踪微分器参数。首先,针对跟踪微分器对信号的跟踪与滤波作用,分别提出了基于跟踪误差的跟踪性能评价指标与基于高频信息能量的滤波性能评价指标,然后利用跟踪性能评价指标和滤波性能评价指标的加权和作为适应度函数设计pso算法整定跟踪微分器参数;最后的仿真实验证明,当四旋翼飞行器的传感器量测噪声较强时,基于该方法的控制器具有良好的控制性能。

摘要：为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(pso)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范围内来判断管网是否处于正常工况。测试分析结果表明,改进的时序预测模型预测精度较高,可确定各压力监测点阈值,识别管网是否发生漏失事故,为相似工程提供借鉴。