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基于粒子群神经网络的轮盘优化 总被引:3,自引:2,他引:1
将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径. 相似文献
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为实现航空发动机维修中构型控制,建立了基于Petri网的构型控制描述模型,通过变迁序列的激发求得改型后可能的零件集合,作为后续的约束满足条件,并提出一种基于小生境遗传算法的发动机构型多方案求解方式. 相似文献
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采用圆环阵列天线,利用最小规范算法和线性约束最小方差算法对弱GPS信号的干扰信号进行了抑制,并分别针对固定和可变天线阵元数目以及固定和可变干扰信号等多种情况进行了仿真和分析.GPS信号的功率电平假设为-175dBW,干扰信号的功率值在-100dBW~-140dBW范围内可变.仿真结果表明,圆环天线阵列能精确地判定干扰信号的来波方向,该方法能很好地改善对来波干扰信号的赋零深度. 相似文献
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动态电压调整(DVS)技术是软件节能技术的另一种形式。由于CMOS电路的能耗和供电电压的平方及频率成正比关系,所以降低供电电压和频率是减少能耗的最有效方法之一。本文首先对DVS的各种算法作了详细的分类分析。然后,以"使用更新法"估计空闲时间的任务间DVS算法为例,采用嵌入式Linux操作系统对其进行了优化。最后,讨论了实现具有动态电压调解功能的嵌入式Linux操作系统的节能方法。 相似文献
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以高空长航时无人机的总体方案研究为背景,对高空长航时无人机总体参数建立了多目标优化模型,运用多目标遗传算法进行优化设计,最后通过建立的计算机程序得出优化结果.多目标优化用于高空长航时无人机总体参数优化,可以更加合理地评价高空长航时无人机的总体参数的最佳组合,避免设计上的缺陷,提高设计效率.结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值. 相似文献
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