模具钢干铣削试验及参数优化研究

为了对铣削力做进一步的研究,以及预测铣削参数的改变对铣削力变化的影响,文章建立了铣削力预测模型,引 入了PSO优化算法。试验采用正交设计方法,干式铣削SKD61模具钢;KISTLER测力仪测量铣削力;HRsoft_DW数采软 件采集试验数据,并对数据进行极差分析。研究结果表明每齿进给量是铣削参数中影响铣削力最为主要的因素。研究 验证了PSO算法对铣削参数优化问题具有有效性。     

搅拌釜内双层改进型INTER-MIG桨流场实验研究

为得到双层INTER-MIG桨搅拌釜内流场特征,文章采用粒子图像测速技术(PIV)对直径为430 mm的双层改进 型INTER-MIG桨搅拌槽内流场进行了实验研究。分析了搅拌转速、相位角及轴向位置对搅拌槽内流场分布的影响。结 果表明：整个流场表现出较强轴流特性,底桨右端形成一个漩涡;转速增加引起桨叶附近湍动增强,但整体流型变化不 大;当r/R <0.48时,桨叶间轴流效果显著,有利于釜底流体向上抬升,增强整体混合效果;当r/R>0.48时,桨叶右端在 近壁面处会形成上下2股流动流体,有助于形成局部区域循环。实验结果可为工业搅拌过程提供工艺参考。     

基于改进粒子群的云计算任务调度方法

为了实现对云计算任务进行动态实时调度,提出了一种基于改进离散粒子群算法的云计算任务调度方法.依据云计算任务调度数学模型的相关理论,提出了一种基于改进粒子群算法的云计算任务调度方法,对粒子更新方式、初始化方法以及权重因子更新方法等进行了改进,并对整体算法进行了描述.在CloudSim环境下运用改进的模型方法进行仿真实验,并与另外三种方法进行比较,结果表明该方法不仅所需总费用最少,而且收敛速度最快、用户满意度较高.     

基于中国股票高频交易数据的随机波动建模与应用

本文对近十五年多达17万笔高频交易数据研究发现,早晨9:30股市开盘期间收益回报显著为负值,而在下午3:00收盘前的5分钟集合竞价阶段的收益回报显著为正值,称这种现象为“首尾5分钟现象”.并且日内收益数据具有较为显著的季节效应或周期效应,本文首次提出利用具有季节效应的SVJt-s模型对上证综合指数的5分钟高频交易数据进行建模,并给出模型的两步估计方法.由于高频随机波动建模时的数据量巨大、计算负荷严重,模型的估计、评价以及预测评价方法都需进行相应的改进,本文主要通过APF方法计算边际似然和BF进行模型比较,并从模型的预测能力发现本文给出的具有季节效应的SVJt-s模型,优于通常的GARCH模型和基本随机波动模型,最后给出了模型在风险管理中的应用.     

改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型及其应用

文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN).并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征.在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性.     

基于粒子群优化算法的应急资源调度研究

科学合理地开展应急资源调度,最大限度地发挥有限的应急资源的价值,是应急管理中的一项重要工作.文章构建了多种应急资源需求约束、应急时间约束、应急救援成本约束等多约束条件下的突发事件应急资源调度模型,并运用粒子群优化算法对模型进行求解,从而实现应急救援资源的高效利用与合理调度.     

强吹除雪气固两相流流场数值模拟分析

为研究和分析机场强吹除雪气固两相流流场的压力、速度和雪粒运移规律,依据离散粒子模型建立了强吹除雪气固两相流方程,并采用计算流体力学数值分析方法,对机场强吹除雪的气固两相流流场进行数值模拟分析,得到了气固两相流流场的压力、速度分布曲线和不同时刻下的雪粒分布规律．数值分析结果表明,气固两相流场发展过程迅速,速度分布符合射流理论,湍流强度变化剧烈．数值模拟得到强风强吹除雪的吹雪时间为2．5s．     

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法.     

PSO-AHP模型在综合评价中的构建及应用

文章针对AHP在综合评价中确定权重的缺点,基于粒子群优化算法(PSO),构建了PSO-AHP模型,运用此模型求解水运业对南京市武家嘴村新农村建设作用评价的权重,并与AHP求解结果进行了比较。结果表明,PSO-AHP模型求解的权重及指标一致性均优于AHP,克服了AHP法中判断矩阵一旦给定,权重及指标一致性无法改善的缺点。