蛙跳算法优化的地下水质评价的参数化组合算子模型

传统的参数化多元组合算子模型在进行对数变换后,采用最小二乘法求解模型参数。在满足构建的优化目标函数条件下,直接用基于群集智能的混合蛙跳算法对参数化组合算子模型中的参数进行优化,避免了传统解法过程中需要进行的对数变换,因而使参数求解变得简化。改进后的参数化组合算子模型被应用于地下水水质评价,其评价结果与用其他多种方法的评价结果基本一致。从而表明:混合蛙跳算法优化得出的地下水水质评价参数化组合算子模型为地下水水质评价提供了一种简便和实用的新方法。     

飞机典型液压管路系统减振优化计算方法研究

目的研究管道走向和卡箍位置对管道应力的影响。方法以飞机典型液压管路系统为优化对象,对管路系统及支持结构进行动力学参数化建模,使用MATLAB和MSC.NASTRAN构筑基于遗传算法的自动减振优化计算平台,以管壁结构和飞机支持结构的动态应力响应最小为优化目标,对管路走向(包括拐折位置、曲率半径)、卡箍位置进行优化计算,从而建立一种飞机管路系统设计中的自动减振优化计算方法。结果使用建立的减振优化计算平台优化计算设计后,飞机典型液压管路系统最大动态应力值降低了50%。结论提供的优化方法能够有效地通过优化管道布置参数降低应力水平。     

基于PFEA法的板料成形工艺参数优化

基于参数化有限元分析(PFEA)法,对板料成形工艺参数优化进行了深入的研究,利用交互式参数化有限元分析方法对典型的方盒件工艺参数进行了优化研究,其优化结果与试验结果基本吻合,表明优化方案高效、可行。     

237Np在饱和浙江红粘土中迁移参数的优化

依据放射性核素237 Np在浙江红土饱和土柱中浓度分布,采用单纯形优化算法对237 Np在饱和浙江红粘土中的迁移参数进行了优化,得到的目标函数χ2为0.45,而用实验测得的迁移参数计算得到的目标函数χ2为0.75。结果表明:迁移参数的优化结果与实验测量结果有很好的一致性,可直接依据核素浓度分布采用优化方法确定核素迁移参数。     

选择性催化还原（SCR）脱硝系统技术参数优化方法的初探

在高温高尘条件下的选择性催化还原（SCR）脱硝系统在实际应用当中还存在着各种问题,如果调整不当会产生脱硝效率不达标、氨气的逃逸率偏高、也会对运行设备造成不必要的安全隐患,因此在投运初期对SCR脱硝系统进行优化是十分必要的。本文主要介绍了几种SCR脱硝系统技术参数的优化方法,并对脱硝系统优化前后的效果进行对比。     

筒形件无压边圈拉深工艺参数优化设计

通过对筒形件极限拉深系数的影响因素进行分析 ,确定合适的凸凹模圆角半径是提高拉深件质量的重要途径 ,将塑性理论和优化算法相结合 ,以筒形件达到最小的极限拉深系数为优化目标 ,对筒形件无压边圈拉深工艺参数优化设计进行了研究。并且通过具体算例证明了所采用的优化模型及算法是有效的     

火电湿法烟气脱硫流程优化的实现方案研究

在给定脱硫流程模拟优化参数的情况下,尝试了基于DCS系统和基于OA局域网的两种优化控制改进方案,后一种方案解决了优化控制系统的安全性、稳定性、扩展性、易管理等问题。同时采用该控制系统的3号脱硫系统的控制效果最佳,且脱硫效率循环浆液泵功率比随着操作方式相近度的提高而呈递增趋势。     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。      

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。     

供水厂节水节能优化运行方法浅析

供水厂优化运行将成为水厂提高经济效益和可持续发展的有效途径,结合生产实践,本文提出了通过优化沉淀、送水工序,强化管理等方法使供水厂处于节能优化运行状态中,避免水处理生产的盲目性,及时调整工艺运行参数,保证水处理效果的同时降低了水、电资源及水处理药剂的消耗,提高了供水厂运行的经济效益及社会效益。     

基于改进FWA-NN的污水处理过程溶解氧浓度预测

为实现对污水处理过程溶解氧质量浓度的实时准确预测,提出了一种改进的混沌烟花混合优化算法并构建了基于改进算法的神经网络在线软测量模型.结合污水处理过程的数据特征,定义了一项新的样本相似度衡量指标用于提取更具代表性的建模数据.在改进算法中,为提高基本烟花算法初始成员的质量,定义了一种改进的两级正弦混沌映射并利用混沌运动的遍历性精选烟花算法的初始群成员;通过融合混沌算法改进了基本烟花算法的搜索机制,基于设定准则将寻优过程分为两阶段并采用两分群同时进行.测试结果表明改进算法的收敛速度和收敛精度有较大程度提高.将改进的软测量建模方法和样本数据提取方法用于污水处理过程溶解氧质量浓度软测量建模,应用结果表明该模型的均方根误差和平均泛化误差分别为0.0175和0.0118,具有较强的泛化性能.     

基于计算智能的流域污染排放优化模式研究

基于人工神经网络和遗传算法建立了流域排污削减控制的技术框架.通过对排污口和目标断面水质监测数据的模拟与优化提出最优的排污削减控制策略,从而使目标功能区达标,可以间接的实现环境容量总量控制.结合情景分析理论对松花江哈尔滨段的朱顺屯-东江桥(S1)与东江桥-大顶子山(S2)功能区进行了COD的排污优化研究.结果表明,S1区段执行III类功能区标准时,何家沟与松北两个排污口平均削减率分别为23%和25%;执行II类功能区标准时2个排污平均削减率分别为64%和42%.S2执行II类功能区标准,太平,阿什河和呼兰河排污口全年平均削减率分别为18%、53%和25%.基于计算智能的削减控制模式实用可操作性强,可以科学、合理的对各个排污口源强进行优化,给出最优的污染排放策略.     

基于人工神经网络的复杂系统可靠性冗余优化

复杂系统可靠度函数具有非线性的特点,针对这种情况,在简要介绍人工神经网络及有关模型的基础上,提出了基于人工神经网络的可靠性冗余优化方法,并建立了复杂系统可靠性冗余优化的人工神经网络模型。最后,结合实例对该方法进行了验证。     

环境模型参数优化方法的比较

模型参数优化是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度.由于环境模型本身的复杂性,常规优化算法难以达到参数空间上的全局最优.近年来,随着计算机运算效率的快速提高,直接优化方法得到了进一步开发与广泛应用.本文比较了CRS、SCEUA、SA和Annealing-Simplex等4种算法应用于环境模型参数优化的结果和计算效率.     

环境保护投资择优标准及其辅助决策模型研究

指出了环境保护投资的优化是区域内相对最优而非点最优。从阐明环保投资与环境质量和环境经济效益之间的关系特征出发,提出新的环保投资择优标准,并给出了依据这一标准的辅助决策模型用于分析环保投资相对优化的问题。      

进化蚁群算法及其在湖泊富营养化评价中的应用

蚁群算法是近年提出的一种新型的仿生算法,已在许多组合优化问题中得到成功应用,但是传统蚁群算法解决连续优化问题的能力较差.为提高其解决连续优化问题的能力,拓宽应用范围,引入带可变邻域搜索项的进化策略对其进行改进,进而提出进化蚁群算法.随后从2个方面对进化蚁群算法的性能进行测试:①采用多个经典测试函数测试进化蚁群算法用于解决连续优化问题的效果;②将进化蚁群算法应用于千岛湖的富营养化程度评价,以测试该方法解决实际问题的效果.函数测试结果表明,进化蚁群算法可以成功用于解决连续优化问题,并且优化过程所需初始个体的数量少,优化速度快;千岛湖富营养化程度评价实例的结果表明,进化蚁群算法应用于湖泊富营养化评价是可行的,可用于解决实际问题.      

基于径向基函数模型的优化方法在地下水污染源识别中的应用

采用一种基于径向基函数的替代模型代替地下水溶质运移模型,将其作为约束条件嵌入污染源识别的优化模型中,通过遗传算法对优化模型进行求解.最后通过一个假想例子评估优化模型的性能.研究表明：污染源泄漏量识别结果的平均绝对误差为1.00g/s,误差较小,计算时间为51min,耗时较少,因此,基于径向基函数模型的优化方法有效地避免了优化模型求解过程中多次调用模拟模型造成的巨大计算负荷,获得了较为准确的计算结果,是一种有效的地下水污染源识别方法,能够用来求解地下水污染源泄漏量.     

模拟退火法优化约束条件下造林规划设计的研究

模拟退火法是一种新的优化算法 ,文中首次提出用该法确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划设计最优方案 ,并阐述其数学模型和具体方法。笔者用97个造林小班资料 ,应用模拟退火法对在约束条件下的小班造林规划设计进行了方案优化 ,结果表明该法优化约束条件下造林规划设计效果很理想。     

大气污染总量控制GA方法中的多源模拟系统

大气污染总量控制的GA方法,是利用遗传算法(GA)的自适应全局搜索寻优功能,通过模拟的自然进化机制来求算经过全局优化的区域允许排放总量以及区域允许排放总量在区域内各污染源之间的分配方案的一种新的大气污染总量控制方法。在基于遗传算法的大气污染总量控制中,需要运用一个高效而可靠的大气污染多源模拟系统,以便根据源强分布快速计算出准确的浓度场。文章介绍了该大气污染多源模拟系统的设计与实现技术。