300MJ环状高温超导储能磁体的优化设计

介绍了300M J环状高温超导储能磁体优化设计的步骤。为了提高优化设计的效率,减少常规寻优方法的计算量,将改进的粒子群优化算法引入到高温超导储能磁体的优化设计中,给出了用B i-2223超导线材进行300M J环状储能磁体设计的优化结果,并采用商用电磁场有限元分析软件ANSYS对本文关于环状螺线管系统磁场、能量计算方法的正确性进行了验证。     

35kJ高温超导储能磁体的优化设计

介绍了35kJ高温超导储能磁体的设计步骤。为了减少常规寻优方法的计算量,将加权粒子群优化算法(WPSO)引入到高温超导储能磁体的优化设计中,给出了用B i-2223超导线材进行35kJ储能磁体设计的优化结果,分析了高温超导线材的各向异性对磁体临界电流的影响,并比较了两种不同的单螺线管磁体结构在不同优化目标的情况下,超导线材用量和杂散磁场的分布的变化。     

遗传-蚁群混合算法在高温超导匀场磁体优化设计中的应用

遗传算法具有很强的自适应性、鲁棒性和全局搜索能力,但其局部搜索能力相对较弱,计算后期易出现进化缓慢、过早收敛等问题,蚁群算法是近几年迅速发展起来的一种新的全局优化算法,具有正反馈机制,但是计算初期由于信息素差别小,初始收敛速度较慢.本文将这两种优化方法结合起来,充分发挥各自的优势,形成了遗传-蚁群混合算法,并选用测试函数对算法的优化性能作了对比计算,最后以高温超导匀场磁体为实际应用目标,以绕制磁体所用超导带长度为目标函数对磁体结构进行优化设计,优化方案比原始方案节省7.32%的超导带材用量.     

G-M制冷机在高温超导磁储能磁体直接冷却中的应用研究

分析了超导磁储能直接冷却的特点,对G-M制冷机应用于超导磁储能直接冷却进行了方案设计和负荷计算;针对应用于超导磁储能冷却的G-M制冷机分析了热力参数对制冷系数和熵产率的影响;根据高温超导磁体冷却的实验结果,研究了G-M制冷机在磁储能直接冷却应用中的关键技术问题。     

改进粒子群算法在云计算负载均衡中的应用研究

云计算系统采用虚拟化技术可以更加灵活和高效地分配运算资源,便于管理员根据用户任务需求按需分配云计算资源。但虚拟化后的云计算中心存在种类多样、数量庞大的虚拟机资源,难以将虚拟机合理地放置到物理主机集群上并达到较好的负载均衡。为此,给出了云计算中心虚拟机放置到物理主机的负载均衡模型,采用改进后的粒子群算法（PSO）来求解最优解。最后通过和常用虚拟机放置算法的仿真对比实验,验证了所提云计算负载均衡优化算法的有效性。     

粒子群-模拟退火混合算法在群控电梯中的应用

针对高层建筑电梯多、分布散、维修不及时等问题,提出了一个优化调度、报警维修及时的群控电梯系统;采用多目标优化方法建立数学模型,利用粒子群算法的概念简单、收敛速度快、易于实现的优点,同时引入模拟退火思想来克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,对目标函数进行优化,PLC编程计算出参数,上位机调度计算,根据算法结果,优化电梯,合理调度;经过MATLAB仿真分析表明,该系统节省了平均候梯时间、平均乘梯时间和系统能耗,缩短了故障时间和维修时间,具有较大的应用前景。     

改进粒子群算法的立体传声器阵列声成像系统阵形优化设计

提出改进的粒子群优化算法,获得波束方向图主瓣宽度和旁瓣级折中的优化立体阵形,避免基本实数粒子群算法仅采用旁瓣级或主瓣宽度一个性能指标优化而导致另一个性能指标恶化的问题,利用阵列视角限制进一步优化立体阵形并设计了声成像测量系统。改进的粒子群算法与基本粒子群算法仿真优化阵形比较表明改进粒子群算法设计的优化阵形在保持较窄的主瓣宽度的条件下具有较低的旁瓣级。阵列声成像测量系统的性能测量分析结果表明该系统的空间分辨率和旁瓣抑制能力与理论结果接近,验证了所提算法的有效性。     

基于混合算法的传导冷却高温超导磁体的优化设计

遗传算法是一种行之有效的优化算法，具有很强的自适应性、鲁棒性和全局搜索能力，但其亦存在着未成熟收敛及进化缓慢等问题．为提高遗传算法的寻优性能并考虑到磁体工程实际问题,本文对遗传算法作了改进，并与局部优化算法——序列二次规划算法相结合形成一种优势互补的混合算法，并将其应用于3．2T传导冷却Bi系高温超导磁体的优化设计中，取得了良好效果．     

量子势阱粒子群优化算法的改进研究

为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力, 通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程, 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法. 首先, 分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法, 并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法. 然后, 在势阱中心的设计方面, 为强调全局最优粒子的指导作用, 提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略. 实验结果表明, 三种势阱粒子群优化算法性能比较接近, 都优于原算法, 且Delta势阱模型略优于其他两种.     

舰船电力系统用1MJ高温超导环型储能磁体的设计研究

介绍了舰船电力系统用 1MJ环型高温超导储能磁体的设计优化步骤 ,进行了环型磁体线圈最大磁场的优化、环型磁体单元尺寸的优化和环型磁体单元数目的优化 ,并得出了合适的磁体线圈尺寸。磁体线圈上的最大磁感应强度为 3-4 T,单元数目较大的环型磁体适用于 1MJHTS- SMES     

Shooting algorithm and particle swarm optimization based Raman fiber amplifiers gain spectra design

An initial value determination method with a contraction factor for the counter-pumped Raman coupled equations is proposed. This method is used in conjunction with initial guess correction mechanism of Newton's method to construct a new efficient shooting algorithm for the solution of counter-pumped Raman coupled equations. The particle'swarm optimization is used to find the optimal wavelengths and powers for the pumps. By combining the new shooting algorithm and particle swarm optimization a powerful approach to the design of gain spectra for Raman fiber amplifiers is developed. Using this approach a counter-pumped broadband Raman fiber amplifier in C + L-band is designed and optimized. An average on-off gain of 9.3 dB for a bandwidth of 95 nm is obtained using only 4 pumps, with an in-band ripple level of ± 0.7 dB.     

微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化

针对2维电子光学多参量优化问题,采用微动粒子群优化算法,在给出目标电子轨迹和优化范围的前提下,可以得到趋近于该电子轨迹的真空边界和聚束磁结构。该算法分为前后两阶段：第一阶段采用前后试探法(微动),同时参照最优粒子的信息;第二阶段采用标准粒子群优化算法。针对涉及多个相关参量的电子光学设计问题,标准粒子群优化算法仅能保证以较高概率收敛到局部最佳解,而微动粒子群优化算法能以较高概率收敛到全局最佳解,并且展现了多核计算机在电子光学设计上的潜力。初步的软件试验显示：消耗人类工程师几周时间的电子光学设计问题,用微动粒子群算法在普通个人计算机上几十小时就能完成。     

基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像

为降低相控阵超声检测全聚焦算法的成像数据量及阵列稀疏优化的计算时间,研究了一种用于稀疏阵列全聚焦成像的阵列优化算法,并通过实验对其成像效果进行了验证。针对目前超声相控阵检测的全矩阵采集数据量大、全聚焦算法成像时间长的难点,该文通过构建稀疏阵列,在保证成像质量的同时显著降低成像数据量,提高了全聚焦算法的成像效率。通过以主瓣宽度、旁瓣峰值以及主瓣峰值作为约束条件构建适应度函数,采用粒子群算法得到稀疏阵元位置分布并进行阵元权重修正,并将其用于稀疏全聚焦成像。相比全阵元成像,使用粒子群算法所得的稀疏阵列的阵元个数降低了56.25%、65.62%,数据使用量降低了80.86%、88.18%。在阵列优化方面,相比遗传算法减少了84.86%的计算时间。     

量子粒子群优化算法的收敛性分析及控制参数研究

通过分析粒子群优化算法的特点,将粒子放在量子空间来描述,建立粒子的量子势能场模型,并结合群体的群集性推导了量子粒子群优化(QPSO)算法.在随机算法全局收敛定理的框架下,讨论了QPSO算法的收敛性,证明QPSO算法是一种全局收敛的算法.针对QPSO算法的唯一控制参数,提出了三种控制策略,结合标准测试函数的仿真结果给出了具有实际指导意义的控制参数选择方法.     

用于高温超导磁体的固氮系统设计与实验

相比于其他制冷剂,固氮具有热容大的特点,利用这一特点冷却高温超导磁体,可以实现超导磁体系统较高的热稳定性。将高温超导浸泡在液氮内,采用单台10K双级G-M制冷机将液氮变成固氮,可获得最低8K的固氮系统。对固氮冷却的超导磁体进行10~60K的宽温区控温实验,可获得±0.05K的高稳定性控温精度,从而进行不同温度下超导磁体的临界电流、临界磁场以及稳定性研究。     

基于粒子群优化支持向量机的太阳电池温度预测

建立通用而精确的太阳电池热模型对光伏系统的建模、输出功率与转换效率的损失分析至关重要. 基于复杂的太阳电池温度机理, 分别研究了太阳电池温度的稳态热模型(steady state thermal model, SSTM)和支持向量机(support vector machines, SVM) 方法建立的精确预测热模型. 首先, 基于空气温度、太阳辐射强度、风速3个最主要因素与太阳电池温度的近似线性关系, 在已有SSTM的基础上, 建立并校正了太阳电池的SSTM并采用差分进化算法提取模型的未知参数. 其次, 为提高SVM的模型预测精度, 采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO) 算法对SVM的核参数和惩罚因子进行动态寻优, 在确定输入/输出样本集并划分训练集和测试集的基础上, 建立了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的太阳电池温度精确预测热模型. 最后, 搭建实验平台, 在实验操作过程中减弱空气湿度、太阳入射角和热迟滞效应等因素对太阳电池温度的耦合. 通过实验对比表明, 建立的预测热模型性能可靠、全面、简洁, 其参数寻优算法优于遗传算法和交叉校验法, 模型预测精度优于反向传播神经网络(back propagation neural network) 和SSTM.     

基于量子并行粒子群优化算法的分数阶混沌系统参数估计

分数阶混沌系统参数估计的本质是多维参数优化问题, 其对于实现分数阶混沌控制与同步至关重要. 提出一种基于量子并行特性的粒子群优化新算法, 用于解决分数阶混沌的系统参数估计问题. 利用量子计算的并行特性, 设计出了一种新的量子编码, 使每代运算的可计算次数呈指数增加. 在此基础上, 构建了由量子当前旋转角、个体最优旋转角和全局最优旋转角共同组成的粒子演化方程, 以约束粒子在量子空间中的运动行为, 使算法的搜索能力得到了较大提高. 以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统的参数估计为例, 进行了未知参数估计的数值仿真, 结果显示本算法具有良好的有效性、鲁棒性和通用性.     

Particle swarm optimization and its application to the design of diffraction grating filters

Particle swarm optimization (PSO) is an evolutionary, easy-to-implement technique to design optical diffraction gratings. Design of reflection and transmission guided-mode resonance (GMR) grating filters using PSO is reported. The spectra of the designed filters are in good agreement with the design targets in a reasonable computation time. Also, filters are designed with a genetic algorithm (GA) and the results obtained by the GA and PSO are compared.     

High-pressure structures of InBi predicted by particle swarm optimization algorithm

We extensively explore the high-pressure structures of InBi by using a newly developed particle swarm optimization algorithm. An orthorhombic Imma structure is discovered to be stable from 43.7 GPa to 107.9 GPa, ruling out the previously speculated cubic structure. Further increasing the pressure, we find a tetragonal P4/nmm structure which is energetically more favourable from 107.9 GPa to 200 GPa. Especially, the tetragonal P4/nmm structure is known to occur at high pressure in the structures of ZnO and MgTe. We also predict this structure to be a high-pressure structure of ZnTe. Thus the tetragonal P4/nmm structure may be a universal high-pressure structure of the Ⅱ-Ⅵ and the Ⅲ-Ⅴ compounds.