参数化绘图系统的开发与应用

探讨了参数化绘图系统开发的基本算法、功能和要求及开发步骤,简单介绍了国内外参数化CAD的应用情况。     

单一重现期非线性暴雨强度模型参数的确定--新型混合加速遗传算法的构建与应用

对浮点编码遗传算法进行了改进,并嵌入Powell方向加速局部搜索算法与加速循环操作,从而构建了新型混合加速遗传算法.确定单一重现期的非线性暴雨强度模型参数的应用实例表明,该方法兼顾了改进浮点编码遗传算法和Powell算法的优点,是一种既可以较大概率、快速地搜索全局近似最优解,又能进行局部细微搜索的出色的非线性优化方法.该法在其它工程问题的非线性模型参数的确定中也具有广阔的应用前景.     

由通风网络结构数据自动生成通风网络图研究

通风网络图是矿井通风管理的一种重要图件.本文根据通风网络图的特点,介绍了一种由通风网络结构数据自动生成通风网络图的方法,并进行了开发实现和实践应用.     

电收尘器的设计驱进速度的确定

在电收尘器设计中，收尘效率是衡量设计是否成功的重要指标之一，要准确地估计设计的收尘效率，则必须对电收尘器设计驱进速度有可靠的确定方法。本提出3种计算方法。仅供参考。     

基于遗传神经网络模型的大气环境质量评价方法

设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重和全局搜索的能力，有效地解决了BP算法的局部收敛问题。误差反向传播的遗传——神经网络(GA—BP)模型用于大气环境质量综合评价，具有简便、准确、客观和适应性强等优点。     

基于PSO-AHP的大坝致灾因子权重计算

提出了一种基于改进粒子群优化-层次分析法(SELPSO-AHP)的致灾因子权重计算模型,该模型依据大坝现场检测、原型监测和安全定期检查等成果,由层次分析法构建大坝风险分析的层次结构体系。为保证判断矩阵的一致性,引入改进粒子群算法和罚函数法用于层次分析法的权值计算,取得了比遗传算法更精确、更稳定的结果。将所建立的模型用于某混凝土重力坝的运行风险分析,得到了影响该坝运行风险的主要因素,为保障大坝安全提供了依据。     

城市供水管网抗震可靠性分析与设计优化

考虑管线震害发生的随机性,利用管线在地震作用下反应的二阶矩特征信息,采用带渗漏管网抗震可靠性分析的一次二阶矩方法,以华中地区某市主干供水管网为例,进行了基本烈度条件下的可靠度分析,结果表明,在低、中烈度条件下,供水管网中各节点均处于可靠状态;在高烈度条件下,节点主要处于可靠状态,局部处于严重不可靠、甚至出现断水状态。进一步地,基于微粒群优化算法,以管网年费用折算值为优化目标、管网拓扑结构与管径为优化参数、管网节点可靠度为约束条件,建立了新的供水管网抗震设计优化模型,并将供水管网所在区域的道路信息引入管网优化设计中,提出了管网拓扑的自动生成策略,从而形成了城市供水管网系统智能化抗震设计方法。数值算例表明,基于可靠度的抗震优化设计方法为风险-投资之间的合理均衡提供了理论基础,决策者可以据此选择所期望的最佳方案。     

SFLA-Verhulst组合模型预测矿井瓦斯涌出量

针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对Verhulst模型的背景值参数寻优,并引入一次指数平滑法对原始数据进行优化处理,建立了基于混合蛙跳算法的SFLA-Verhulst组合预测模型;结果使模型在原始数据不准确或存在误差干扰的情况下仍能进行精度较高的预测。将新模型应用于某矿瓦斯涌出量预测,并对模型的预测结果进行检验分析,结果表明:该模型在结合蛙跳算法的全局寻优特点后预测精度较传统的GM(1,1)模型有明显的提高,适用性更强。     

基于混合改变惯性因子PSO-BP的短期电力负荷预测

针对短期电力负荷预测的精度和网络的收敛问题,通过分析BP、PSO固有缺点,采用周期改变惯性因子(PCW )和动态改变惯性因子(DCW)的双策略,同时对传统的流程增加了额外BP局部寻优,编制了基于MATLAB的混合改变惯性因子PSO-BP神经网络算法(PDPSO-BP),并对广东某城市短期负荷进行预测。结果表明,PDPSO-BP有效地改善了BP的泛化能力,PSO的搜索能力,整体加快了网络的收敛速度,提高了预测的精度,保持误差在3%以下,具有良好的预测效果,满足负荷预测的要求。     

一种基于微分的改进电压跌落检测算法研究

电压检测算法是动态电压恢复器(Dynamic Voltage Regulator,DVR)关键技术之一,但其响应能力和补偿精度无法同时兼顾的问题制约了 DVR 的发展与应用。为了达到改善该问题对 DVR 的影响的目的,通过深入分析基于瞬时无功理论的 dq0 检测法和单相瞬时电压的 dq0检测法,并引入了微分提取直流分量法,得到一种基于微分的改进电压跌落检测算法。Matlab 仿真结果表明:此算法不仅能够提高响应速度,还大大改善了检测的精度。