兵工学报 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (8): 2503-2520.doi: 10.12382/bgxb.2022.0272
收稿日期:
2022-04-18
上线日期:
2023-08-30
通讯作者:
基金资助:
CHEN Song, ZHU Dongsheng*(), ZUO Qinwen**(), HAN Chaoshuai
Received:
2022-04-18
Online:
2023-08-30
摘要:
针对当前化学危害事件中的危害源定位及源强反算仍以二维平面为主的现状,在分析高维度源项反演寻优特性基础上,利用多参数条件下遗传算法全局寻优和模式搜索算法局部寻优性能优势,提出一种基于遗传算法-模式搜索算法的改进遗传模式搜索算法。仿真实验结果表明,该算法利用一组地面或空中探测器在三维空间中采集到的危害物质浓度数据,能够实现对危害源三维空间定位和源强反算。通过SF6外场试验实测数据的反算求解,验证了该算法能够实现对大气环境稳定条件下的危害源空间位置、源强的有效反算,反算精度在30%以内。
中图分类号:
陈松, 朱东升, 左钦文, 韩朝帅. 基于GA-PS的三维空间源项反演算法[J]. 兵工学报, 2023, 44(8): 2503-2520.
CHEN Song, ZHU Dongsheng, ZUO Qinwen, HAN Chaoshuai. GA-PS Based Three-dimensional Space Source Inversion Algorithm[J]. Acta Armamentarii, 2023, 44(8): 2503-2520.
方向 | 扩散 方程 | 大气 稳定度 | γ | μ | 下风 距离/m |
---|---|---|---|---|---|
y | σy=γxμ | D级 | 0.110726 | 0.929418 | 1~1000 |
0.146669 | 0.888723 | >1000 | |||
z | σz=γxμ | D级 | 0.104634 | 0.826212 | 1~1000 |
0.400167 | 0.632023 | >1000 |
表1 扩散参数[22]
Table 1 Diffusion parameters[22]
方向 | 扩散 方程 | 大气 稳定度 | γ | μ | 下风 距离/m |
---|---|---|---|---|---|
y | σy=γxμ | D级 | 0.110726 | 0.929418 | 1~1000 |
0.146669 | 0.888723 | >1000 | |||
z | σz=γxμ | D级 | 0.104634 | 0.826212 | 1~1000 |
0.400167 | 0.632023 | >1000 |
y/m | x/m | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
250 | 500 | 750 | 1000 | 1250 | ||
100 | 31.95802862 | 387.08525 | 367.6454777 | 278.3340544 | 90.40847051 | |
60 | 630.7893626 | 1121.3852 | 594.006858 | 366.1385291 | 261.0453579 | |
20 | 575.6576425 | 773.066851 | 416.7973147 | 333.6252268 | 245.2681073 | |
-20 | 0.416086777 | 36.60284873 | 227.8322835 | 209.8455332 | 181.8178239 | |
-60 | 9.57555×10-7 | 5.634278715 | 53.85226113 | 92.8115419 | 105.2333203 | |
-100 | 6.8812×10-15 | 0.057732329 | 6.802763206 | 13.05211306 | 47.75791929 |
表2 监测点观测值浓度
Table 2 Observed concentration at monitoring pointsg/m3
y/m | x/m | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
250 | 500 | 750 | 1000 | 1250 | ||
100 | 31.95802862 | 387.08525 | 367.6454777 | 278.3340544 | 90.40847051 | |
60 | 630.7893626 | 1121.3852 | 594.006858 | 366.1385291 | 261.0453579 | |
20 | 575.6576425 | 773.066851 | 416.7973147 | 333.6252268 | 245.2681073 | |
-20 | 0.416086777 | 36.60284873 | 227.8322835 | 209.8455332 | 181.8178239 | |
-60 | 9.57555×10-7 | 5.634278715 | 53.85226113 | 92.8115419 | 105.2333203 | |
-100 | 6.8812×10-15 | 0.057732329 | 6.802763206 | 13.05211306 | 47.75791929 |
运行次数 | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) | 耗时/s | x相对误差/10-4 | y相对误差 | He相对误差 | Q相对误差/10-5 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999783.77 | 236.204 | 3.33 | 0 | 0 | 4.32 |
2 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000205.93 | 238.033 | 3.33 | 0 | 0 | 4.12 |
3 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999787.93 | 270.030 | 3.33 | 0 | 0 | 4.24 |
4 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999782.37 | 201.632 | 3.33 | 0 | 0 | 4.35 |
5 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999769.90 | 264.663 | 3.33 | 0 | 0 | 4.60 |
6 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999820.43 | 177.936 | 3.33 | 0 | 0 | 3.59 |
7 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999805.10 | 279.241 | 3.33 | 0 | 0 | 3.90 |
8 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999780.06 | 264.850 | 3.33 | 0 | 0 | 4.40 |
9 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000217.31 | 190.394 | 3.33 | 0 | 0 | 4.35 |
10 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999758.12 | 323.281 | 3.33 | 0 | 0 | 4.84 |
表3 MGAPS算法运行结果
Table 3 Results of the MGAPS algorithm
运行次数 | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) | 耗时/s | x相对误差/10-4 | y相对误差 | He相对误差 | Q相对误差/10-5 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999783.77 | 236.204 | 3.33 | 0 | 0 | 4.32 |
2 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000205.93 | 238.033 | 3.33 | 0 | 0 | 4.12 |
3 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999787.93 | 270.030 | 3.33 | 0 | 0 | 4.24 |
4 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999782.37 | 201.632 | 3.33 | 0 | 0 | 4.35 |
5 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999769.90 | 264.663 | 3.33 | 0 | 0 | 4.60 |
6 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999820.43 | 177.936 | 3.33 | 0 | 0 | 3.59 |
7 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999805.10 | 279.241 | 3.33 | 0 | 0 | 3.90 |
8 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999780.06 | 264.850 | 3.33 | 0 | 0 | 4.40 |
9 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000217.31 | 190.394 | 3.33 | 0 | 0 | 4.35 |
10 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999758.12 | 323.281 | 3.33 | 0 | 0 | 4.84 |
L | K | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) | 耗时/s | Q相对误差/10-5 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999801.58 | 41.84 | 3.97 | |
5 | 3 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000219.65 | 53.17 | 4.39 |
5 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000189.99 | 97.68 | 3.80 | |
8 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000217.69 | 278.46 | 4.35 | |
2 | 30.02 | 50.00 | 10.00 | 4999561.25 | 109.27 | 8.78 | |
10 | 5 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999809.47 | 232.13 | 3.81 |
8 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000201.85 | 254.10 | 4.04 |
表4 不同循环次数下的运行效率及结果
Table 4 Operation efficiency and results with different cycle times
L | K | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) | 耗时/s | Q相对误差/10-5 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999801.58 | 41.84 | 3.97 | |
5 | 3 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000219.65 | 53.17 | 4.39 |
5 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000189.99 | 97.68 | 3.80 | |
8 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000217.69 | 278.46 | 4.35 | |
2 | 30.02 | 50.00 | 10.00 | 4999561.25 | 109.27 | 8.78 | |
10 | 5 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999809.47 | 232.13 | 3.81 |
8 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000201.85 | 254.10 | 4.04 |
信噪比 | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) |
---|---|---|---|---|
1 | 29.90 | 50.01 | 10.01 | 5004664.41 |
2 | 29.85 | 50.01 | 9.99 | 4998803.34 |
5 | 30.12 | 49.98 | 10.00 | 5000158.02 |
10 | 29.89 | 50.00 | 10.00 | 5001630.80 |
30 | 29.98 | 50.00 | 10.00 | 5000407.74 |
表5 不同信噪比下反演结果比较(L=5,K=3)
Table 5 Comparison of inversion results with different SNRs (L=5,K=3)
信噪比 | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) |
---|---|---|---|---|
1 | 29.90 | 50.01 | 10.01 | 5004664.41 |
2 | 29.85 | 50.01 | 9.99 | 4998803.34 |
5 | 30.12 | 49.98 | 10.00 | 5000158.02 |
10 | 29.89 | 50.00 | 10.00 | 5001630.80 |
30 | 29.98 | 50.00 | 10.00 | 5000407.74 |
小数点后位数 | 信噪比 | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) |
---|---|---|---|---|---|
0 | 理论数据 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4998269.65 |
1 | 29.96 | 50.01 | 10.01 | 5003615.83 | |
2 | 理论数据 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000197.03 |
1 | 29.93 | 50.01 | 10.01 | 5003981.70 | |
4 | 理论数据 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999746.44 |
1 | 29.93 | 50.01 | 10.01 | 5003978.16 | |
6 | 理论数据 | 30.02 | 50.00 | 10.00 | 4999494.65 |
1 | 29.93 | 50.01 | 10.01 | 5003970.80 |
表6 不同观测值精度下的反演结果比较(L=5,K=3)
Table 6 Comparison of inversion results under different observation accuracies (L=5,K=3)
小数点后位数 | 信噪比 | x/m | y/m | He/m | Q/(g·s-1) |
---|---|---|---|---|---|
0 | 理论数据 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4998269.65 |
1 | 29.96 | 50.01 | 10.01 | 5003615.83 | |
2 | 理论数据 | 29.99 | 50.00 | 10.00 | 5000197.03 |
1 | 29.93 | 50.01 | 10.01 | 5003981.70 | |
4 | 理论数据 | 30.01 | 50.00 | 10.00 | 4999746.44 |
1 | 29.93 | 50.01 | 10.01 | 5003978.16 | |
6 | 理论数据 | 30.02 | 50.00 | 10.00 | 4999494.65 |
1 | 29.93 | 50.01 | 10.01 | 5003970.80 |
释放 序号 | 释放 时间 | 释放 高度/ m | 释放时段平均 | 大气 稳定度 分类 | 排放 速率/ (g·s-1) | |
---|---|---|---|---|---|---|
风向/ (°) | 风速/ (m·s-1) | |||||
1 | 第1天 | 100 | 68 | 4.7 | CDD | 20.38 |
2 | 第1天 | 100 | 68 | 5.2 | DD | 12.06 |
3 | 第2天 | 100 | 66 | 5.5 | DDC | 8.98 |
4 | 第2天 | 30 | 67 | 7.1 | DD | 10.65 |
5 | 第2天 | 30 | 72 | 6.8 | DDC | 10.42 |
6 | 第2天 | 100 | 80 | 5.2 | CC | 16.36 |
7 | 第3天 | 100 | 73 | 2.5 | DDD | 11.53 |
8 | 第3天 | 30 | 223 | 2.2 | CC | 5.77 |
9 | 第3天 | 30 | 280 | 0.5 | CCC | 11.20 |
10 | 第4天 | 100 | 260 | 7.9 | CC | 12.40 |
11 | 第4天 | 100 | 254 | 7.0 | DD | 16.29 |
12 | 第4天 | 100 | 250 | 7.3 | DD | 10.11 |
13 | 第4天 | 100 | 259 | 6.9 | CC | 13.49 |
14 | 第4天 | 100 | 251 | 6.9 | CC | 9.03 |
15 | 第4天 | 100 | 252 | 6.9 | CCC | 19.92 |
16 | 第5天 | 100 | 340 | 2.8 | BBB | 15.71 |
17 | 第5天 | 100 | 323 | 3.3 | BBB | 13.22 |
18 | 第5天 | 100 | 359 | 3.9 | BB | 17.22 |
19 | 第5天 | 100 | 348 | 4.5 | BB | 10.61 |
20 | 第5天 | 100 | 350 | 4.7 | BBB | 14.09 |
21 | 第6天 | 100 | 339 | 3.5 | DDB | 14.42 |
22 | 第6天 | 100 | 353 | 2.7 | BB | 16.31 |
23 | 第6天 | 100 | 7 | 5.6 | BB | 8.59 |
表7 SF6示踪实验与模拟条件
Table 7 SF6 tracer experiment and simulation conditions
释放 序号 | 释放 时间 | 释放 高度/ m | 释放时段平均 | 大气 稳定度 分类 | 排放 速率/ (g·s-1) | |
---|---|---|---|---|---|---|
风向/ (°) | 风速/ (m·s-1) | |||||
1 | 第1天 | 100 | 68 | 4.7 | CDD | 20.38 |
2 | 第1天 | 100 | 68 | 5.2 | DD | 12.06 |
3 | 第2天 | 100 | 66 | 5.5 | DDC | 8.98 |
4 | 第2天 | 30 | 67 | 7.1 | DD | 10.65 |
5 | 第2天 | 30 | 72 | 6.8 | DDC | 10.42 |
6 | 第2天 | 100 | 80 | 5.2 | CC | 16.36 |
7 | 第3天 | 100 | 73 | 2.5 | DDD | 11.53 |
8 | 第3天 | 30 | 223 | 2.2 | CC | 5.77 |
9 | 第3天 | 30 | 280 | 0.5 | CCC | 11.20 |
10 | 第4天 | 100 | 260 | 7.9 | CC | 12.40 |
11 | 第4天 | 100 | 254 | 7.0 | DD | 16.29 |
12 | 第4天 | 100 | 250 | 7.3 | DD | 10.11 |
13 | 第4天 | 100 | 259 | 6.9 | CC | 13.49 |
14 | 第4天 | 100 | 251 | 6.9 | CC | 9.03 |
15 | 第4天 | 100 | 252 | 6.9 | CCC | 19.92 |
16 | 第5天 | 100 | 340 | 2.8 | BBB | 15.71 |
17 | 第5天 | 100 | 323 | 3.3 | BBB | 13.22 |
18 | 第5天 | 100 | 359 | 3.9 | BB | 17.22 |
19 | 第5天 | 100 | 348 | 4.5 | BB | 10.61 |
20 | 第5天 | 100 | 350 | 4.7 | BBB | 14.09 |
21 | 第6天 | 100 | 339 | 3.5 | DDB | 14.42 |
22 | 第6天 | 100 | 353 | 2.7 | BB | 16.31 |
23 | 第6天 | 100 | 7 | 5.6 | BB | 8.59 |
组 | 下风向距离/km | 采样点数量 | 采样点编号 |
---|---|---|---|
A | 0.5 | 9 | A1~A9 |
B | 1 | 9 | B1~B9 |
C | 2 | 8 | C1~C8 |
D | 3 | 8 | D1~D8 |
E | 5 | 8 | E1~E8 |
F | 7 | 4 | F1~F4 |
G | 10 | 4 | G1~G4 |
表8 采样点编组
Table 8 Sample point grouping
组 | 下风向距离/km | 采样点数量 | 采样点编号 |
---|---|---|---|
A | 0.5 | 9 | A1~A9 |
B | 1 | 9 | B1~B9 |
C | 2 | 8 | C1~C8 |
D | 3 | 8 | D1~D8 |
E | 5 | 8 | E1~E8 |
F | 7 | 4 | F1~F4 |
G | 10 | 4 | G1~G4 |
图16 第1次释放第1次采样有效采样点位置(调整x轴正向为下风方向)
Fig.16 The 1st release of the effective sampling point position of the 1st sampling (adjust the positive direction of the x-axis to the downwind direction)
释放序号 | 有效样品数 | 总计采集数 | 有效样品率/% |
---|---|---|---|
1 | 90 | 150 | 60.0 |
2 | 61 | 100 | 61.0 |
3 | 87 | 150 | 58.0 |
4 | 57 | 100 | 57.0 |
5 | 82 | 150 | 54.7 |
6 | 54 | 100 | 54.0 |
7 | 76 | 150 | 50.7 |
8 | 62 | 100 | 62.0 |
9 | 53 | 150 | 35.3 |
10 | 57 | 100 | 57.0 |
11 | 56 | 100 | 56.0 |
12 | 56 | 100 | 56.0 |
13 | 64 | 100 | 64.0 |
14 | 61 | 100 | 61.0 |
15 | 76 | 150 | 50.7 |
16 | 103 | 150 | 68.7 |
17 | 99 | 150 | 66.0 |
18 | 65 | 100 | 65.0 |
19 | 66 | 100 | 66.0 |
20 | 77 | 150 | 51.3 |
21 | 101 | 150 | 67.3 |
22 | 64 | 100 | 64.0 |
23 | 66 | 100 | 66.0 |
总计 | 1633 | 2800 | 58.8 |
表9 各次试验有效样品采集率
Table 9 Effective sample collection rate of each test
释放序号 | 有效样品数 | 总计采集数 | 有效样品率/% |
---|---|---|---|
1 | 90 | 150 | 60.0 |
2 | 61 | 100 | 61.0 |
3 | 87 | 150 | 58.0 |
4 | 57 | 100 | 57.0 |
5 | 82 | 150 | 54.7 |
6 | 54 | 100 | 54.0 |
7 | 76 | 150 | 50.7 |
8 | 62 | 100 | 62.0 |
9 | 53 | 150 | 35.3 |
10 | 57 | 100 | 57.0 |
11 | 56 | 100 | 56.0 |
12 | 56 | 100 | 56.0 |
13 | 64 | 100 | 64.0 |
14 | 61 | 100 | 61.0 |
15 | 76 | 150 | 50.7 |
16 | 103 | 150 | 68.7 |
17 | 99 | 150 | 66.0 |
18 | 65 | 100 | 65.0 |
19 | 66 | 100 | 66.0 |
20 | 77 | 150 | 51.3 |
21 | 101 | 150 | 67.3 |
22 | 64 | 100 | 64.0 |
23 | 66 | 100 | 66.0 |
总计 | 1633 | 2800 | 58.8 |
类别 | SFB | SNMSE | SFAC2 | SCOR |
---|---|---|---|---|
理想值 | 0 | 0 | 1 | 1 |
可接受范围 | -0.3~0.3 | < 4 | > 0.5 | > 0.7 |
统计值 | 0.1736 | 0.2644 | 0.6 | 0.7481 |
表10 MGAPS算法预测值统计误差
Table 10 Statistical error of predicted value of MGAPS algorithm
类别 | SFB | SNMSE | SFAC2 | SCOR |
---|---|---|---|---|
理想值 | 0 | 0 | 1 | 1 |
可接受范围 | -0.3~0.3 | < 4 | > 0.5 | > 0.7 |
统计值 | 0.1736 | 0.2644 | 0.6 | 0.7481 |
[1] |
郭立军, 曹霞, 宋剑. 化学事故危害后果评估与应急救援的辅助决策系统设计[J]. 中国安全生产科学技术, 2011, 7(6):33-37.
|
|
|
[2] |
王奋伟, 梁赤勇, 王男. 核生化灾害模拟与仿真技术与装备研究综述[C]//第一届中国指挥控制大会论文集. 北京: 中国指挥与控制学会, 2013:650-653.
|
|
|
[3] |
韩朝帅, 诸雪征, 顾进, 等. 核化危害源项反演技术现状及研究展望[J]. 化工环保, 2021, 41(2):146-155.
doi: 10.3969/j.issn.1006-1878.2021.02.004 |
doi: 10.3969/j.issn.1006-1878.2021.02.004 |
|
[4] |
李颢青. 工业有毒气体的溯源模型研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2018.
|
|
|
[5] |
|
[6] |
doi: 10.1016/j.atmosenv.2018.01.056 URL |
[7] |
doi: 10.1016/j.neucom.2018.02.078 URL |
[8] |
doi: 10.3390/s19051092 URL |
[9] |
doi: 10.1016/j.envpol.2021.117186 URL |
[10] |
王煜薇. 基于混合遗传-Nelder Mead单纯形算法的源强及位置反算[D]. 北京: 北京化工大学, 2011.
|
|
|
[11] |
|
[12] |
史阳. 有毒气体罐车运输泄漏的源强及位置反算研究[D]. 兰州: 兰州交通大学, 2013.
|
|
|
[13] |
陈增强. 混合遗传—模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算研究[D]. 北京: 北京化工大学, 2009.
|
|
|
[14] |
郑小平, 陈增强. 模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算[J]. 中国安全科学学报, 2010, 20(5):29-34.
|
|
|
[15] |
胡峰, 郎建垒, 毛书帅, 等. 典型优化目标函数下源参数反演性能对比研究[J]. 中国环境科学, 2021, 41(5):2081-2089.
|
|
|
[16] |
|
[17] |
doi: 10.1109/TPWRS.2009.2021226 URL |
[18] |
郑树泉. 工业智能技术与应用[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2019.
|
|
|
[19] |
雷英杰, 张善文. MATLAB遗传算法工具箱及应用[M]. 西安: 西安电子科技大学出版社, 2014.
|
|
|
[20] |
doi: 10.1145/321062.321069 URL |
[21] |
庄正宁. 环境工程基础[M]. 北京: 中国电力出版社, 2006.
|
|
|
[22] |
制定地方大气污染物排放标准的技术方法: GB/T 3840—1991[S]. 北京: 国家技术监督局/国家环境保护局, 1991.
|
Technical methods for formulating local air pollutant emission standards:GB/T 3840—1991[S]. Beijing: State Bureau of Technical Supervision/State Bureau of Environmental Protection, 1991. (in Chinese)
|
|
[23] |
周明, 孙树栋. 遗传算法原理及应用[M]. 北京: 国防工业出版社, 1999.
|
|
|
[24] |
陈增强. 危险化学品泄漏源的定位研究[D]. 北京: 北京化工大学, 2013.
|
|
|
[25] |
崔继宪. 突发大气污染事故快速溯源与应急评估技术研究及验证[D]. 北京: 北京工业大学, 2019.
|
|
|
[26] |
|
[27] |
邹敬, 曲静原, 曹建主. 大气扩散模型验证与比对的工具和方法[J]. 辐射防护通讯, 2004, 24(5):15-20.
|
|
|
[28] |
宁莎莎, 李璟涛, 张怀宇. 核事故应急大气扩散模型ARTM验证与评价[J]. 南方能源建设, 2020, 7(4):93-98.
|
|
[1] | 苏胜,顾森,宋志强,刘萍. 基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱色彩设计方法[J]. 兵工学报, 2024, 45(4): 1060-1069. |
[2] | 马维宁, 胡起伟, 陈静, 贾希胜. 装备群选择性维修决策与任务分配联合优化[J]. 兵工学报, 2024, 45(2): 407-416. |
[3] | 秦国华, 娄维达, 林锋, 徐勇. 基于Cotes求积法和神经网络的稳定域判断及铣削参数优化新方法[J]. 兵工学报, 2024, 45(2): 516-526. |
[4] | 刘子昌, 李思雨, 裴模超, 刘洁, 孟硕, 吴巍屹. 基于纹理分析的柴油发动机故障诊断方法[J]. 兵工学报, 2024, 45(2): 684-694. |
[5] | 叶闻语, 王春阳, 于金阳, 拓明侃, 王子硕. 基于贪心遗传算法的液晶光学相控阵多光束扫描[J]. 兵工学报, 2023, 44(9): 2650-2660. |
[6] | 张安, 徐双飞, 毕文豪, 徐晗. 空地多目标攻击武器-目标分配与制导序列优化[J]. 兵工学报, 2023, 44(8): 2233-2244. |
[7] | 刘彦, 王百川, 闫俊伯, 闫子辰, 时振清, 黄风雷. 侵彻作用下负泊松比蜂窝夹芯结构动态响应[J]. 兵工学报, 2023, 44(7): 1938-1953. |
[8] | 杜伟伟, 陈小伟. 陆军战术级作战任务分配及优化方法[J]. 兵工学报, 2023, 44(5): 1431-1442. |
[9] | 马也, 范文慧, 常天庆. 基于智能算法的无人集群防御作战方案优化方法[J]. 兵工学报, 2022, 43(6): 1415-1425. |
[10] | 王鹤翔, 毛晓东, 庞丽萍, 冯晓晗. 基于多目标遗传算法的特种车舱室送风系统优化设计[J]. 兵工学报, 2022, 43(12): 2981-2988. |
[11] | 赵鹏程, 宋保维, 毛昭勇, 丁文俊. 基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划[J]. 兵工学报, 2022, 43(10): 2598-2608. |
[12] | 汤润之, 班利明, 钱乐, 雷争军, 宋卫星. 资源受限条件下车辆维修工序调度优化[J]. 兵工学报, 2021, 42(9): 2032-2039. |
[13] | 司骥跃, 庞兆君, 由锰, 冯广斌, 杜忠华. 空间绳网结构设计及优化方法[J]. 兵工学报, 2021, 42(5): 1065-1073. |
[14] | 冯睽睽, 张发平, 王武宏, 张文杰, 张田会. 基于非支配排序遗传算法的涡轮发动机转子系统装配参数优化[J]. 兵工学报, 2021, 42(5): 1092-1100. |
[15] | 高子茵, 杜明刚, 李慎龙, 李晋. 基于遗传算法优化和模糊控制动态优化的自动变速器换挡规律设计[J]. 兵工学报, 2021, 42(4): 684-696. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||