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期刊信息
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  • 上海市教育委员会
  • 主办单位:
  • 上海理工大学
  • 主  编:
  • 庄松林
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  • 上海市军工路516号
  • 邮政编码:
  • 200093
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  • 电子邮件:
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  • 31-1739/T
  • 邮发代号:
  • 4-401
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  • 定  价:
  • 90.00
蒋瑜,贾楠,苏明旭.基于改进差分进化算法的超声衰减谱反演计算[J].上海理工大学学报,2020,42(4):332-338.
基于改进差分进化算法的超声衰减谱反演计算
Inverse calculation of ultrasonic attenuation spectrum based on an improved differential evolution algorithm
投稿时间:2019-08-28  
DOI:10.13255/j.cnki.jusst.20190828002
中文关键词:  衰减谱  差分进化算法  反演  粒度分布
英文关键词:attenuation spectrum  differential evolution algorithm  inversion  particle size distribution
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51776129)
作者单位E-mail
蒋瑜 上海理工大学 能源与动力工程学院上海 200093  
贾楠 上海理工大学 能源与动力工程学院上海 200093  
苏明旭 上海理工大学 能源与动力工程学院上海 200093 sumx@usst.edu.cn 
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中文摘要:
      针对传统差分进化算法存在早熟收敛和求解精度低的缺点,研究了一种自适应控制参数的差分进化算法。通过引入自适应控制变量因子、自适应缩放因子和交叉因子使种群不断地向更新成功的个体学习,促进了后续种群的进化。对于颗粒粒径分布服从高斯分布、R-R(Rosin-Rammler)分布以及对数正态分布的3种典型颗粒系进行数值模拟,研究算例发现,改进差分进化算法反演得出分布参数值 $\bar R$,K的误差小于5%,体积中位径相比于设定分布的误差小于5%,因此,改进差分进化算法具有较强的稳定性与抗噪性。
英文摘要:
      The traditional differential evolution algorithm frequently encounters the problem of premature convergence and low accuracy. By introducing adaptive control variable factors, a differential evolution (DE) algorithm was developed to ensure that the population could be updated continuously and successfully. The individual learning, which is conducive to the evolution of subsequent populations, and the overall inversion yield more accurate results. As a validation, the particle systems obeying three typical distribution functions of Gaussian distribution, R-R distribution and lognormal distribution were numerically simulated. The resultant distribution parameter values $\bar R $ and K yield errors less than 5%, and the deviations of median volume diameter are within ±5% compared with the given distribution. The DE algorithm also reveals obvious stability and noise resistance.
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