基于GA-BP的移动通信设备故障诊断

针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明：本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。     

YBCO高温超导螺管磁体的优化设计

螺管线圈具有结构简单,材料利用率高等优点,是一种应用较为广泛的磁体结构.但单螺管线圈也具有漏磁较大,均匀度不高的缺点.针对螺管线圈的基本特征,包括磁场强度、磁场分布、磁体的内半径、磁体的漏磁等,本文利用数值计算的方法对高温超导螺管磁体结构进行了优化.在结构优化过程中,文中采用全局搜索能力较强的遗传算法和局部搜索能力较强的非线性规划算法相结合的非线性遗传算法进行优化,使超导磁体在满足一定约束条件的情况下达到最少的超导带材用量,以节约磁体的制造成本.同时比较分析了结构优化前后超导磁体的DSV(diameter spherical volume)区域的均匀度和杂散场分布.     

改进路径规划算法在桥式起重机中的应用

原有的桥式起重机路径规划算法是以路径最短为目标函数,规划得到的路径存在多个拐点,在实际操作中由于起重机大车和小车的频繁起制动,使负载摆动较大且耗费了大量时间,严重影响了桥式起重机转载的效率;在分析桥式起重机自身结构和运行系统特点的基础上,通过改变原有替补栅格集合使大车和小车交替运行,同时将拐点的数量结合到路径规划算法的目标函数中,规划得到了无斜线,拐点少且路径短的最优路径;通过仿真与实验,对比得到在实际转载中改进算法得到的路径用时较短,证明了改进后的路径规划算法在实践上的可行性。     

基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割

构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法(OTSU)、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。     

基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究

演化硬件作为新的硬件载体,具有自组织、自适应、自修复的能力,是人工智能在高能激光控制方面的一个重要应用。遗传算法是影响硬件演化速度的一个重要因素。针对目前传统遗传算法进化时间长、运算量大的问题,提出了一种改进的猴王遗传算法——种群杂交猴王遗传算法。受自然界生物种群杂交优势的启发,种群杂交猴王遗传算法将参与进化的基因序列划分为Nd个独立进化的子种群。每个子种群独立按照猴王遗传算法进化Td代形成原始种群的Nd个亚种群后,交换亚种群的猴王基因重复猴王遗传操作,在亚种群中产生具有杂交优势的后代。分析表明:与猴王遗传算法相比,种群杂交猴王遗传算法可以将每一代基因排序的运算量减小到1/Nd,并且更加利于并行实现。基于MATLAB和Modelsim的仿真分析表明:种群杂交猴王遗传算法具有更快的收敛速度和更优的进化结果。     

10MJ高温超导环形磁体电磁优化设计

随着超导技术的发展,大容量、高场强的高温超导磁体已成为未来超导磁体的主要发展方向。文中以10MJ高温超导环形磁体为研究对象,以磁体的总用线量为优化目标,采用二代YBCO带材进行了环形磁体的电磁优化设计,利用遗传算法和有限元建模获得了磁体的最小总用线量,分析了在满足磁体储能量的情况下,线圈的内直径和线圈个数对环形磁体临界电流、总用线量的影响。     

磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制。试验结果表明,本文提出的控制策略能够很好的跟踪被控对象的参数变化,在存在干扰的情况下也能有较强的自适应能力,能够提高磨机台时产量,并提高矿厂的经济效益。     

面向星敏感器的星模式识别算法

介绍了到目前为止出现的所有面向星敏感器的星模式识别算法,它们是概率统计算法、三角形算法、匹配组算法、网格算法、奇异值分解算法、神经网络算法和遗传算法,并分两组比较了它们的性能,给出了具有指导意义的结论。     

磁流变弹性体自调谐式吸振器及其优化控制

本文研制了一种基于磁流变弹性体的自调谐式吸振器,它利用磁流变弹性体这种新型智能材料作为吸振器的弹性元件和阻尼元件,通过外加磁场控制磁流变弹性体的剪切模量来改变吸振器的固有频率,实现吸振器的移频.并将遗传算法改进移植到吸振器,对其进行优化控制.实验结果表明,这种遗传算法具有全局搜索和快速收敛的特点,它能使吸振器快速找到吸振器减振效果最佳点,并且经过优化控制的磁流变弹性体自调谐式吸振器在移频范围内具有很好的减振效果,减振效果最高可达25dB.     

腐蚀管道的可靠度分析方法研究

对腐蚀管道的模糊可靠度计算方法进行了深入研究，提出了确定性可靠度和模糊可靠度两个基本概念；提出了基于断裂失效判据、基于FAD失效评估图和基于剩余强度3种方法计算模糊可靠度的方法；提出了3种新的方法计算确定性可靠度，即改进的JC法、GA—JC法和改进的Monte-Carlo法．以胜利油田某试验区已加入缓蚀剂的注水管道为例，采用本文建立的计算模糊可靠度的3种计算方法和确定性可靠度的3种方法，分别计算注水管道可靠度随着时间的变化趋势．在模糊可靠度的3种计算方法中，基于剩余强度失效方法比较适中，是计算模糊可靠度较好的方法；在确定性可靠度的3种计算方法中，改进的Monte-Carlo法较好．