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Genetic Algorithms for the Optimal Design of Electromagnetic Micro-Motors 被引量:4
1
作者 李振波 《High Technology Letters》 EI CAS 2000年第1期52-55,共4页
The genetic algorithm (GA) to the design of electromagnetic micro motor to optimize parameter design. Besides the different oversize from macro motor, the novel structure of micro motor which the rotor is set betwee... The genetic algorithm (GA) to the design of electromagnetic micro motor to optimize parameter design. Besides the different oversize from macro motor, the novel structure of micro motor which the rotor is set between the two stators make its design different, too. There are constraint satisfaction problems CSP) in the design. It is shown that the use GA offers a high rate of global convergence and the ability to get the optimal design of electromagnetic micro motors. 展开更多
关键词 genetic algorithm micro MOTOR design CONSTRAINT SATISFACTION problems optimization
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Optimization of band-notched UWB antenna using micro-genetic algorithm combined with FDTD
2
作者 杨雪霞 盛洁 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 2009年第5期375-378,共4页
The micro-genetic algorithm (MGA) optimization combined with the finite-difference time-domain (FDTD) method is applied to design a band-notched ultra wide-band (UWB) antenna. A U-type slot on a stepped U-type UWB mon... The micro-genetic algorithm (MGA) optimization combined with the finite-difference time-domain (FDTD) method is applied to design a band-notched ultra wide-band (UWB) antenna. A U-type slot on a stepped U-type UWB monopole is used to obtain the band-notched characteristic for 5 GHz wireless local area network (WLAN) band. The measured results show that voltage standing wave ration (VSWR) less than 2 covers 3.1-10.6 GHz operating band and VSWR more than 2 is within 5.150-5.825 GHz notched one with the highest value of 5.6. Agreement among the calculated, HFSS simulated and measured results validates the effiectiveness of this MGA-FDTD method, which is efficient for UWB antennas design. 展开更多
关键词 finite-difference time-domain (FDTD) micro-genetic algorithm (MGA) ultra wide-band (UWB) antennas MONOPOLE band-notched antennas
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Research on Optimization of Stable Damper for Passive Stabilized Double-wing Flapping Micro Air Vehicle 被引量:1
3
作者 Yichen Zhang Qingcheng Guo +4 位作者 Wu Liu Feng Cui Jiaxin Zhao Guangping Wu Wenyuan Chen 《Journal of Bionic Engineering》 CSCD 2024年第5期2167-2183,共17页
Passively stabilized double-wing Flapping Micro Air Vehicles(FMAVs)do not require active control and exhibit good electromagnetic interference resistance,with significant research value.In this paper,the dynamic model... Passively stabilized double-wing Flapping Micro Air Vehicles(FMAVs)do not require active control and exhibit good electromagnetic interference resistance,with significant research value.In this paper,the dynamic model of FMAV was established as the foundation for identifying flapping damping coefficients.Through a pendulum experiment,we ascertain the flapping damping of the damper using the energy conservation method.Besides,fitting relationships between the damper area,damper mass,and the moment of inertia are developed.The factors influencing the bottom damper damping are deter-mined using correlation coefficients and hypothesis testing methods.Additionally,stable dampers are installed on both the top and bottom of the FMAV to achieve passive stability in simulations.The minimum damper areas for the FMAV were optimized using genetic algorithms,resulting in a minimum top damper area of 128 cm^(2) and a minimum bottom damper area of 80 cm^(2).A prototype with a mass of 25.5 g and a wingspan of 22 cm has been constructed.Prototype testing demonstrated that FMAV can take off stably with a 3 g payload and a tilt angle of 5°.During testing,the area-to-mass ratio of the FMAV reached 7.29 cm^(2)/g,achieving passive stability with the world's smallest area-to-mass ratio. 展开更多
关键词 Air dampers Passive stabilization micro air vehicles genetic algorithm
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Optimization of Process Parameters of Continuous Microwave Drying Raspberry Puree Based on RSM and ANN-GA 被引量:2
4
作者 Zheng Xian-zhe Gao Feng +2 位作者 Fu Ke-sen Lu Tian-lin Zhu Chong-hao 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2023年第1期69-84,共16页
To improve drying uniformity and anthocyanin content of the raspberry puree dried in a continuous microwave dryer,the effects of process parameters(microwave intensity,air velocity,and drying time)on evaluation indexe... To improve drying uniformity and anthocyanin content of the raspberry puree dried in a continuous microwave dryer,the effects of process parameters(microwave intensity,air velocity,and drying time)on evaluation indexes(average temperature,average moisture content,average retention rate of the total anthocyanin content,temperature contrast value,and moisture dispersion value)were investigated via the response surface method(RSM)and the artificial neural network(ANN)with genetic algorithm(GA).The results showed that the microwave intensity and drying time dominated the changes of evaluation indexes.Overall,the ANN model was superior to the RSM model with better estimation ability,and higher drying uniformity and anthocyanin retention rate were achieved for the ANN-GA model compared with RSM.The optimal parameters were microwave intensity of 5.53 W•g^(-1),air velocity of 1.22 m·s^(-1),and drying time of 5.85 min.This study might provide guidance for process optimization of microwave drying berry fruits. 展开更多
关键词 raspberry puree continuous microwave drying response surface method(RSM) artificial neural network(ANN) genetic algorithm(GA)CLC number:TG376 Document code:A Article ID:1006-8104(2023)-01-0069-16
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Optimal Configuration for Distributed Generations in Micro-grid System Considering Diesel as the Main Control Source
5
作者 Xiang Chen Yanbin Li Junming Xiao Xuehui Wei 《Journal of Energy and Power Engineering》 2015年第5期493-499,共7页
This paper proposes an optimal configuration of the distributed hybrid renewable generations based on the stand-alone micro-grid system, considering the diesel as the main control source. Due to the natural sources an... This paper proposes an optimal configuration of the distributed hybrid renewable generations based on the stand-alone micro-grid system, considering the diesel as the main control source. Due to the natural sources and load of user changes randomly and the non-tinearity of the power output by renewable generations, an intelligent optimization method based on the improvement of the genetic algorithm and the control strategy are discussed. The instance analysis is compared with the optimization result of the hybrid system based on HOMER (hybrid optimization of multiple energy resources) and GA (genetic algorithm) method on Matlab software. The simulation result of the optimal configuration showed the new hybrid renewable system and would improve the power supply situation which decreased the cost of energy greatly compared with the conventional form of power supply system which was operated only by diesel. The conclusion of the comparing result between HOMER and GA method shows the advantages of the strategy for the diesel as main control sources. 展开更多
关键词 Distributed generations renewable generations micro grid HOMER genetic algorithm.
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基于微遗传算法的多目标Box-Behnken设计试验条件优化分析 被引量:5
6
作者 杨晓文 韩荣荣 +2 位作者 徐彦杰 刘晓红 仇丽霞 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第3期337-340,344,共5页
目的比较微遗传算法与传统优化方法确定最优试验条件的效果。方法以琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1molNaOH作为影响因素;以粒径、ζ电位、克拉霉素(clarithromycin,CLA)乳剂相分布率作为评价指标,在Box-Behnken试验设计给定的条件下... 目的比较微遗传算法与传统优化方法确定最优试验条件的效果。方法以琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1molNaOH作为影响因素;以粒径、ζ电位、克拉霉素(clarithromycin,CLA)乳剂相分布率作为评价指标,在Box-Behnken试验设计给定的条件下,通过最小二乘法拟合二阶响应面方程试验模型,分别运用Matlab2009a软件的函数模块、图形模块编制的遗传算法程序和ExpertDesign软件(Version7.1.6.0)的Box-Behnken设计的传统优化方法,筛选出最优试验条件,比较两种优化方法的效果。结果当评价指标和因素之间呈非线性回归关系时,Box-Behnken设计充分考虑到各影响因素间的交互作用,同时在中心点进行重复试验,提高了实验的准确性。经微遗传算法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:68.25%、0.52%、15.26%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、33.67mV、98.12%;经传统优化方法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:76.0%、0.5%、15.4%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、31.04mV、97.33%。结论对于三水平多因素的试验,采用Box-Behnken设计试验设计可以大大减少设计所花费的时间和成本,提高试验效率。微遗传算法相对于传统优化方法,可以从全局的角度搜索试验条件的最优组合,进行多个评价指标优化效果理想、程序可行、计算时间短、可以应用于解决多维解空间的实际问题。 展开更多
关键词 微遗传算法 BOX-BEHNKEN设计 最优试验条件 优化效果
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Box-Behnken效应面法结合微遗传算法优化夏枯草的提取工艺 被引量:4
7
作者 曲永胜 解盈盈 +2 位作者 郭威 周倩 王亮 《中国实验方剂学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第20期14-17,共4页
目的:优化夏枯草中迷迭香酸的超声提取工艺,确定工艺参数的最优范围。方法:以乙醇体积分数、液固比、提取时间为考察因素,迷迭香酸提取率为评价指标,采用Box-Behnken效应面法进行试验设计并建立数学模型,采用微遗传算法对该模型进行优化... 目的:优化夏枯草中迷迭香酸的超声提取工艺,确定工艺参数的最优范围。方法:以乙醇体积分数、液固比、提取时间为考察因素,迷迭香酸提取率为评价指标,采用Box-Behnken效应面法进行试验设计并建立数学模型,采用微遗传算法对该模型进行优化,得到提取工艺参数最优范围。结果:夏枯草中迷迭香酸的最佳提取工艺为超声功率200 W,超声频率53k Hz,乙醇体积分数(50.03±1.21)%,液固比(48.28±2.27)m L·g^(-1),提取时间(47.34±1.43)min。迷迭香酸提取率0.301%。结论:Box-Behnken效应面法和微遗传算法联用时优化的迷迭香酸工艺提取率高,能得到具有浮动范围且不影响提取率、容易在生产中实现的工艺参数,可为中药提取工艺的研究提供参考。 展开更多
关键词 夏枯草 工艺参数 最优范围 微遗传算法 迷迭香酸 超声提取法
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基于GA-BP神经网络的镁合金微弧氧化膜层厚度预测 被引量:6
8
作者 杨武 张春燕 马超 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期88-92,共5页
为直观地检验膜层的质量,建立微弧氧化工艺参数(电流大小、脉冲宽度、氧化时间)与微弧氧化膜层厚度之间的反向传播(BP)神经网络预测模型,其结构为3-10-1(即3个输入神经元,10个隐含层节点,1个输出神经元)。采用遗传算法(GA)优化BP神经网... 为直观地检验膜层的质量,建立微弧氧化工艺参数(电流大小、脉冲宽度、氧化时间)与微弧氧化膜层厚度之间的反向传播(BP)神经网络预测模型,其结构为3-10-1(即3个输入神经元,10个隐含层节点,1个输出神经元)。采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建基于遗传算法神经网络的膜厚预测模型。用GA-BP神经网络对膜厚进行模型仿真,并将仿真结果与BP神经网络模型仿真结果进行对比。结果表明,GA-BP网络模型预测值的平均误差为1.65%,最大误差为9.75%,而BP模型预测结果的平均误差为8.62%,最大误差为13.68%。GA-BP神经网络模型预测精度要优于BP神经网络模型。 展开更多
关键词 镁合金 微弧氧化 反向传播神经网络 遗传算法 膜层厚度
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风力-生物质能联合发电系统在微电网中的扩展规划 被引量:5
9
作者 王松 邱晓燕 +1 位作者 徐建 夏莉丽 《可再生能源》 CAS 北大核心 2012年第1期42-46,共5页
提出了基于改进遗传算法的风力-生物质能联合发电系统在微电网中的扩展规划模型,在寻求总成本最小的扩展方案的同时,使微电网可靠性更高,而且满足系统规划和运行的非线性约束条件。在规划总成本中,不但包含机组投资的建设费用和运行费用... 提出了基于改进遗传算法的风力-生物质能联合发电系统在微电网中的扩展规划模型,在寻求总成本最小的扩展方案的同时,使微电网可靠性更高,而且满足系统规划和运行的非线性约束条件。在规划总成本中,不但包含机组投资的建设费用和运行费用,而且把电力供给不足所导致的需求侧停电损失成本也考虑在内。在模型中采用了适应性权重和方法构造双目标函数,很好地协调了成本和可靠性的问题。计算表明,文章所提出的模型和算法是可行、有效的,能对智能电网和分布式发电的规划和设计提供一定的理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 微电网 风力-生物质能联合发电系统 扩展规划 适应性权重和 改进遗传算法
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GA-BP神经网络的钛合金微弧氧化膜层厚度预测模型的建立 被引量:6
10
作者 牛宗伟 李明哲 《电镀与涂饰》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期381-385,共5页
利用正交试验法获得的TC4钛合金微弧氧化实验数据建立了基于4-11-1(即4个输入神经元,11个隐含层节点,1个输出神经元)结构的BP神经网络预测膜层厚度的模型,并引入遗传算法(GA)对其权值和阈值进行优化。以微弧氧化工艺参数中的电流密度、... 利用正交试验法获得的TC4钛合金微弧氧化实验数据建立了基于4-11-1(即4个输入神经元,11个隐含层节点,1个输出神经元)结构的BP神经网络预测膜层厚度的模型,并引入遗传算法(GA)对其权值和阈值进行优化。以微弧氧化工艺参数中的电流密度、脉冲频率、占空比和氧化时间作为网络的输入向量,氧化膜层厚度作为网络的输出向量,对比和分析了BP与GA-BP模型的预测结果。与BP网络模型相比,GA-BP网络模型稳定性能较好,并能高精度预测膜层的厚度,GA-BP网络模型预测值的平均误差为0.015,最大误差仅为0.036,而BP模型预测结果的平均误差为0.064,最大误差为0.099。 展开更多
关键词 钛合金 微弧氧化 膜厚 预测 神经网络 遗传算法
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基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别技术 被引量:4
11
作者 邱忠超 张卫民 +2 位作者 张瑞蕾 于霞 陈国龙 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1101-1104,1121,共5页
针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.5... 针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹(0.10~0.30mm)缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大小. 展开更多
关键词 漏磁检测 遗传算法 反向传播 神经网络 微裂纹 定量识别
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基于遗传-模式搜索算法的微尺度管控区域大气污染物PM2.5溯源 被引量:2
12
作者 董红召 金灿 +2 位作者 唐伟 佘翊妮 林盈盈 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1296-1304,共9页
针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜... 针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜索算法嵌入遗传算法加快反算模型的搜索过程,反算得到污染源强度和位置.依托杭州市亚运板球场馆大气感知器网络进行实验验证,监测2021年10月PM2.5质量浓度、气象数据,对所提出的混合式大气污染溯源方法进行实验验证.实验结果表明:改进遗传-模式搜索算法对于多维变量的搜索效果较好,能快速精准地反算污染源的位置和强度,可以为微尺度管控区域突发性气体污染防治提供应急决策参考. 展开更多
关键词 源强反算 遗传-模式搜索算法 高斯烟羽模型 微尺度管控 颗粒物污染溯源
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基于BP-GA算法的微震源反演研究 被引量:1
13
作者 于淼 陈祖斌 王连飞 《电子技术应用》 北大核心 2013年第5期135-137,共3页
针对传统非线性反演方法易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,研究了一种基于BP神经网络和遗传算法的微震源定位反演方法。重点论述了BP-GA混合算法的理论基础与模型建立,并结合实例进行了3层介质模型微震源定位反演仿真。
关键词 BP神经网络 遗传算法 微震源 反演
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GA-BP神经网络在钛合金微弧氧化膜厚度预测上的应用 被引量:1
14
作者 牛宗伟 李明哲 《电镀与环保》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期42-44,共3页
采用微弧氧化技术制备钛合金微弧氧化膜。通过正交试验得到了不同电解液组成下的膜层厚度,借助Matlab软件建立4-11-1的BP神经网络模型,利用遗传算法对网络的权值与阈值进行优化。优化后的网络能够较好地反映电解液参数与膜层厚度间的内... 采用微弧氧化技术制备钛合金微弧氧化膜。通过正交试验得到了不同电解液组成下的膜层厚度,借助Matlab软件建立4-11-1的BP神经网络模型,利用遗传算法对网络的权值与阈值进行优化。优化后的网络能够较好地反映电解液参数与膜层厚度间的内在规律。与BP神经网络模型相比,GA-BP神经网络模型的预测精度更高。 展开更多
关键词 微弧氧化 钛合金 神经网络 遗传算法
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微观轨迹信息驱动的Bi-LSTM合流区车速预测 被引量:5
15
作者 秦雅琴 夏玉兰 +1 位作者 钱正富 谢济铭 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期120-128,共9页
为明确城市快速路合流区的微观速度特性,确保车辆在衔接段运行速度协调可控,使车辆安全运行。首先,基于无人机高空视频,从广域视角提取了典型多车道交织区全样本高精度车辆轨迹数据,分析车速的累积频率、分布趋势、特征百分位值等运行... 为明确城市快速路合流区的微观速度特性,确保车辆在衔接段运行速度协调可控,使车辆安全运行。首先,基于无人机高空视频,从广域视角提取了典型多车道交织区全样本高精度车辆轨迹数据,分析车速的累积频率、分布趋势、特征百分位值等运行特性。然后,基于可有效捕捉前向历史速度数据的变化特征的LSTM模型,构建Bi-LSTM车速预测模型;考虑到人工设置训练参数对模型预测性能的影响较大、时间较长,提出基于遗传算法优化的Bi-LSTM速度预测模型(GA-BiLSTM)。最后,以R^(2)、Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE、秩相关rs这7类评价指标,建立多指标融合的评价方案。结果表明:GA-Bi-LSTM速度预测模型表现较优,拟合指标R^(2)、秩相关rs分别为0.9046、0.9495,误差指标Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE分别为0.0041、0.4470、0.1997、0.4469、0.0765。研究成果可为城市快速路的合流区车速调控提供理论依据。 展开更多
关键词 交通工程 速度预测 GA-Bi-LSTM 多车道交织区 微观轨迹数据 遗传算法
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铝合金板件自冲铆接性能的响应面-遗传算法优化 被引量:2
16
作者 卢秋霞 刘洁 王志鹏 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期57-63,共7页
为了改善自冲铆接的接头性能,提出了融合二阶响应面模型和存档微遗传算法的多目标优化方法。介绍了自冲铆接原理和铆接过程,建立了提高接头底切量、剩余厚度、底部厚度的多目标优化模型。选择了待优化的模具参数,基于极差分析和主效应... 为了改善自冲铆接的接头性能,提出了融合二阶响应面模型和存档微遗传算法的多目标优化方法。介绍了自冲铆接原理和铆接过程,建立了提高接头底切量、剩余厚度、底部厚度的多目标优化模型。选择了待优化的模具参数,基于极差分析和主效应图对模具参数的灵敏度进行了分析。基于中心复合实验设计法与二阶响应面法,对模具参数和质量参数之间的函数关系进行了拟合,经决定系数和修正决定系数验证,二阶响应面的拟合精度较高。使用存档微遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了优化的模具参数。经生产验证并与工厂的自冲铆接接头相比较可知,优化的接头底切量提高了10.00%,底部厚度提高了8.61%,剩余厚度提高了3.11%,抗拉剪能力提高了5.68%。以上数据表明,经过优化后,自冲铆接的接头性能得到了有效提高。 展开更多
关键词 自冲铆接 极差分析 主效应图 二阶响应面模型 存档微遗传算法 抗拉剪能力
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基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究
17
作者 许丹宇 王琦 +4 位作者 唐运平 张志扬 石岩 孙凯 柴树满 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1723-1728,共6页
将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法(AGSA);基于支持向量机(SVM)的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统(CMF)产水... 将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法(AGSA);基于支持向量机(SVM)的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统(CMF)产水预测模型;通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证,结果表明:该模型较好地揭示了CMF系统产水变化规律,模拟与实测结果间的误差小、相关性强(R2=0.91、MAE=0.0132、SSE=0.0055、RMSE=0.0155),说明模型具有较强的预测能力;采用留一法对训练样本进行交叉验证(R2=0.89、MAE=0.0164、SSE=0.0073、RMSE=0.0178),表明该模型同时具有良好的稳健性。此外,将基于AGSA-SVM的模型与神经网络BP算法进行了比较,结果显示:应用AGSA-SVM建立的模型在稳健性和预测能力都优于BP算法,因此该算法更适合于对CMF系统进行产水预测研究。 展开更多
关键词 连续微滤 支持向量机 加速遗传模拟退火算法 BP神经网络 膜通量
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基于有序电磁谐振单元的可见光透明吸波电磁功能超材料吸波体
18
作者 王琛瑞 黄文彬 +3 位作者 李天昊 薛雄 张馥麟 刘伟建 《表面技术》 北大核心 2026年第1期136-144,共9页
目的设计并制备一种在可见光波段具有高透过率、同时在微波频段具备强吸收性能的电磁功能超材料吸波体,以实现“透光-吸波”一体化功能,为新一代多功能电磁兼容材料的发展提供技术路径。方法采用“结构设计-参数优化-制备验证”的系统... 目的设计并制备一种在可见光波段具有高透过率、同时在微波频段具备强吸收性能的电磁功能超材料吸波体,以实现“透光-吸波”一体化功能,为新一代多功能电磁兼容材料的发展提供技术路径。方法采用“结构设计-参数优化-制备验证”的系统研究方法,基于有序电磁谐振单元构型,设计了以PC为基体层、PVC为中间介质层、ITO电阻膜为功能层的多层超材料结构。采用遗传算法对PC基体层厚度、超材料单元结构的关键几何参数以及ITO电阻膜的方阻值进行多目标协同优化,在保证可见光透过率高于80%的前提下,寻求最优的吸波性能。运用超快激光微纳制造技术,实现方环型超材料结构单元微纳米级的精准成型。结果本研究制备的优选超材料样件在7.24~17.65 GHz的宽频带范围内,实现了反射率低于-10 dB的有效电磁波吸收,吸收带宽达到10.41 GHz。通过超材料电磁场分析发现,方环结构单元在谐振频点处引发了显著的电场聚集效应,其局部电场密度显著提升并导致了功率损耗密度集中,证实了电磁能量被高效地转化为热能而耗散。结论基于有序方环型ITO谐振单元的超材料结构,能够通过激发结构谐振来有效调控与耗散入射电磁波能量。遗传算法的优化设计是实现宽频带吸波与高可见光透过的关键。透明超材料吸波体在保持高光学透明度的同时,具备优异的宽频微波吸收性能,为解决特定场景下的电磁兼容与光学透视矛盾问题提供了一种有效的技术方案。本研究进一步证明了基于遗传算法结合超快激光微纳制造的技术路径,在开发更复杂多功能电磁材料方面具有巨大的潜力和应用价值。 展开更多
关键词 电磁谐振 超材料 高透光率 遗传算法 宽频吸波 激光微纳制造
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量子遗传-神经网络算法的润滑油动力粘度值可见近红外光谱分析 被引量:7
19
作者 刘晨阳 唐兴佳 +3 位作者 于涛 王泰升 卢振武 鱼卫星 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1634-1639,共6页
润滑油动力粘度是划分润滑油品质的重要依据之一,高铁变速箱润滑油需要进行实时、快速、无损的检测,因此提出一种基于可见近红外光谱微型模块结合量子遗传-神经网络算法对润滑油粘度值进行定量分析的新方法。不仅实现了高铁变速箱润滑... 润滑油动力粘度是划分润滑油品质的重要依据之一,高铁变速箱润滑油需要进行实时、快速、无损的检测,因此提出一种基于可见近红外光谱微型模块结合量子遗传-神经网络算法对润滑油粘度值进行定量分析的新方法。不仅实现了高铁变速箱润滑油动力粘度的无损快速实时检测,还进一步提高了对润滑油动力粘度预测的精度。微型光谱仪具有性能优良、体积小巧等优势,在便携式光谱无损检测方面用途越来越多。在这里,选用可见短波近红外和近红外波导光栅两种微型光谱模块进行光纤耦合,实现了330~1700 nm可见-近红外波段光谱拼接。首先我们采用该组合微型光谱仪对13种不同粘度的润滑油共78个样本进行光谱扫描得到原始光谱数据。原始光谱经过Savitzky-Golay卷积平滑后,再一阶求导,可以有效地消除基线漂移和背景噪声。然后采用主成分分析和马氏距离相结合的方法来识别浓度界外样本,剔除界外样本3个。最后采用BP(back propagation)神经网络和量子遗传神经网络两种回归算法分别建立定量分析模型,并对比分析了两种算法的性能。量子遗传算法是量子计算和遗传算法相结合地一种概率进化算法,采用量子染色体的形式,利用量子逻辑门进行全局搜索,从而可以利用量子遗传算法优化神经网络地权重和阈值,提高建模效率和精度。分别用BP神经网络算法和量子遗传-神经网络算法进行建模仿真,从75个样本随机抽取10个样本作为预测集,其余65个为建模集。在量子遗传寻优算法中,其种群数目设置为40,终止代数为200,寻优结果表明该算法在训练81代后可快速得到最优解。比较两种建模算法的预测结果,采用量子遗传-神经网络算法相比BP神经网络算法得到的粘度预测结果均方根误差从0.3455降低至0.0294,决定系数从0.8504升至0.9799,可知量子遗传-神经网络算法的预测能力明显强于BP神经网络。为进一步提高润滑油粘度的定量分析准确度和微型光谱模块应用于高铁齿轮箱润滑油在线、实时、快速检测提供了参考方法。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱微型模块 润滑油 动力粘度 量子遗传算法 神经网络算法
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基于多目标遗传算法的Σ-ΔMEMS加速度计优化设计 被引量:3
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作者 王梦醒 刘丹 +2 位作者 熊兴崟 李宗伟 韩可都 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期64-66,69,共4页
针对单目标遗传算法设计优化高阶Σ-Δ微机电系统(Σ-ΔMEMS)加速度计时易出现的稳定性问题,提出了基于多目标遗传算法的MEMS加速度计环路滤波器优化设计方法。对三阶非限定性Σ-ΔMEMS加速度计系统,采用多目标遗传算法,将∞—范数和信... 针对单目标遗传算法设计优化高阶Σ-Δ微机电系统(Σ-ΔMEMS)加速度计时易出现的稳定性问题,提出了基于多目标遗传算法的MEMS加速度计环路滤波器优化设计方法。对三阶非限定性Σ-ΔMEMS加速度计系统,采用多目标遗传算法,将∞—范数和信噪比作为设计目标对其环路滤波器参数进行优化设计。结果表明:相比只针对信噪比进行优化的传统单目标遗传算法,多目标遗传算法在确保高信噪比的同时,提高了系统的相位裕度,使得最大稳定输入信号范围增幅超过1倍,增强了系统对MEMS敏感元件工艺误差的鲁棒性。 展开更多
关键词 微机电系统 多目标遗传算法 稳定性 环路滤波器
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