纳米粒子在油品中的抗磨性能研究与分析

采用四球试验机研究Cu、Zn(OH)2和PbO3种不同纳米粒子的摩擦性能,探讨纳米粒子在油品中的润滑作用机理。结果表明:纳米粒子在油品中抗磨作用的发挥存在载荷临界点;只有当载荷高于临界载荷时,纳米粒子才能表现出良好的摩擦学性能。     

单脉冲星自主导航的可行性分析

在全面分析美国X射线脉冲星自主导航(XNAV)计划和国内外相关研究的基础上,提出了我国在现阶段实施"单脉冲星自主导航"计划的建议.认为无论是国防建设和经济建设的战略需求,还是我国现阶段的科学技术研究基础,实施这一计划都是必要与可行的.     

电弧功率对超音速等离子喷涂氧化铝粒子状态及涂层性能的影响

采用超音速等离子喷涂工艺制备了氧化铝涂层,借助热喷涂粒子状态在线监测系统Spraywatch-2i、扫描电镜(SEM)和显微硬度仪(HVS-100)研究了电弧功率及其匹配对氧化铝粒子温度、速度及涂层组织性能的影响.试验结果表明粒子的温度、速度随功率的增大分别呈持续上升与先上升后下降的趋势;在相同功率下,电流对粒子速度、温度的影响要大于电压对其的影响,温度、速度的变化趋势与电流变化趋势一致,随着电流的增大、电压的减小,这种变化逐渐趋于平缓,60 kW为超音速等离子喷涂制备Al2O3涂层的最佳功率参数.     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

粒子群优化算法在无人机设计中的应用

介绍了基本粒子群优化算法的思想、步骤,针对其有时会出现粒子在最优解附近“振荡”的现象,使用加入惯性权重因子的复合粒子群优化算法来对无人机(UAV)进行优化设计。最后以意大利研制成功的喷气无人机(米拉奇-100)为例对该算法进行了验算和仿真。由结果可知,该机的实际起飞重量与优化结果十分相似,证明了优化计算的可行性和高精度。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

基于粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。本文在飞艇参数建模中引入了太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化（PSO）算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明：（1）飞艇总重随有效载荷功率线性增加;（2）飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。最后,能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。     

自学习粒子群与梯度下降混杂的漏磁反演方法

利用自学习粒子群优化算法的全局寻优能力克服梯度下降法过分依赖初始解,易陷入局部极值的缺点,从而提高梯度下降法的优化性能。以径向基函数神经网络为前向模型,基于自学习粒子群与梯度下降混杂的反演方法用于漏磁缺陷轮廓重构中。实验结果表明,该反演方法重构的缺陷轮廓比较准确,且在漏磁信号存在噪声的情况下,重构结果到与实际轮廓相近,并具有一定的噪声鲁棒性。