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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
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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》 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⁃Newton的超深井最大安全起下钻速度预测
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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AHC-PSO-RF代理模型的大型集装箱船参数横摇运动快速预报
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作者 孙强 谭杰 周耀华 《中国舰船研究》 北大核心 2026年第1期104-113,共10页
[目的]针对传统基于水动力学的数值模拟方法计算船舶参数横摇存在计算成本高、操作要求高且无法覆盖所有装载工况等问题,提出一种融合特征物理化重构、凝聚层次聚类(AHC)与改进随机森林(RF)的集成机器学习替代模型,用于高效预测船舶参... [目的]针对传统基于水动力学的数值模拟方法计算船舶参数横摇存在计算成本高、操作要求高且无法覆盖所有装载工况等问题,提出一种融合特征物理化重构、凝聚层次聚类(AHC)与改进随机森林(RF)的集成机器学习替代模型,用于高效预测船舶参数横摇幅值。[方法]利用AHC压缩特征维度,降低模型复杂度和计算开销;采用粒子群算法(PSO)对RF超参数进行全局寻优。[结果]基于某大型集装箱船多工况水动力数值模拟结果数据的验证结果表明:与广义回归神经网络(GRNN)及未优化RF模型相比,在迎浪和艉随浪工况下,该模型(AHC–PSO–RF)在横摇有义值预测中的决定系数(R2)平均提升5.84%与0.27%,均方根误差(RMSE)平均降低59.28%与10.69%,预测精度较高。此外,模型在单个装载工况的平均计算耗时相比于水动力数值模拟方法减少84.5%。[结论]该模型在批量预测任务中具备显著效率优势,证明了其作为高效替代方案的工程实用价值。 展开更多
关键词 船舶稳性 参数横摇 代理模型 凝聚层次聚类−粒子群优化−随机森林模型 集装箱船 动稳性预报
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一种基于改进PSO算法的新型电力系统负荷波动柔性控制
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作者 王超 《自动化技术与应用》 2026年第1期157-160,共4页
由于当下电力需求的季节性、时段性等特点,导致电力需求在时间上存在差异,使得供需不匹配,造成供需矛盾。为此,柔性负荷调节成为解决供需矛盾的主要手段之一。为提高电力系统的稳定性和可靠性,研究一种基于改进PSO算法的新型电力系统负... 由于当下电力需求的季节性、时段性等特点,导致电力需求在时间上存在差异,使得供需不匹配,造成供需矛盾。为此,柔性负荷调节成为解决供需矛盾的主要手段之一。为提高电力系统的稳定性和可靠性,研究一种基于改进PSO算法的新型电力系统负荷波动柔性控制方法。研究分为两个部分,前一部分将电压偏离量作为稳定性目标,将控制成本作为经济性目标,由二者构建新型电力系统负荷波动柔性控制多目标函数;后一部分利用细菌觅食优化算法改进PSO算法,利用改进PSO算法对多目标函数进行求解,得出新型电力系统负荷波动柔性控制方案。结果表明,控制前新型电力系统的负荷在[85 MW~400 MW]之间波动,用所研究方法控制后,负荷波动范围在[218 MW~258 MW]之间,二者相比,波动范围缩小,由此证明了所研究方法的控制性能佳。 展开更多
关键词 改进pso算法 新型电力系统 负荷波动 柔性控制方法 细菌觅食优化算法
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SVM-PSO在微铣削表面粗糙度预测中的应用
5
作者 王二化 赵宇航 刘颉 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期119-123,共5页
这里提出了一种基于振动信号的微铣削表面粗糙度预测方法,首先提取微铣削振动信号小波包系数的均方根、峭度、偏度以及小波包能量比作为表面粗糙度的特征,并构建特征库。然后利用基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)... 这里提出了一种基于振动信号的微铣削表面粗糙度预测方法,首先提取微铣削振动信号小波包系数的均方根、峭度、偏度以及小波包能量比作为表面粗糙度的特征,并构建特征库。然后利用基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型实现微铣削表面粗糙度的预测,其中,PSO用来优化SVM模型的关键参数,避免这些关键参数选择的不合适所带来的过拟合和局部最优问题。这里提出的微铣削表面粗糙度预测方法精度较高,平均预测误差为2.37%。 展开更多
关键词 微铣削 表面粗糙度 小波包分解 支持向量机 粒子群优化
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基于PSO-GA的铁路工程施工进度计划多目标优化研究
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作者 张飞涟 何姚阳 +5 位作者 韦有波 张彦春 赵新琛 吴喆 潘浩 蒙滇 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第1期327-339,共13页
针对铁路工程现有施工进度计划优化方法存在的局限性,对铁路工程施工进度计划多目标优化问题进行研究,提出铁路工程施工进度计划多目标优化方法。考虑资金的时间价值,以铁路工程施工总成本为核心优化目标,将工期和资源均衡作为次要目标... 针对铁路工程现有施工进度计划优化方法存在的局限性,对铁路工程施工进度计划多目标优化问题进行研究,提出铁路工程施工进度计划多目标优化方法。考虑资金的时间价值,以铁路工程施工总成本为核心优化目标,将工期和资源均衡作为次要目标转化为约束条件,构建铁路工程施工进度计划多目标优化模型。模型以各项施工活动的主要设备−劳动力作业组数量和开工时间为决策变量,综合考虑逻辑关系、工作面作业组最大配置数量等5类约束。由于铁路工程施工进度计划多目标优化模型属于连续、非线性问题,且变量和约束条件较为复杂,引入将粒子群算法与遗传算法相结合的粒子群−遗传算法(PSO-GA),在粒子群算法的基础上结合遗传算法的选择、交叉、变异操作进行改进,以便充分发挥粒子群算法的快速收敛与遗传算法的全局搜索优点,实现对铁路工程施工进度计划多目标优化问题的高效率、高精度求解。基于构建的铁路工程施工进度计划多目标优化模型,运用PSO-GA算法对某铁路工程L桥梁项目施工进度计划进行优化,结果表明优化后方案的施工总成本降低了51.44万元,工期缩短了120 d,主要设备及劳动力投入数量的相对波动性分别降低了14.66%和16.78%,验证了该优化模型和优化算法的适用性和有效性。研究成果可为建设周期长、投资规模大的铁路工程施工进度计划多目标优化提供一定的借鉴和参考。 展开更多
关键词 铁路工程 施工进度计划 多目标优化 粒子群算法 遗传算法
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基于PSO-SMO的分布式驱动车辆轮胎力级联估计
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作者 王姝 杨再杰 +1 位作者 赵轩 吕洋 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第1期27-35,共9页
针对传统以轮胎模型为基础的轮胎力估计依赖准确的轮胎模型和路面附着系数等参数的缺点,提出一种基于粒子群优化滑模算法(PSO-SMO)的轮胎力级联估计器。首先,考虑车辆运动时的质心偏移和悬架运动,建立车辆载荷转移模型估计轮胎垂向力;同... 针对传统以轮胎模型为基础的轮胎力估计依赖准确的轮胎模型和路面附着系数等参数的缺点,提出一种基于粒子群优化滑模算法(PSO-SMO)的轮胎力级联估计器。首先,考虑车辆运动时的质心偏移和悬架运动,建立车辆载荷转移模型估计轮胎垂向力;同时,以车轮动力学模型为基础,基于PSO-SMO估计算法设计轮胎纵向力估计器。在此基础上,以纵向力和垂向力估计值为已知信息,结合前轮转角、横摆角速度等参数,基于PSO-SMO估计算法实现侧向力估计。最后在Carsim-Simulink联合仿真平台下进行仿真试验。结果表明,在不同行驶工况下,该估计器能够有效估计轮胎力,相比传统观测器收敛速度更快,估计精度更高,尤其是在附着系数变化的路面下鲁棒性更强。 展开更多
关键词 质心偏移 粒子群优化算法 滑模观测器 轮胎力
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基于KPCA和PSO-SVM组合算法的齿轮裂纹故障信号诊断
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作者 杨琳 李超 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期114-117,122,共5页
为了弥补支持向量机(SVM)会造成局部极小或出现过拟合情况,把粒子群优化(PSO)加到SVM模型内,完成SVM模型核函数的优化效果。针对齿轮裂纹故障诊断情况,设计了一种基于核主成分分析(KPCA)和PSO-SVM组合算法,并开展实际信号分析。研究结... 为了弥补支持向量机(SVM)会造成局部极小或出现过拟合情况,把粒子群优化(PSO)加到SVM模型内,完成SVM模型核函数的优化效果。针对齿轮裂纹故障诊断情况,设计了一种基于核主成分分析(KPCA)和PSO-SVM组合算法,并开展实际信号分析。研究结果表明:以PSO优化SVM核函数达到了高精度,获得更高分类精度。频域特征会降低分类精度,频域特征具备比时域特征更高精度。相比较其他算法,PSO-SVM算法达到最高精度,具备优异稳定性,获得合适的计算时间。当提高样本数量后,分类精度获得明显提升,设置过多训练样本则会产生过拟合问题,并且实际测试样本数不多,造成不稳定的分类状态。该研究对提高齿轮裂纹故障诊断效率具有很好的理论支撑价值,易于推广应用到其他的机械传动系统上。 展开更多
关键词 齿轮裂纹 故障诊断 主成分分析 支持向量机 粒子群优化
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基于PSO-SVM模型的黄河兰州段突发水污染安全评价
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作者 靳春玲 袁鹏飞 +2 位作者 贡力 郭芮 郭照清 《环境科学与技术》 北大核心 2026年第1期107-114,共8页
该研究旨在运用机器学习对黄河兰州段突发水污染状况进行精准评价,以全面了解该区域突发水污染的安全态势并为相关决策提供科学依据。基于DPSIR模型框架建立突发水污染风险评价指标体系,采用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型对该区域2... 该研究旨在运用机器学习对黄河兰州段突发水污染状况进行精准评价,以全面了解该区域突发水污染的安全态势并为相关决策提供科学依据。基于DPSIR模型框架建立突发水污染风险评价指标体系,采用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型对该区域2018-2023年的突发水污染安全级别进行评估,并将评估结果与鲸鱼优化支持向量机算法(WOA-SVM)及樽海鞘群优化支持向量机算法(SSO-SVM)模型的结果进行了详细对比。分析结果显示,该区域突发水污染安全评价等级在2018与2020年处于Ⅱ级,2019、2021以及2022年为Ⅲ级,2023年则降至Ⅳ级,总体呈现出从Ⅱ级逐步向Ⅳ级过渡且等级下降的态势。这一评估结论与实际情况高度吻合,从而有效验证了评估模型的适用性。对比研究表明,PSO-SVM模型在预测精确度与收敛速度上均超越了WOA-SVM与SSO-SVM模型。研究结果可为黄河兰州段突发水污染风险管理与防控提供理论基础与实践指导。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 支持向量机模型 突发水污染 风险评价 黄河兰州段
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基于APSO-PC-XGBoost模型的TBM施工隧洞岩体软弱破碎概率预测方法
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作者 李旭 于洪伟 +4 位作者 刘建国 叶明 任长春 吴根生 董子开 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2026年第1期134-144,共11页
为实现TBM掘进过程中岩体软弱破碎概率的快速、定量表征,以引绰济辽工程TBM施工过程中采集的大量实测数据为基础,对掘进参数在不同地质条件下的变化规律进行系统分析。通过对推进速度、刀盘转速、刀盘转矩和总推力等关键参数的统计特征... 为实现TBM掘进过程中岩体软弱破碎概率的快速、定量表征,以引绰济辽工程TBM施工过程中采集的大量实测数据为基础,对掘进参数在不同地质条件下的变化规律进行系统分析。通过对推进速度、刀盘转速、刀盘转矩和总推力等关键参数的统计特征与波动规律研究,筛选出推进速度、刀盘转速、刀盘转矩和总推力4个具有代表性的基础掘进参数,并基于能量与力学响应关系构建3个物理融合指标(转矩贯入指数、推力贯入指数、掘进比能),将基础掘进参数和物理融合指标作为模型输入。随后,引入自适应粒子群优化(APSO)算法和概率校准(PC)方法对模型进行优化和修正,提出融合智能优化与概率修正机制的APSO-PC-XGBoost模型,实现TBM掘进过程中岩体软弱破碎概率的实时预测。研究结果表明:1)推进速度、刀盘转矩、总推力和刀盘转速4个参数在由完整岩体向软弱破碎岩体过渡过程中,其均值显著下降,波动性明显增强;2)构建的APSO-PC-XGBoost模型较基础XGBoost模型F_(1)分数增大0.069,布里尔分数降低9.73%,显示出较高的预测精度与稳定性;3)提出不同围岩类别下概率阈值动态调整策略,并确定Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类围岩对应软弱破碎预警阈值分别为0.32、0.46、0.69。 展开更多
关键词 隧洞 TBM 岩体质量 岩体软弱破碎概率 极端梯度提升决策树 自适应粒子群优化算法 概率校准
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基于IPSO-NTSMC的光伏MPPT控制方法
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作者 常雨芳 罗梦瑶 +2 位作者 高鹏 严怀成 黄文聪 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期82-88,共7页
针对局部阴影下光伏阵列输出功率的多峰值问题,提出一种将改进粒子群算法和非奇异终端滑模控制融合的复合控制方法。首先,分析光伏阵列的数学模型及输出特性;其次,设计改进粒子群算法,减小惯性权重在算法执行过程中的影响,提高局部阴影... 针对局部阴影下光伏阵列输出功率的多峰值问题,提出一种将改进粒子群算法和非奇异终端滑模控制融合的复合控制方法。首先,分析光伏阵列的数学模型及输出特性;其次,设计改进粒子群算法,减小惯性权重在算法执行过程中的影响,提高局部阴影下光伏系统的输出功率;再次,设计非奇异终端滑模切换面,以克服传统滑模的奇异问题,简化系统结构并提高稳态精度;最后,通过Matlab/Simulink平台开展仿真实验,并与现有方法进行对比,结果表明所提策略在跟踪速度、稳态功率波动等方面均表现出更优性能,可显著改善光伏系统的最大功率点跟踪效果。 展开更多
关键词 光伏阵列 太阳电池 滑模控制 最大功率点跟踪 粒子群优化算法
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基于改进PSO算法的钢箱梁内喷砂机器人轨迹规划研究
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作者 王以宁 尹秋东 +3 位作者 王文蔚 龚果 刘金明 臧红彬 《机械传动》 北大核心 2026年第2期107-119,共13页
【目的】为提高钢箱梁内喷砂机器人的抗冲击能力和作业效率,提出一种基于改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的喷砂机器人轨迹规划方法。【方法】首先,利用改进D-H参数法建立机器人的正运动学方程,并用牛顿-拉夫逊... 【目的】为提高钢箱梁内喷砂机器人的抗冲击能力和作业效率,提出一种基于改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的喷砂机器人轨迹规划方法。【方法】首先,利用改进D-H参数法建立机器人的正运动学方程,并用牛顿-拉夫逊法求解该机器人的逆运动学数值解;其次,使用加权系数法定义机器人轨迹优化目标函数,并以该目标函数为PSO算法的适应度,通过改变粒子更新策略,对PSO算法进行了改进;最后,使用改进PSO算法求解4-5-4分段多项式插值时间,进而求解出机器人的轨迹。【结果】结果表明,粒子更新策略改进PSO算法使适应度的收敛速度提高了37.5%,且适应度最低;通过轨迹优化,机器人关节的运行时间缩短了10.67%,最大冲击总和减少了33.45%,平均冲击总和减少了32.34%。 展开更多
关键词 喷砂机器人 正逆运动学 轨迹规划 改进pso算法
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基于改进PSO的煤矿井下机车运输路径优化调度
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作者 刘登科 张宏伟 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期142-148,共7页
煤矿井下机车作为煤矿井下运输物料矸石工作的主要工具,其运输调度工作影响着煤矿企业生产效率,而传统调度方式主要以人工操作为主,运输效率较低。为提升井下机车运输效率,针对现有的煤矿井下辅助运输调度工作特点与实际调度需求,提出... 煤矿井下机车作为煤矿井下运输物料矸石工作的主要工具,其运输调度工作影响着煤矿企业生产效率,而传统调度方式主要以人工操作为主,运输效率较低。为提升井下机车运输效率,针对现有的煤矿井下辅助运输调度工作特点与实际调度需求,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的机车最优调度路径求解方案。该方案以运输原则为约束,构建以最小总运输距离为优化目标的调度模型,为井下机车调度工作提供理论支撑。再对基于改进粒子群优化算法的调度算法进一步优化,通过引入遗传算法(GA)中的交叉变异操作来增强空间粒子的多样性与寻优能力,最终得到最优调度路径。通过Matlab 2022b软件搭建了仿真平台,以首山一矿井下运输矸石实际生产数据为背景,对该算法进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的智能井下机车调度算法规划的运输路径更具合理性,不仅提高了机车资源利用率,还显著提升了井下辅助运输作业的整体效率。 展开更多
关键词 井下辅助运输 机车调度 数学模型 改进pso算法 GA 最短路径
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融合敏感度-机理的MOPSO铣削工艺参数增效优化
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作者 黄晓燕 赵家康 +2 位作者 马俊燕 廖小平 鲁娟 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第1期114-121,153,共9页
现有加工过程的多目标优化方法未能有效利用工艺参数的敏感度与机理信息,易陷入局部最优且解集多样性不足。为此,文章提出基于敏感度-机理信息驱动的多目标粒子群优化(sensitivity-mechanism integrated multi-objective particle swarm... 现有加工过程的多目标优化方法未能有效利用工艺参数的敏感度与机理信息,易陷入局部最优且解集多样性不足。为此,文章提出基于敏感度-机理信息驱动的多目标粒子群优化(sensitivity-mechanism integrated multi-objective particle swarm optimization, SMG-MOPSO)算法回归模型与经验公式,以构建表面粗糙度Ra、切削力F_(c)和材料去除率(material removal rate,MRR)预测模型;通过敏感度函数、主效应与交互作用分析,揭示工艺参数对优化目标的影响规律;在此基础上,针对MOPSO设计三项机制,即基于敏感度函数与机理趋势的自适应步长调节、融合敏感度导向与机理修正的速度更新、引入机理一致性的解集维护,以增强解集效果。铣削试验验证表明,所提方法在满足Ra与F_(c)约束的前提下,MRR提高24.40%,验证了该方法的有效性及工程应用潜力。 展开更多
关键词 铣削加工 粒子群优化 自适应机制 机理信息 敏感度函数
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基于改进PSO算法的精度自调结构模型布料悬垂模拟
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作者 许腾飞 张瑞云 +1 位作者 邢昊 纪峰 《国际纺织导报》 2026年第1期27-35,58,共10页
随着元宇宙科技的广泛应用,数字服装因拥有超越物理世界限制的虚拟时尚体验受到越来越多的关注。为精确模拟布料在虚拟空间的柔性、复杂的变形状态,需要大量的微单元来构造布料结构模型,造成模拟过程的计算量增大,因此如何平衡虚拟布料... 随着元宇宙科技的广泛应用,数字服装因拥有超越物理世界限制的虚拟时尚体验受到越来越多的关注。为精确模拟布料在虚拟空间的柔性、复杂的变形状态,需要大量的微单元来构造布料结构模型,造成模拟过程的计算量增大,因此如何平衡虚拟布料仿真的精度和速度是研究的热点。已有的精度自调结构布料模型,通过提高大弯曲区域的网格密度,一定程度上降低了仿真过程中的计算量,但由于对弯曲区域的搜索效率较低且阈值设定方式较固定,仍不能较好地解决仿真实时性和精确性问题。基于此,提出一种改进的粒子群算法(PSO算法)对虚拟布料表面进行全局随机搜索,记录布料表面各位置弯曲度,采用K-means聚类算法对细分阈值进行自动判别,最后建立布料悬垂动态仿真模型。改进后的PSO算法提高了对大弯曲部位的搜索效率,优化了精度自调结构织物模型的构建速度,同时减少了人为设定阈值对仿真效果可能带来的影响,实现了布料仿真精度和速度的有效平衡。 展开更多
关键词 精度自调网格 pso算法 K-MEANS算法 布料仿真 悬垂模拟
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基于PSO-BP的水质监测系统设计
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作者 张凌飞 赵明玉 +2 位作者 赵展文 陈博行 陈洋洋 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期33-41,共9页
为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后... 为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后上传至云端物联网平台并实时下载到本地数据库,以支持网络模型处理和数据可视化分析,实现了多区域信息采集。再结合粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的水质参数预测模型,实现对水质参数的预测补充,以提高系统的鲁棒性。通过实验验证系统水质信息采集的准确性以及参数预测模型的可靠性,结果表明,粒子群优化算法优化的BP神经网络模型对于pH值、温度、TDS和ORP四个参数的预测平均绝对百分比误差分别降低0.8269%、1.9475%、1.1039%和0.3125%,能够满足监测系统的需求。 展开更多
关键词 水质监测 无线传输 LoRa技术 粒子群优化算法 BP神经网络 参数预测
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FedPPB:基于PSO和Paillier加密算法的区块链联邦学习方法
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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》 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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A coupled IBM/Euler-Lagrange framework for simulating shock-induced particle size segregation 被引量:1
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作者 Archana Sridhar Jesse Capecelatro 《Acta Mechanica Sinica》 2026年第1期35-48,共14页
We present a numerical framework for simulating viscous compressible flows in the presence of solid particles with large size ratios.The volume-filtered Navier-Stokes equations are discretized using a class of high-or... We present a numerical framework for simulating viscous compressible flows in the presence of solid particles with large size ratios.The volume-filtered Navier-Stokes equations are discretized using a class of high-order low-dissipative finite difference operators with energy-preserving properties.No-slip,adiabatic boundary conditions are enforced at the surface of large particles(with diameters significantly larger than the local grid spacing)using a ghost-point immersed boundary method.Two-way coupling between the gas phase and small particles(with diameters proportional to the grid spacing)is accounted for through volumetric source terms for interphase momentum and energy exchange.A simple and efficient approach for collision detection between small and large particles is proposed.The framework is applied to simulations of planar shocks interacting with bidisperse distributions of particles with size ratios of approximately thirty.Particle dispersion and size segregation are reported and a simple analytical model for size segregation is proposed. 展开更多
关键词 particle BIDISPERSE SEGREGATION Shock Immersed boundary EULER-LAGRANGE
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基于特征优选与IPSO-LSTM的变压器故障诊断
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作者 胡俊泽 杨耿煌 +1 位作者 耿丽清 刘新宇 《电气传动》 2026年第1期89-96,共8页
针对变压器故障诊断精度差、准确率低的问题,提出一种基于数据特征优选与改进粒子群优化算法的长短期记忆网络(IPSO-LSTM)的变压器故障诊断方法。首先对原始数据集进行预处理,使用合成少数类样本过采样技术(SMOTE)扩充数据数量;其次利... 针对变压器故障诊断精度差、准确率低的问题,提出一种基于数据特征优选与改进粒子群优化算法的长短期记忆网络(IPSO-LSTM)的变压器故障诊断方法。首先对原始数据集进行预处理,使用合成少数类样本过采样技术(SMOTE)扩充数据数量;其次利用特征比值法扩充特征维数至20维,使用随机森林(RF)算法判断特征重要程度进行特征优选,降低过拟合风险;然后引入自适应惯性权重对PSO算法进行改进,利用改进后的PSO算法来优化LSTM最优超参数;最后输入特征优选后的数据进行变压器故障诊断。结果表明所构建的故障诊断模型诊断精度为91.6%。该优化模型与LSTM,HBA-LSTM和PSO-LSTM诊断模型相比,准确率分别提高了10.12%,5.95%,3.57%,证明IPSO-LSTM诊断模型有更高的诊断准确率,在变压器故障诊断领域有一定的实际意义。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 特征优选 随机森林 长短期记忆网络 粒子群优化算法
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An Eulerian-Lagrangian parallel algorithm for simulation of particle-laden turbulent flows 被引量:1
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作者 Harshal P.Mahamure Deekshith I.Poojary +1 位作者 Vagesh D.Narasimhamurthy Lihao Zhao 《Acta Mechanica Sinica》 2026年第1期15-34,共20页
This paper presents an Eulerian-Lagrangian algorithm for direct numerical simulation(DNS)of particle-laden flows.The algorithm is applicable to perform simulations of dilute suspensions of small inertial particles in ... This paper presents an Eulerian-Lagrangian algorithm for direct numerical simulation(DNS)of particle-laden flows.The algorithm is applicable to perform simulations of dilute suspensions of small inertial particles in turbulent carrier flow.The Eulerian framework numerically resolves turbulent carrier flow using a parallelized,finite-volume DNS solver on a staggered Cartesian grid.Particles are tracked using a point-particle method utilizing a Lagrangian particle tracking(LPT)algorithm.The proposed Eulerian-Lagrangian algorithm is validated using an inertial particle-laden turbulent channel flow for different Stokes number cases.The particle concentration profiles and higher-order statistics of the carrier and dispersed phases agree well with the benchmark results.We investigated the effect of fluid velocity interpolation and numerical integration schemes of particle tracking algorithms on particle dispersion statistics.The suitability of fluid velocity interpolation schemes for predicting the particle dispersion statistics is discussed in the framework of the particle tracking algorithm coupled to the finite-volume solver.In addition,we present parallelization strategies implemented in the algorithm and evaluate their parallel performance. 展开更多
关键词 DNS Eulerian-Lagrangian particle tracking algorithm Point-particle Parallel software
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