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基于DMPSO算法的大型船舶动力部件生产车间布局优化
被引量：
6
1
作者
张青雷
张帆
段建国
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期344-351,共8页
大型船舶动力部件必须具有良好的内部组织和极高的尺寸精度要求,合理的车间布局能有效改善工艺,降低设备间的物料搬运成本。以降低车间物料搬运成本为目标,采用二维向量表征设备的空间位置,建立相应的布局数学模型,并用一种新模式粒子...
大型船舶动力部件必须具有良好的内部组织和极高的尺寸精度要求,合理的车间布局能有效改善工艺,降低设备间的物料搬运成本。以降低车间物料搬运成本为目标,采用二维向量表征设备的空间位置,建立相应的布局数学模型,并用一种新模式粒子群优化算法对模型进行求解。该算法根据粒子的分布情况和算法所处的迭代阶段来动态改变惯性因子大小,并对每个粒子的飞行情况进行调整,从而提高了粒子搜索到全局最优解的可能性。通过对比三组加速因子方案选取最优结果来提高算法的寻优质量。最后给出了船用曲轴车间布局算例,结合车间实际情况得到了优化后的布局,并对优化后的车间布局进行三维可视化建模。结果表明,该算法有较强的寻优能力,能有效减少物料搬运费用,在实际车间布局中切实可行。
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关键词
车间布局
粒子群优化算法
船舶动力部件
全局最优解
dmpso
算法
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职称材料
基于改进粒子群优化算法的机身室内指纹定位研究
被引量：
2
2
作者
毕杨
张杨梅
+1 位作者
刘坤
李军芳
《航空科学技术》
2024年第12期54-59,共6页
飞机结构强度测试地面试验是飞机研制中不可或缺的环节,对保障人员安全、提升性能、降低成本具有重要意义。为在室内测试环境中提高测试效率并获取较高的机身定位精度性能,本文将双变异粒子群优化(DMPSO)算法融入室内无线定位技术,提出...
飞机结构强度测试地面试验是飞机研制中不可或缺的环节,对保障人员安全、提升性能、降低成本具有重要意义。为在室内测试环境中提高测试效率并获取较高的机身定位精度性能,本文将双变异粒子群优化(DMPSO)算法融入室内无线定位技术,提出一种基于改进粒子群优化算法的飞机机身室内指纹定位方法,并通过试验验证其有效性。结果表明,相比传统的粒子群优化(PSO)算法和极大似然估计(MLE)算法,本文所提出的DMPSO定位方案在平均定位误差方面表现出色,平均定位误差为0.4341m,显著优于PSO的0.7263m和MLE的0.8089m。因此,DMPSO方法具有更高的定位精度和稳定性。本文的研究成果不仅为飞机结构强度测试地面试验提供了一种新的思路,同时也为室内无线定位技术提供了一种有效的定位精度提升方案。
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关键词
机身结构强度测试
室内定位
改进粒子群优化算法
dmpso
定位误差
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职称材料
题名
基于DMPSO算法的大型船舶动力部件生产车间布局优化
被引量：
6
1
作者
张青雷
张帆
段建国
机构
上海海事大学中国(上海)自贸区供应链研究院
上海海事大学物流工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期344-351,共8页
基金
上海市(临港)产业转型升级发展专项资金资助项目(T-220217001)
地方院校能力建设专项计划资助项目(18040501600)
文摘
大型船舶动力部件必须具有良好的内部组织和极高的尺寸精度要求,合理的车间布局能有效改善工艺,降低设备间的物料搬运成本。以降低车间物料搬运成本为目标,采用二维向量表征设备的空间位置,建立相应的布局数学模型,并用一种新模式粒子群优化算法对模型进行求解。该算法根据粒子的分布情况和算法所处的迭代阶段来动态改变惯性因子大小,并对每个粒子的飞行情况进行调整,从而提高了粒子搜索到全局最优解的可能性。通过对比三组加速因子方案选取最优结果来提高算法的寻优质量。最后给出了船用曲轴车间布局算例,结合车间实际情况得到了优化后的布局,并对优化后的车间布局进行三维可视化建模。结果表明,该算法有较强的寻优能力,能有效减少物料搬运费用,在实际车间布局中切实可行。
关键词
车间布局
粒子群优化算法
船舶动力部件
全局最优解
dmpso
算法
Keywords
workshop layout
particle swarm optimization(PSO)
algorithm
ship power component
global optimal solution
dmpso algorithm
分类号
TH181 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进粒子群优化算法的机身室内指纹定位研究
被引量：
2
2
作者
毕杨
张杨梅
刘坤
李军芳
机构
西安航空学院
飞行器多模态异构信息智能感知与处理技术陕西省高等学校重点实验室
出处
《航空科学技术》
2024年第12期54-59,共6页
基金
航空科学基金(201809T7001,2019ZH0T7001)。
文摘
飞机结构强度测试地面试验是飞机研制中不可或缺的环节,对保障人员安全、提升性能、降低成本具有重要意义。为在室内测试环境中提高测试效率并获取较高的机身定位精度性能,本文将双变异粒子群优化(DMPSO)算法融入室内无线定位技术,提出一种基于改进粒子群优化算法的飞机机身室内指纹定位方法,并通过试验验证其有效性。结果表明,相比传统的粒子群优化(PSO)算法和极大似然估计(MLE)算法,本文所提出的DMPSO定位方案在平均定位误差方面表现出色,平均定位误差为0.4341m,显著优于PSO的0.7263m和MLE的0.8089m。因此,DMPSO方法具有更高的定位精度和稳定性。本文的研究成果不仅为飞机结构强度测试地面试验提供了一种新的思路,同时也为室内无线定位技术提供了一种有效的定位精度提升方案。
关键词
机身结构强度测试
室内定位
改进粒子群优化算法
dmpso
定位误差
Keywords
aircraft structure strength test
indoor localization
Improved particle swarm optimization
algorithm
dmpso
positioning error
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DMPSO算法的大型船舶动力部件生产车间布局优化
张青雷
张帆
段建国
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进粒子群优化算法的机身室内指纹定位研究
毕杨
张杨梅
刘坤
李军芳
《航空科学技术》
2024
2
在线阅读
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职称材料
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