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1工件圆度误差测量不确定度评定显示文摘为了实现工件圆度误差的不确定度评定,对基于三坐标测量机的工件圆度轮廓数据的采样策略、圆度评定方法及不确定度评定方法进行研究。首先,根据工件圆度轮廓特征进行实验测量,获取不同工件的多个样本。接着,基于最小二乘法和微分进化优化算法对样本的圆度误差进行了误差评定。然后,在分析比较误差大小的基础上,说明了采用的采样策略和微分进化评定算法。最后,基于圆度误差评定结果运用了测量不确定度表示指南(GUM)和蒙特卡洛方法(MCM)进行不确定度评定。实验结果表明:微分进化算法与最小二乘法相比均值差最大达到1.1μm, MCM方法比GUM方法得到的标准不确定度均值小0.02μm。合理的采样点数、微分进化算法及MCM不确定度评定方法可以得到更稳定可靠、精度高的评定结果。王东霞 温秀兰 乔贵方 2018光学精密工程2018,26,10:12
2微分进化算法在圆度误差评定中的应用显示文摘为了精确快速计算圆度误差,提出了基于微分进化智能优化算法的最小区域圆度误差评定方法。介绍了微分进化算法的基本原理及种群初始化、变异、交叉、选择实现步骤,建立了该算法求解最小区域圆度误差的数学模型。为验证算法的有效性,进行了大量实验并与多种算法进行对比,证实了方法的评定结果不仅小于最小二乘法及标准遗传算法评定结果,精度高,而且计算结果稳定,运算速度快。实验表明:微分进化算法用于最小区域圆度误差评定有较强的自适应能力、快速全局收敛性和高稳定性,适于对高精度圆度误差的快速评定。王东霞 宋爱国 温秀兰 2015计量学报2015,36,2:10
3基于三坐标测量机的圆度误差不确定度评估显示文摘为了实现圆度误差的不确定度准确评估,提出了一种在快速准确微分进化算法评定基础上的圆度误差蒙特卡洛(MCM)不确定度评估方法.针对最小区域圆圆度误差评定特点,提出了一种基于种群优化的微分进化算法用于圆度误差评定,并在此基础上利用蒙特卡洛方法进行圆度误差的不确定度评估.通过三坐标测量机对圆度零件的实测数据,给出了一个实例,以验证方法的可行性.分析了圆度误差的不确定度来源,给出了不确定度数值和95%置信概率下的不确定度包含区间,并与传统测量不确定度的表示指南评定方法(GUM)进行了比较.结果表明,蒙特卡洛不确定度比GUM方法的不确定度小0.3μm,包含区间也小于GUM.所提出的方法也适用于其他形状误差的评定与不确定度评估.王东霞 宋爱国 2014东南大学学报(自然科学版)2014,44,5:10
4基于区间数的空中进攻作战信息流转模式构建显示文摘高效合理的信息流转模式是有效实施空中进攻作战的前提和重要保障。针对空中进攻作战信息流转模式构建问题,给出了基于复杂网络理论的信息流转模式基本定义,解析了空中进攻作战3个阶段的情报保障、作战指挥和武器控制信息的流转关系。引入区间数概念及运算规则,以信息流量、信息质量和传输时间为优化目标,构建了基于区间数的空中进攻作战信息流转模式多目标规划模型,结合线性加权法和区间数满意度,将其划归为单目标确定型两层嵌套优化模型,并利用微分进化算法进行求解。最后结合实例,验证了该模型与方法的合理性与可行性。杨迎辉 李建华 丁未 南明莉 2014系统工程与电子技术2014,36,9:2
5一种改进的微分进化算法及其在多目标访问任务中的应用显示文摘研究在给定时空约束下利用单平台机动实现地面多目标重访任务问题的建模与求解。首先在问题描述和建模过程中考虑多约束与性能指标要求,大大缩减优化算法的参数搜索空间,提高求解效率;然后针对传统微分进化算法的不足,提出一种改进的微分进化算法,并将其应用于求解多约束多目标重访优化问题。改进的微分进化算法通过引入双重自适应因子和独立变异体,提高了算法的优化效率并使其在陷入局部最优后仍具有一定的跳出局部最优的能力。仿真中改进的算法在打靶仿真均值,最优结果和均方差方面都远优于传统算法,验证了本文设计的建模方法和改进优化算法的正确性和有效性。姚玮 罗建军 马卫华 袁建平 2017宇航学报2017,38,9:2
6基于微分进化算法的深空小推力轨道优化设计显示文摘针对多目标多任务的深空探测轨道优化设计问题,基于以太阳为主引力体的二体模型,采用电推进小推力系统,提出了将目标行星的探测方式、探测顺序、发射窗口同时进行全局优化的解决方案。依此建立小推力轨道优化设计算法模型,利用微分进化算法进行全局一体化优化设计,得出多目标多任务的一体化深空探测轨道。通过与相同条件下其他设计方法的结果比对分析得出:基于小推力推进方式并采用微分进化算法进行优化的轨道优化设计方案,在多目标多任务深空轨道一体化设计问题上具有可行性及应用价值。张仁勇 罗建军 程潏 2014飞行器测控学报2014,33,6:0
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