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基于改进PSO算法的织物热定型工艺参数优化

周心阳  任佳  潘海鹏  
【摘要】:本文基于织物热定型过程的能耗模型,运用改进的PSO(ParticleSwarmOptimization)算法对生产过程中的关键参数进行优化.从三方面对标准PSO算法进行改进,提出改进的PSO算法:应用混沌序列产生机制对粒子位置进行初始化;引入动态权重因子加强粒子搜索能力;通过"再筛选"使陷入局部最优(早熟)的粒子得到重置.最后,用本文提出的改进PSO算法与标准PSO算法对定型过程能耗模型同时进行优化求解,两种算法的对比仿真结果表明,本文提出的改进PSO算法具有更强的寻优能力和更快的寻优速度.同时,结合实际生产需求,对四种常见织物在不同定型条件下的能耗模型分别进行了优化求解,该系列结果对热定型过程工程师和操作人员具有一定的参考价值.

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