简介：摘要：本研究主要探讨了功能性纳米粒子对水性涂料性能的影响。通过引入不同种类的纳米粒子，对水性涂料的耐候性、硬度、附着力等性能进行了系统研究，并利用数字数据支撑了实验结果。实验结果表明，纳米粒子的加入显著提高了水性涂料的综合性能，为其在实际应用中的推广提供了有力支持。

简介：摘要：近年来，随着科技地不断进步，对各种移动服务的不断应用，人们对室内移动目标的定位需要日益增加。如何实现可靠、精确的室内定位技术已经成为众多国内外学者研究的热点之一。其中基于位置指纹的室内移动目标定位跟踪技术因具有定位精度高、硬件成本低、部署方便和应用场景广泛的特性，更成为了当下研究的重点之一。基于位置指纹的室内移动目标定位跟踪技术也面临诸多挑战，如室内环境多变，位置指纹数据库构建复杂等因素均会影响定位系统的性能。本文在调研室内定位跟踪技术研究现状基础上，使用粒子滤波来提高定位的精准性。

简介：摘要：随着部队实战演练的不断深入，装备使用强度、使用时间和使用条件都比以前有了显著提高，装备损耗、需求和维修问题也日趋突出。为此，应结合新时期部队实务，加强对装备维修的科学性和定量性评价，以促进设备维修的准确性，对于充分提升装备的利用率是非常有意义的。本文以粒子群算法为基础，详细地探讨了装备的预防性维护策略。

简介：摘要：边缘检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，指在让计算机能够模仿人类的视觉系统并理解和解释图像和视频。它可以帮助我们识别图像中物体的轮廓，为后续的目标检测、图像分割和图像识别等任务提供了基础。而优化粒子群在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛，应用于边缘检测处理算法中，能够更加有效地识别图像中物体的边界和轮廓，为后续的图像分割、目标识别等任务提供基础信息。

简介：摘要：本文针对传感器位置优化在提升信号采集和结构监测质量中的关键作用，提出了一种融合粒子群算法与萤火虫算法的改进混合优化策略，旨在加快收敛速度并避免局部最优。基于预制墙板有限元模态分析得到的结构模态信息，构建适应度函数以解决传感器位置优化布置问题。通过对比分析，验证了该改进算法的优越性能，并成功确定了预制墙板结构传感器的最佳布置位置。

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：摘要：随着工业自动化和智能制造技术的快速发展，机械臂作为重要的执行机构，在工业生产、智能制造、医疗手术等领域发挥着越来越重要的作用。本文研究了基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的五自由度机械臂轨迹规划问题。针对复杂工作环境中机械臂的高效率、高精度运动要求，本文提出了一种改进的PSO算法，用于优化机械臂在特定任务中的运动轨迹。通过理论分析与MATLAB仿真验证，该算法能够确保机械臂在工作过程中加速度平滑无突变，轨迹精度高，同时使机械臂的工作时间达到最优。

简介：摘要

简介：摘要：随着现代社会对高性能复合材料的需求日益增长，研究人员一直在寻找新的方法以制备出具有高强度、高韧性和轻量化的先进材料。基于无机粒子与无纺布的纤维复合材料因其具有优异的力学性能、良好的热稳定性和耐腐蚀性，在航空航天、汽车制造、建筑工程等领域具有广泛的应用前景。本文旨在研究基于无机粒子与无纺布的纤维复合材料的性能及增韧机理，以期为复合材料领域的发展提供理论支持和技术指导。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘要：随着我国经济和社会的迅速发展，各类塑料制品在各个行业得到了广泛的应用，为人民的生产和生活提供了很大的方便。然而，在制粒工艺中，受多种因素的影响，极易形成污染粒，对聚乙烯工业的长期发展不利。因此，要深入分析制粒工艺中产生污染粒子的主要因素，并采取相应的防治措施，从而提高聚乙烯微粒的生产质量。

简介：摘 要

简介：摘要：变电站断路器分闸回路的响应特性与组成回路的直流系统、线缆、元件等参数相关。开发高阶非线性RLC模型的快速求解与校验方法是分析以上问题的关键。本文介绍了一种基于自适应粒子群算法的变电站断路器分闸回路响应的计算方法，以及一种基于可交互可视化的断路器分闸回路元件优化工具。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用径向基 (RBF)神经网络建立起异步电机的 RBF神经网络诊断模型。由于 RBF神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群优化算法（ PSO）来优化 RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘要：机器人技术的研究不断取得新的成果，机器人的应用日益深入社会各个领域。在智能机器人控制过程中，机器人导航是移动机器人领域的优先研究方向之一，其中路径规划是机器人控制能力的重要体现，特别是机器人移动机器人群和基于大颗粒人工智能的控制方法。其以分数阶移动机器人控制策略展开研究，实现移动机器人控制系统的设计和稳定性分析，同时在控制律的基础上，对控制律中的参数进行优化，省去人工选取参数的问题。从而简化移动机器人组控制的难度，实现移动机器人的稳定控制。

简介：摘要：本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型，以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下，借款人的各类信息可以从多个维度进行收集，包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息，本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先，我们将收集到的信息分为几个不同的类别，并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型，以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后，为了得到一个综合的信用评分，我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里，我们引入了模拟退火粒子群优化算法（Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO）来寻找最佳的权重组合，并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证，通过模拟退火粒子群算法的优化，我们能够找到一组权重，使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性，而且通过子模型的建立，增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外，模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性，使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路，对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。

简介：摘 要 拉格朗日粒子模型是核事故后果评价中的常用模型，其输入参数的合理性对模拟结果的影响较大。为了评价不同参数对拉格朗日粒子模型模拟效果的影响程度，本文以一个拉格朗日粒子扩散模型为对象，采用小扰动反对其参数的敏感性进行了分析，分析的参数包括风向、风速、温度、脉动速度、拉格朗日时间尺度。敏感性分析结果显示：近距离范围内，结果对于垂向湍流相关量最为敏感、风速最不敏感；远距离处，结果对于水平湍流相关量的敏感度高于垂向湍流相关量，而风速最不敏感，随距离增大，浓度结果对风向最为敏感；由温度梯度扰动造成模拟浓度结果的变化小于由风矢量扰动造成的浓度结果的变化；当扩散距离较远时，温度梯度扰动的影响逐渐减弱。