基于混合人工蜂群与泛化模式搜索算法的颗粒粒径分布重建

发布时间：2017-10-31 18:00

  本文关键词：基于混合人工蜂群与泛化模式搜索算法的颗粒粒径分布重建

  更多相关文章： 粉尘粒径分布 测量 反演算法 人工蜂群算法 泛化模式搜索

【摘要】：在光散射颗粒粒径分布测量过程中会产生大量测量数据,且无法对所有测量数据进行精确分析,进而降低了颗粒粒径分布重建的速度与精度,导致煤矿粉尘测量结果产生误差,出现安全隐患,危及生产和工作人员的安全。研究快速有效的反演算法,用于颗粒粒径分布的重建,成为颗粒粒径测量领域的重要课题之一。通过运用人工蜂群算法与泛化模式搜索算法相结合的混合算法,反演重建单峰R-R分布。将算法与遗传算法、Phillips-Twomey方法比较,结果表明,混合算法能够有效用于单峰R-R分布的反演重建,为工业应用提供有效且可靠的方法。
【作者单位】： 华北理工大学电气工程学院;
【关键词】： 粉尘粒径分布 测量 反演算法 人工蜂群算法 泛化模式搜索
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51476154)
【分类号】：TD714;TP18
【正文快照】： 煤矿的开采给社会带来了巨大的经济效益,同时煤矿的开采产生了很多粉尘等废弃物,对人们的健康和安全产生巨大影响[1-2]。研究快速有效的反演算法用于煤尘粒径分布重建,成为重要环节。为了更好地实现颗粒粒径分布的准确快速重建,提出一种人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Al

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本文编号：1123125