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自适应扰动PSO算法的城域低空物资配送路径规划 认领 引用 被引量：1
1
作者 孙哲 谢雨轩 +1 位作者 袁凯 孙知信 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2026年第1期10-17,共8页
低空物流是发展物流新质生产力的典型应用,本文围绕城市低空环境物资高效运输问题,构建了一种城域无人机配送三维路径规划模型.该模型关注配送活动的时效性和成本要求,反映城市场景的地形特点,可以实现城域环境无人机的高效低能耗物资配... 低空物流是发展物流新质生产力的典型应用,本文围绕城市低空环境物资高效运输问题,构建了一种城域无人机配送三维路径规划模型.该模型关注配送活动的时效性和成本要求,反映城市场景的地形特点,可以实现城域环境无人机的高效低能耗物资配送.进一步为了实现模型求解飞行路径,提出了一种自适应扰动粒子群算法(ADPSO),分别引入拉丁超立方抽样、自适应参数调整和自适应t分布扰动策略来解决粒子群算法易陷入局部最优的问题,提升算法的全局搜索性能.最后通过数据实验及对比仿真,结果表明本文所构建模型及所提方法可以更加有效地实现多场景下城域低空物资配送,特别是在复杂环境中,相比于原算法路径缩短了12.10%. 展开更多
关键词 低空物资配送 无人机 三维路径规划 改进PSO算法 自适应t分布
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基于PSO算法的无人平台无线电能传输系统参数优化 认领 引用 被引量：2
2
作者 魏曙光 许非凡 +1 位作者 李嘉麒 袁东 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第5期275-285,共11页
无人平台具有体积小、成本低、无需载员操作等优势,广泛应用于各类军事任务中。目前,无人平台主要以电能作为能源,其对可靠电能传输方式的需求不断增大,在人员无法参与、充电接口不适配、充电流程效率低等场合,有线充电或更换电池存在弊... 无人平台具有体积小、成本低、无需载员操作等优势,广泛应用于各类军事任务中。目前,无人平台主要以电能作为能源,其对可靠电能传输方式的需求不断增大,在人员无法参与、充电接口不适配、充电流程效率低等场合,有线充电或更换电池存在弊端,无法满足无人平台对电能传输的需求。针对无人平台无线电能传输需求设计系统结构,并基于该结构提出了一种基于粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法的参数优化方法。通过对无人平台无线电能传输系统补偿电路、耦合线圈、储能器件结构及特性进行分析,提出系统参数优化数学模型的优化目标及功率、效率、电流3个方面的约束条件,设计基于PSO算法的无人平台无线电能传输系统参数优化方法的算法流程。通过算法仿真与样机实验相结合的方法进行验证,结果表明,提出的基于PSO算法的无人平台无线电能传输系统参数优化方法能够降低系统输出电压和功率、效率随负载电阻和耦合系数变化的波动幅度,提高无人平台无线电能传输系统的鲁棒性和环境适应性。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC/S补偿电路 参数优化方法 粒子群优化算法
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基于分层结构和多策略自适应机制的GA-PSO微震震源定位优化算法 认领 引用
3
作者 周官群 罗世凌 +4 位作者 高永新 张维鑫 金学良 孟凡彬 王亚飞 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期283-293,共11页
微震震源定位是地质灾害监测与矿区安全预警中的关键环节,但受现场环境噪声强烈等不同类型的影响,传统算法易陷入局部最优,收敛速度慢,难以满足复杂地下条件下的高精度定位需求。为提升定位精度与优化效率,提出一种分层结构与多策略自... 微震震源定位是地质灾害监测与矿区安全预警中的关键环节,但受现场环境噪声强烈等不同类型的影响,传统算法易陷入局部最优,收敛速度慢,难以满足复杂地下条件下的高精度定位需求。为提升定位精度与优化效率,提出一种分层结构与多策略自适应机制的GA-PSO微震震源定位优化算法:首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)在全局范围内进行粗搜索,快速获取高质量初始震源位置;随后引入具备“探索群–利用群”结构的自适应粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO),结合指数衰减的惯性权重、动态学习因子及精英粒子信息交换策略,实现对空间的精细局部优化。该分层混合机制旨在协调全局搜索与局部寻优之间的平衡,提升算法的收敛性能与定位稳定性。通过典型多维复杂函数的优化测试,结果表明所提算法在寻优精度与收敛速度方面均优于传统PSO、GA及优化PSO算法。将该算法应用于实际矿区的校正炮数据中,震源空间定位误差控制在15 m以内,精确度较传统算法提高了12.29%,速度模型反演结果更为准确,适应度函数收敛更快,体现出良好的稳健性与工程适应性。所提出的GA-PSO混合优化算法有效融合了遗传算法的全局搜索优势与粒子群优化算法的高效局部搜索能力,显著提升了微震震源定位在复杂地质环境中的精度与稳定性,为震源精确定位提供了切实可行的优化路径。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 粒子群优化(PSO) 多策略自适应 全局优化 微震定位
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Study on the destabilizing damage precursors of cemented tailings backfill based on critical slowing down theory combined with multiple denoising algorithms under consideration of initial defect conditions 认领 引用 被引量：1
4
作者 ZHAO Kang ZHONG Jun-cheng +3 位作者 YAN Ya-jing LIU Yang WEN Dao-tan XIAO Wei-ling 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第1期375-399,共25页
The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the... The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the stability of underground mining engineering,this paper simulates the generation of different degrees of initial defects inside the CTB by adding different contents of air-entraining agent(AEA),investigates the acoustic emission RA/AF eigenvalues of CTB with different contents of AEA under uniaxial compression,and adopts various denoising algorithms(e.g.,moving average smoothing,median filtering,and outlier detection)to improve the accuracy of the data.The variance and autocorrelation coefficients of RA/AF parameters were analyzed in conjunction with the critical slowing down(CSD)theory.The results show that the acoustic emission RA/AF values can be used to characterize the progressive damage evolution of CTB.The denoising algorithm processed the AE signals to reduce the effects of extraneous noise and anomalous spikes.Changes in the variance curves provide clear precursor information,while abrupt changes in the autocorrelation coefficient can be used as an auxiliary localization warning signal.The phenomenon of dramatic increase in the variance and autocorrelation coefficient curves during the compression-tightening stage,which is influenced by the initial defects,can lead to false warnings.As the initial defects of the CTB increase,its instability precursor time and instability time are prolonged,the peak stress decreases,and the time difference between the CTB and the instability damage is smaller.The results provide a new method for real-time monitoring and early warning of CTB instability damage. 展开更多
关键词 initial defects cemented tailings backfill critical slowing down acoustic emission RA/AF values denoising algorithms
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基于PSO-GWO-RF的液压系统智能故障诊断方法研究 认领 引用 被引量：2
5
作者 郭媛 刘迎春 +1 位作者 李孟飞 吴凛 《机床与液压》 北大核心 2026年第5期211-217,共7页
为了检测液压系统的多源信息故障,提出一种基于粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)融合算法(PSO-GWO)的随机森林(RF)超参数优化方法(PSO-GWO-RF)。PSO-GWO算法结合PSO的快速收敛性和GWO的全局搜索能力,通过混合更新策略(交替采用GWO围猎机... 为了检测液压系统的多源信息故障,提出一种基于粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)融合算法(PSO-GWO)的随机森林(RF)超参数优化方法(PSO-GWO-RF)。PSO-GWO算法结合PSO的快速收敛性和GWO的全局搜索能力,通过混合更新策略(交替采用GWO围猎机制和PSO速度更新)优化RF的超参数,显著提升模型的分类性能。对原始数据集进行多维度特征提取与融合,采用最小-最大归一化方法对数据进行标准化预处理,并合理划分训练集与测试集。基于公开液压数据集开展实验,结果表明:经PSO-GWO算法优化的RF模型在交叉验证准确率和训练准确率上均表现优异,二者相互验证,证明了该模型具有良好的泛化性能、较强的鲁棒性以及较快的收敛速度。与传统方法(RF、SVM、CNN等)及其他优化算法(GA、BWO)进一步进行对比,结果表明:PSO-GWO-RF的分类准确率达97.58%,较未优化的RF提升了11.13%,且具有更强的泛化能力和鲁棒性。所提算法显著提升了故障诊断的准确率,有效提升诊断效率,为液压系统智能故障诊断提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 智能故障诊断 粒子群灰狼融合优化 随机森林
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PSO算法优化下工业机器人抓取位姿一体化控制 认领 引用
6
作者 杨利红 蒋亚静 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第7期303-307,共5页
针对目标物体位置微小变化导致的机器人抓取精度下降问题,提出PSO算法优化下工业机器人抓取位姿一体化控制方法。通过误差雅可比矩阵量化末端执行器的横向、纵向及角度偏差,结合逆运动学构建效用函数确定目标位姿矩阵。采用PSO算法对多... 针对目标物体位置微小变化导致的机器人抓取精度下降问题,提出PSO算法优化下工业机器人抓取位姿一体化控制方法。通过误差雅可比矩阵量化末端执行器的横向、纵向及角度偏差,结合逆运动学构建效用函数确定目标位姿矩阵。采用PSO算法对多目标参数进行全局优化,在关节角度约束下通过线性加权平衡位姿误差与运行稳定性,经粒子群迭代寻优输出最优控制参数,实现位姿动态补偿与高精度抓取。实验结果表明,所提方法控制后的抓取轨迹曲线与期望曲线基本保持一致,满足高精度制造需求。 展开更多
关键词 PSO算法优化 工业机器人 抓取位姿一体化控制 粒子群算法 最优粒子
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基于改进PSO-RBF神经网络的二泵房供水量预测 认领 引用
7
作者 谢萍萍 董国贵 +1 位作者 邢兵锁 汪旭 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第3期177-180,共4页
准确预测二次加压供水泵站(二泵房)供水量可以提高居民用水的安全质量和稳定性,针对此类复杂的、非线性预测问题,常采用RBF神经网络模型来建模,较BP神经网络有更好的全局逼近能力,但RBF神经网络参数的训练耗时且有不稳定现象。采用一种... 准确预测二次加压供水泵站(二泵房)供水量可以提高居民用水的安全质量和稳定性,针对此类复杂的、非线性预测问题,常采用RBF神经网络模型来建模,较BP神经网络有更好的全局逼近能力,但RBF神经网络参数的训练耗时且有不稳定现象。采用一种改进的粒子群算法来优化RBF神经网络的相关参数,可以提高训练速度和稳定性。通过采用实际水厂二泵房的历史日用水量数据,利用改进的IPSO-RBF神经网络训练样本得出预测模型,将得到的预测模型与其它两种预测模型进行实验对比分析,改进的IPSO-RBF模型有显著优势,对二泵房供水量有很好的预测效果,有一定实用价值。 展开更多
关键词 城市供水 二泵房 供水量预测 PSO算法 RBF神经网络
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利用Prophet-PSO-LSTM模型预测地表沉降 认领 引用
8
作者 郑建雷 陈淼新 《地理空间信息》 2026年第7期81-85,共5页
针对复杂地质条件或工程活动影响下的地表沉降,单一模型预测往往难以充分挖掘沉降数据时序信息,导致预测精度受限。将粒子群优化算法(PSO)用于长短记忆神经网络(LSTM)模型的超参数优化,并结合Prophet时间序列模型提出了Prophet-PSO-LST... 针对复杂地质条件或工程活动影响下的地表沉降,单一模型预测往往难以充分挖掘沉降数据时序信息,导致预测精度受限。将粒子群优化算法(PSO)用于长短记忆神经网络(LSTM)模型的超参数优化,并结合Prophet时间序列模型提出了Prophet-PSO-LSTM模型。利用某地表沉降监测数据对该组合模型进行了验证。结果表明,Prophet-PSO-LSTM模型的MAE、RMSE和MAPE均优于Prophet模型、PSO-LSTM模型和Prophet-LSTM模型,说明其在充分挖掘沉降数据时序信息方面具有较大的优势。 展开更多
关键词 地表沉降 Prophet模型 PSO算法 LSTM模型 组合模型
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基于PSO⁃Newton的超深井最大安全起下钻速度预测 认领 引用
9
作者 梁海波 李国庆 +1 位作者 彭珣 周天明 《石油机械》 北大核心 2026年第1期30-37,共8页
油气勘探开发向着深井、超深井等区域转移,起下钻过程中溢流漏失等事故频发,降低了开发效率甚至威胁到工作人员的生命安全。为避免井筒波动压力超过安全波动压力窗口而引发安全事故,应严格控制起下钻或下套管速度,使其不超过最大安全速... 油气勘探开发向着深井、超深井等区域转移,起下钻过程中溢流漏失等事故频发,降低了开发效率甚至威胁到工作人员的生命安全。为避免井筒波动压力超过安全波动压力窗口而引发安全事故,应严格控制起下钻或下套管速度,使其不超过最大安全速度。最大安全起下钻速度的设计是钻井设计和现场施工需要考虑的重要问题。基于幂律流变模型,结合稳态波动压力理论,建立考虑井下安全的极限起下钻速度模型,并采用参数动态调整的PSO⁃Newton算法对模型进行求解,使用超深井作业数据对模型进行了验证。研究结果表明:以实际波动压力计算得出的钻柱运动速度与实际下钻速度误差不超过8.5%,且求解的最大安全起下钻速度均大于等于实际最大起下钻速度,能够有效预测深井、超深井的最大安全起下钻速度。所得结论可为现场起下钻作业提供参考。 展开更多
关键词 超深井 波动压力 PSO⁃Newton 最大安全起下钻速度 钻井液 钻柱 幂律流体
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基于ANCF-PSO的懒波形脐带缆最优化设计与力学分析 认领 引用
10
作者 国奇 邹丽 +3 位作者 金国庆 于宗冰 钱浩宇 张定华 《中国造船》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期134-144,共11页
基于绝对节点坐标法(ANCF)构建脐带缆非线性力学模型,结合粒子群优化(PSO)算法,实现力学特性与几何构型的协同优化。分析表明:(1)ANCF-PSO优化算法可协同调控懒波形脐带缆上部悬链线段、浮力段、下部悬链线段、首尾两端的水平间距及浮... 基于绝对节点坐标法(ANCF)构建脐带缆非线性力学模型,结合粒子群优化(PSO)算法,实现力学特性与几何构型的协同优化。分析表明:(1)ANCF-PSO优化算法可协同调控懒波形脐带缆上部悬链线段、浮力段、下部悬链线段、首尾两端的水平间距及浮重比系数,使脐带缆的力学与结构性能较初始参数提升约50%。(2)几何构型分析显示,脐带缆最优构型对流速敏感性较低,水深显著影响各分段过渡点的位置,且过渡点位置随水深增加而线性增长;考虑外流作用,脐带缆两端水平间距与流速负相关并受总长度正向调控,浮重比系数与流速及浮力段长度负相关并受下部悬链线段长度正向调控;水深增加时,上部悬链线段长度仅与水深有关,各分段长度及水平间距单调增大,浮重比系数下降。(3)力学特性分析显示,应变能以弯曲能为主,首端张力随流速和水深显著上升,尾端张力则较低;通过标准化回归系数(SRC)分析发现,脐带缆力学特性主要受浮力段长度正向调控和水平间距负向调控影响。该研究可为脐带缆设计优化提供依据。 展开更多
关键词 懒波形脐带缆 智能优化算法 ANCF-PSO 优化设计
基于PSO-BP算法的平-摆筛参数交互对分层效果的影响 认领 引用
11
作者 牛福生 张红梅 +2 位作者 张晋霞 王研 于晓东 《矿产综合利用》 CAS 2026年第1期151-160,共10页
以平-摆双运行模式直线振动筛参数:振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象,探究不同参数交互作用对分层效果的影响。【目的】为更加直观地分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系以及筛分过程中料体群的动态特性规律,便于... 以平-摆双运行模式直线振动筛参数:振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象,探究不同参数交互作用对分层效果的影响。【目的】为更加直观地分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系以及筛分过程中料体群的动态特性规律,便于开展振动筛参数优化研究,提升料体筛分分层效果及筛分效率。【方法】首先使用solid works建立振动筛简化三维模型,使用正交实验法设计实验方案,并将实验方案中对应因素水平导入EDEM中,以神经网络为载体探究振动筛的振幅、振动频率、振动方向角和摆动角度四个参数与分层效果的变化规律,对获得的数据结果进行深度学习。【结果】将筛分参数与不同分层效果进行影响权重分析,发现振动频率、振动幅度、振动方向角和摆动角度的影响效果最为显著,故以这四种参数组合表征振动筛运行状态,以明晰不同参数对料体分层效果的变化规律。当振幅为3.4 mm,振频为14.8 Hz,振动方向角为44.1°,摆动角度为0.6°时,料体群分层效果明显,细粒级物料总体分布于筛面端。【结论】本文以筛机振动参数为变量和料体分层效果为优化目标,以期为振动筛优化设计提供启发。 展开更多
关键词 振动筛 振动参数 离散元 分层沉降比 PSO-BP算法
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基于SA-PSO算法的挖掘机操作臂时间最优轨迹规划 认领 引用
12
作者 张韵悦 赵志诚 +2 位作者 杨凯 张宇 杨江涛 《机械传动》 北大核心 2026年第7期85-93,共9页
【目的】针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行... 【目的】针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行最优时间规划。【方法】首先,在Denavit-Hartenberg坐标系下,构造挖掘机操作臂的机构简图,建立其运动学模型;其次,采用4-3-3-3-4分段多项式进行插值,在关节速度和加速度约束下,通过SA-PSO算法对高效率挖掘任务轨迹进行优化;再次,在同一作业任务下,将差分进化(Differential Evolution,DE)算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法依次用于求取时间最优轨迹;最后,为了验证规划轨迹的可行性,将优化结果代入实物进行验证。【结果】试验结果表明,混合算法求得的最优时间轨迹作业效率更短、冲击最小,可有效减少对各关节液压缸的磨损;同时,混合算法求取最优轨迹所用时长最短,有助于提高挖掘机操作臂在实际工程作业的实时性。实物验证结果表明,优化的轨迹可实现挖掘机操作臂的高效率、平稳作业。 展开更多
关键词 挖掘机操作臂 时间最优 SA-PSO算法 轨迹规划 分段多项式
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基于PSO-SVM模型的新建盾构隧道下穿既有地铁运营线路沉降动态预测方法 认领 引用 被引量：1
13
作者 刘少凯 张荣锋 +4 位作者 秦涛 周德春 项阳 刘秀 潘登 《城市轨道交通研究》 北大核心 2026年第3期66-74,共9页
[目的]新建盾构隧道下穿既有运营地铁隧道时会引发沉降,进而影响既有运营隧道的安全。目前研究大多集中在盾构下穿既有道路、隧道或建筑物的地面沉降预测及控制等方面,而对于双线盾构下穿既有运营隧道轨道沉降预测的研究相对较少,有必... [目的]新建盾构隧道下穿既有运营地铁隧道时会引发沉降,进而影响既有运营隧道的安全。目前研究大多集中在盾构下穿既有道路、隧道或建筑物的地面沉降预测及控制等方面,而对于双线盾构下穿既有运营隧道轨道沉降预测的研究相对较少,有必要对此进行深入研究。[方法]以合肥市轨道交通2号线东延伸段新建隧道近距离下穿既有运营2号线隧道为工程背景,建立了PSO(粒子群优化)-SVM(支持向量机)预测模型,介绍了PSO-SVM模型动态预测流程。选取了9个典型的监测断面,基于监测数据训练模型,动态预测了新建隧道下穿既有运营隧道的沉降量。[结果及结论]基于PSO-SVM预测模型,各监测断面的预测结果误差平均值为8.31%,进而验证了PSO-SVM模型动态预测的可行性。 展开更多
关键词 地铁 盾构隧道 轨道沉降 粒子群算法 支持向量机
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Flood predictions from metrics to classes by multiple machine learning algorithms coupling with clustering-deduced membership degree 认领 引用
14
作者 ZHAI Xiaoyan ZHANG Yongyong +5 位作者 XIA Jun ZHANG Yongqiang TANG Qiuhong SHAO Quanxi CHEN Junxu ZHANG Fan 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2026年第1期149-176,共28页
Accurate prediction of flood events is important for flood control and risk management.Machine learning techniques contributed greatly to advances in flood predictions,and existing studies mainly focused on predicting... Accurate prediction of flood events is important for flood control and risk management.Machine learning techniques contributed greatly to advances in flood predictions,and existing studies mainly focused on predicting flood resource variables using single or hybrid machine learning techniques.However,class-based flood predictions have rarely been investigated,which can aid in quickly diagnosing comprehensive flood characteristics and proposing targeted management strategies.This study proposed a prediction approach of flood regime metrics and event classes coupling machine learning algorithms with clustering-deduced membership degrees.Five algorithms were adopted for this exploration.Results showed that the class membership degrees accurately determined event classes with class hit rates up to 100%,compared with the four classes clustered from nine regime metrics.The nonlinear algorithms(Multiple Linear Regression,Random Forest,and least squares-Support Vector Machine)outperformed the linear techniques(Multiple Linear Regression and Stepwise Regression)in predicting flood regime metrics.The proposed approach well predicted flood event classes with average class hit rates of 66.0%-85.4%and 47.2%-76.0%in calibration and validation periods,respectively,particularly for the slow and late flood events.The predictive capability of the proposed prediction approach for flood regime metrics and classes was considerably stronger than that of hydrological modeling approach. 展开更多
关键词 flood regime metrics class prediction machine learning algorithms hydrological model
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基于改进PSO算法的含分布式能源配电网重构技术 认领 引用
15
作者 郝元钊 马杰 +1 位作者 赵阳 李宗峰 《微型电脑应用》 2026年第5期137-140,144,共4页
为了提升分布式能源接入配电网的稳定性与经济性,研究配电网的重构算法。以最小功率损耗为目标函数,以配电网运行的潮流约束、节点电压约束等为约束条件,建立配电网重构的数学模型,并引入粒子群优化(PSO)算法对该模型进行求解。考虑传统... 为了提升分布式能源接入配电网的稳定性与经济性,研究配电网的重构算法。以最小功率损耗为目标函数,以配电网运行的潮流约束、节点电压约束等为约束条件,建立配电网重构的数学模型,并引入粒子群优化(PSO)算法对该模型进行求解。考虑传统PSO算法在求解时容易陷入局部最优,设计一种可变权重的粒子迭代算法,有效避免传统PSO算法中惯性权重对最优解搜索的影响。在IEEE33节点配电网中进行的仿真实验结果表明,改进PSO算法的迭代速度和精度提升明显。引入改进PSO算法后,重构网络的节点电压偏差更小,相较于传统PSO算法,其网损下降了6.7 kW,网损减少率提升了4.3%。 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 配电网 网络重构 分布式能源 优化算法
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基于PSO-BP神经网络与NSGA-II算法的超声滚压工艺参数优化 认领 引用
16
作者 兰叶深 饶楚楚 +1 位作者 陈超 吕云鹏 《机械工程材料》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期96-104,共9页
设计四因素五水平正交试验,对GCr15钢表面进行超声滚压加工,研究了转速、进给量、静压力和振幅对试验钢表面性能的影响。建立了基于PSO算法优化的PSO-BP神经网络,通过试验验证了预测精度,并与BP神经网络进行了对比;构建了以表面性能为... 设计四因素五水平正交试验,对GCr15钢表面进行超声滚压加工,研究了转速、进给量、静压力和振幅对试验钢表面性能的影响。建立了基于PSO算法优化的PSO-BP神经网络,通过试验验证了预测精度,并与BP神经网络进行了对比;构建了以表面性能为目标的多目标优化模型,以PSO-BP神经网络作为超声滚压工艺参数优化的映射关系,采用NSGA-Ⅱ算法和TOPSIS法进行多目标优化求解和最优工艺参数决策,并通过试验进行验证。结果表明:进给量对试验钢的表面粗糙度影响最显著,转速和振幅均对表面残余压应力影响显著,静压力对表面硬度影响最显著。多目标优化得到的最优超声滚压工艺参数为转速376 r·min−1,进给量0.16 mm·r−1,振幅10.30μm,静压力410 N。采用多目标优化后最优工艺参数加工的试验钢表面的粗糙度、残余压应力和硬度与PSO-BP模型预测值的相对误差均小于5%;与正交试验得到的最优工艺相比,表面粗糙度降低了17.96%,残余压应力和硬度分别提高了9.98%,9.08%。超声工艺参数优化后试验钢的表面综合性能提高,验证了PSO-BP神经网络结合NSGA-II算法的有效性。 展开更多
关键词 超声滚压 表面性能 PSO-BP神经网络 NSGA-II算法 工艺参数优化
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FedPPB:基于PSO和Paillier加密算法的区块链联邦学习方法 认领 引用
17
作者 沈凡凡 刘梓昂 +3 位作者 梁琦玮 徐超 陈勇 何炎祥 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期685-709,共25页
在人工智能快速发展的背景下,数据隐私与系统效率成为分布式智能系统中的核心挑战。现有研究虽在一定程度上缓解了数据泄露问题,但在资源分配、系统开销和安全性方面仍存在显著瓶颈。为此,构建了一种基于粒子群优化(particle swarm opti... 在人工智能快速发展的背景下,数据隐私与系统效率成为分布式智能系统中的核心挑战。现有研究虽在一定程度上缓解了数据泄露问题,但在资源分配、系统开销和安全性方面仍存在显著瓶颈。为此,构建了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)和Paillier加密算法的区块链联邦学习方法,简称FedPPB,该方法融合PSO算法与Paillier同态加密算法,实现对系统角色的动态优化分配与训练参数的加密保护。首先,针对工作节点、验证节点和矿工节点的任务特点,通过PSO算法构建包含模型准确率、验证时间和区块生成时间的适应度函数,实现角色数量的动态调整;其次,工作节点通过Paillier算法对参数更新进行加密,验证节点解密参数并验证其合法性,矿工节点生成区块并更新全局模型;最后,从理论上证明了PSO算法和Paillier算法分别在角色分配和参数加密中的安全性。实验表明,在MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR-10数据集上,当恶意节点的占比为15%和25%时,FedPPB显著优于现有方法,展现出更高的准确率与鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 区块链 隐私保护 Paillier 粒子群优化
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基于改进PSO算法的遥感卫星测绘系统设计 认领 引用
18
作者 秦小芳 张美华 《自动化技术与应用》 2026年第6期145-148,共4页
针对受到场景不规则轮廓影响,数据提取不精准,导致测绘结果与实际不符问题,提出了基于改进PSO算法的遥感卫星测绘系统设计。由测绘相机、数据接收和发送处理器、遥感信息提取器构成系统硬件结构;使用三线阵立体航测相机,使其像面分开,... 针对受到场景不规则轮廓影响,数据提取不精准,导致测绘结果与实际不符问题,提出了基于改进PSO算法的遥感卫星测绘系统设计。由测绘相机、数据接收和发送处理器、遥感信息提取器构成系统硬件结构;使用三线阵立体航测相机,使其像面分开,保证摄影立体角,准确反映物体和场景的特征;使用TYPE-C无线接收器,建立、保持和释放逻辑数据链路规则;使用RPM840-H11E2数据发送器,发送数据;使用PLC通讯模块处理器,处理数据。计算粒子最优速度和位置,保证寻优过程始终跟随当前解,逐步获取遥感卫星测绘数据提取结果,设计测绘步骤,确定场景轮廓测点。由实验结果可知,该系统距离向、方位向数据提取结果与实际数据最大误差为0.01,为保证遥感工程实时获取精准信息提供支持。 展开更多
关键词 改进PSO算法 遥感卫星 测绘 系统设计 粒子搜索 寻优
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基于PSO的应急燃气轮机控制优化与动态性能研究 认领 引用
19
作者 张磊 何勇 李永毅 《汽轮机技术》 北大核心 2026年第3期194-199,215,共6页
在发生失冷事故等重大事故时,应急电源快速响应和供电能力是保障核电站安全运行的关键,燃气轮机凭借快速启动和高可靠性成为核应急电源的优选方案。以三菱重工某型应急燃气轮机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建了应急燃气轮机各... 在发生失冷事故等重大事故时,应急电源快速响应和供电能力是保障核电站安全运行的关键,燃气轮机凭借快速启动和高可靠性成为核应急电源的优选方案。以三菱重工某型应急燃气轮机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建了应急燃气轮机各部件及系统动态仿真模型,基于PSO粒子群算法对控制参数进行寻优,系统对比了模糊PID控制和传统PID控制策略下应急燃气轮机负载瞬变过程的动态特性。结果表明:在负载加载过程中,模糊PID控制策略在超调量抑制、响应速度、转速调节和排烟温度控制方面均优于传统PID控制策略,输出功率超调量下降幅度约54.9%~57.3%,转速变化幅度更小;且模糊PID策略在升负载过程中燃料流量变化更平缓,排烟温度超调量下降幅度约53.8%~63.2%,能有效抑制因燃料供应剧烈变化导致的排烟温度波动。 展开更多
关键词 燃气轮机 应急电源 模糊PID控制 PSO粒子群算法 动态响应
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基于双模态PSO的折弯机送料系统PID控制 认领 引用
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作者 陈广庆 马祎聪 +3 位作者 吴真强 刘梓煜 陈玉伦 陈彦华 《现代制造工程》 北大核心 2026年第5期154-159,46,共6页
目前,广泛应用于金属板材精密折弯作业的折弯机送料系统普遍采用比例、积分、微分(Proportional、Integral、Differential,PID)控制,该方法存在参数调节困难和适应能力差等问题。针对此类问题,设计一种双模态粒子群优化(Particle Swarm ... 目前,广泛应用于金属板材精密折弯作业的折弯机送料系统普遍采用比例、积分、微分(Proportional、Integral、Differential,PID)控制,该方法存在参数调节困难和适应能力差等问题。针对此类问题,设计一种双模态粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,首先分别与标准PSO算法、线性递减PSO算法进行对比,其收敛速度分别提升了43.7%、19%;然后将双模态PSO算法与PID控制结合,通过迭代寻优优化的PID参数,有效解决了PID控制的参数调节难题。在MATLAB/Simulink软件中对优化前后算法进行仿真分析,结果表明:双模态PSO优化PID参数的方法相比于优化前PID具有响应速度快、超调量小的优点,提高了折弯机送料系统适应系统状态变化的能力。 展开更多
关键词 折弯机送料系统 PID控制 双模态粒子群优化算法 Simulink仿真
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