搜索结果: 1-11 共查到“兵器科学与技术 粒子群算法”相关记录11条 . 查询时间(0.355 秒)
为研究冲击载荷下磁流变缓冲器的缓冲特性，设计了一种磁流变弹簧复合工作模式的缓冲器。进行磁路设计时，利用自适应权重粒子群优化算法对磁路响应时间进行了优化，并基于有限元法对冲击载荷下缓冲器优化前后的静、动态磁场特性进行了分析。研究结果表明：静态，动态磁场对结构参数较为敏感，运动状态下磁场会发生一定程度“退磁”现象，使得工作磁场小于静态磁场，通过弹簧可以有效补偿磁流变缓冲器的动态特性。通过粒子群算法可有...
基于粒子群算法的半主动油气悬架阻尼参数优化
半主动油气悬架 阻尼 联合仿真 粒子群算法
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2020/9/7
针对半主动油气悬架阻尼力控制分段不连续及悬架动力学性能指标难以准确求解，提出了基于粒子群算法的多系统联合仿真方法对阻尼参数优化，建立多系统联合仿真模型、悬架性能指标评价模型和阻尼优化算法模型，通过联合仿真得到了适应于不同激励的阻尼优化值。结果表明，联合仿真优化方法能够较为有效的实现半主动悬架阻尼参数优化设计。
基于粒子群算法的调距桨螺距与转速优化匹配
调距桨 推进控制系统 联合控制模式 粒子群优化算法
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2020/3/20
提出一种基于粒子群优化算法的螺距与转速优化匹配控制算法,将传统“分段式”控制模式与优化后的联合控制模式下的螺旋桨工作效率进行比较，结果表明可以得到螺距与转速的最佳匹配曲线，经验证该优化算法对提高船舶推进效率具有明显效果，可以实现航速的连续最佳控制。
基于改进粒子群算法的野战油库选址优化
改进粒子群算法 野战油库 选址优化
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2016/9/7
针对标准粒子群算法容易陷入局部最优，提出了改进粒子群算法；对粒子的自适应性和惯性权重进行改进，建立了野战油料选址模型；通过仿真，发现改进粒子群算法克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的问题，且寻优能力强，对部队的野战油库选址具有指导作用。
为获得全局最优点，提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法，优化BP神经网络的阈值与权值，通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解，利用最优权值与阈值实现核素识别。分析结果表明：该方法不仅能更快地收敛于最优解，同时能更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，有效地改善算法的收敛速度和识别精度。
为获得全局最优点，提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法，优化BP神经网络的阈值与权值，通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解，利用最优权值与阈值实现核素识别。分析结果表明：该方法不仅能更快地收敛于最优解，同时能更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，有效地改善算法的收敛速度和识别精度。
基于改进粒子群算法的地空导弹使用保障设备优化配置
地空导弹 使用保障 粒子群 粒子修复策略
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2016/7/14
地空导弹使用保障过程复杂，很难有效地对使用保障设备进行优化配置。结合地空导弹使用保障需求以及其使用保障作业流程的特点，构建地空导弹使用保障设备优化配置模型。该模型属于典型的NP难问题，基于此提出以改进的粒子群优化方法对模型进行求解。新的粒子群优化方法中，将粒子线性移动改进为非线性移动方式，有效提高粒子的全局搜索能力。粒子的编码方案首次采用位移向量表达方式，并提出一种新的粒子修复策略，有效地简化了模...
粒子群算法的新改进思想—递进式搜索
中心对称标距图 优化 航迹规划
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2009/7/14
针对传统粒子群算法的不足，提出了一种改进思想：分“初选”和“细搜”两个阶段搜索，分别设立评价能力递增的不同适应度函数和采用不同的惯性权重，进行递进式搜索；构造了一种新的网格构造图——中心对称标距图，并结合目前广泛研究的航迹规划问题，设定3种不同情况对改进算法进行了仿真验证。结果表明，改进后的粒子群算法寻优能力增强，收敛速度也有所提高。
基于混沌粒子群算法的导弹火力分配方法
导弹火力分配 粒子群 混沌
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2012/6/4
建立火力分配问题模型，分析解决此类问题的几种思路．根据近些年来对粒子群算法的研究，分析混沌粒子群算法实现的基本原理和步骤．用具体实例对算法进行应用与仿真．
基于粒子群算法的可重复使用 液体火箭发动机减损优化问题研究
可重复使用液体火箭发动机 涡轮叶片 粒子群算法 控制输入序列 性能目标函数
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2013/4/19
针对可重复使用液体火箭发动机起动过程，研究了系统控制输入序列的变化对以涡轮叶片为代表的 关键部件累积损伤的影响。在系统性能变化不大前提下，为使瞬间动态过程中涡轮叶片损伤累积较小，从而 提高可重复使用发动机工作寿命和使用次数，将系统性能函数和涡轮叶片累积损伤量设为目标函数，应用粒 子群算法对系统控制输入序列进行优化设计。仿真结果表明：1）在系统性能函数值相同情况下，控制输入序 列引起的涡轮叶片累积损...