论文摘要
针对粒子群优化算法(PSO)无法处理反求问题中的病态问题,基于粒子群优化算法,通过遗传算法对粒子群优化算法进行改进,提出一种改进的粒子群优化算法(GAPSO),通过载荷识别对该方法进行验证,并应用于静态载荷识别和动态载荷识别算例中。研究结果表明:改进后的粒子群优化算法既能使粒子群优化算法处理病态问题,又提高了反求问题的求解精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谢兵,谢博群,张猛,曲先强
关键词: 载荷识别,反问题,粒子群优化算法,遗传算法
来源: 中南大学学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 湘西南农村信息化服务湖南省重点实验室,湖南大学信息科学与工程学院,哈尔滨工程大学船舶工程学院
基金: 西部交通建设科技项目(2014364554050),国家自然科学基金资助项目(61672356)~~
分类号: TP18;TB12
页码: 343-349
总页数: 7
文件大小: 772K
下载量: 164
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