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根据【检索词:粒子群算法】搜索到相关结果 20 条
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改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题
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作者:
陈远志
黄杰
章易镰
朱利民
来源:
航空制造技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
位姿评估
惩罚函数
粒子群算法(PSO)
飞机装配
蒙特卡洛仿真
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描述:
误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强
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改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题
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作者:
陈远志
黄杰
章易镰
朱利民
来源:
航空制造技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
位姿评估
惩罚函数
粒子群算法(PSO)
飞机装配
蒙特卡洛仿真
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描述:
误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强
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改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题
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作者:
陈远志
黄杰
章易镰
朱利民
来源:
航空制造技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
位姿评估
惩罚函数
粒子群算法(PSO)
飞机装配
蒙特卡洛仿真
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描述:
误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强
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改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题
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作者:
陈远志
黄杰
章易镰
朱利民
来源:
航空制造技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
位姿评估
惩罚函数
粒子群算法(PSO)
飞机装配
蒙特卡洛仿真
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描述:
误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强
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基于改进多目标粒子群算法的航空器改航研究
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作者:
杜实
王俊凯
任景瑞
来源:
安全与环境学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
多目标粒子群算法
灰色预测模型
动态环境模型
安全工程
危险天气
改航
危险系数
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描述:
针对影响航行安全的动态危险天气,提出了一种基于改进多目标粒子群算法的改航路径规划方法。首先,获取实时动态气象数据,利用栅格法对改航环境进行建模并采集危险天气区域初始边界点的历史气象数据。然后采用
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基于改进多目标粒子群算法的航空器改航研究
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作者:
杜实
王俊凯
任景瑞
来源:
安全与环境学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
多目标粒子群算法
灰色预测模型
动态环境模型
安全工程
危险天气
改航
危险系数
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描述:
针对影响航行安全的动态危险天气,提出了一种基于改进多目标粒子群算法的改航路径规划方法。首先,获取实时动态气象数据,利用栅格法对改航环境进行建模并采集危险天气区域初始边界点的历史气象数据。然后采用
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基于改进多目标粒子群算法的航空器改航研究
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作者:
杜实
王俊凯
任景瑞
来源:
安全与环境学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多目标粒子群算法
灰色预测模型
动态环境模型
安全工程
危险天气
改航
危险系数
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描述:
针对影响航行安全的动态危险天气,提出了一种基于改进多目标粒子群算法的改航路径规划方法。首先,获取实时动态气象数据,利用栅格法对改航环境进行建模并采集危险天气区域初始边界点的历史气象数据。然后采用
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基于改进多目标粒子群算法的航空器改航研究
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作者:
杜实
王俊凯
任景瑞
来源:
安全与环境学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多目标粒子群算法
灰色预测模型
动态环境模型
安全工程
危险天气
改航
危险系数
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描述:
针对影响航行安全的动态危险天气,提出了一种基于改进多目标粒子群算法的改航路径规划方法。首先,获取实时动态气象数据,利用栅格法对改航环境进行建模并采集危险天气区域初始边界点的历史气象数据。然后采用
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基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法
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作者:
刘超
张茂伟
吕玉红
周建超
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
装配质量
总装优化
航空发动机
粒子群算法
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描述:
为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础
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基于蛙跳退火粒子群算法的民航发动机单元体修理级别决策及成本优化
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作者:
张青
郑岩
来源:
计算机应用
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
单元体
限寿件
蛙跳退火粒子群优化算法
送修成本优化
软时限
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描述:
粒子群优化算法、混合蛙跳优化算法进行对比,分析了不同返厂次数对送修成本及可靠性的影响。实验结果表明,当发动机在全寿命期内进行5次返厂送修时,蛙跳退火粒子群优化算法的成本平均值为322.479 1美元/飞行小时,与其他三种优化算法相比成本最优,可为航空公司和大修企业提供送修决策支持。