本文關(guān)鍵詞：基于混合人工蜂群與泛化模式搜索算法的顆粒粒徑分布重建

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【摘要】：在光散射顆粒粒徑分布測量過程中會產(chǎn)生大量測量數(shù)據(jù),且無法對所有測量數(shù)據(jù)進(jìn)行精確分析,進(jìn)而降低了顆粒粒徑分布重建的速度與精度,導(dǎo)致煤礦粉塵測量結(jié)果產(chǎn)生誤差,出現(xiàn)安全隱患,危及生產(chǎn)和工作人員的安全。研究快速有效的反演算法,用于顆粒粒徑分布的重建,成為顆粒粒徑測量領(lǐng)域的重要課題之一。通過運(yùn)用人工蜂群算法與泛化模式搜索算法相結(jié)合的混合算法,反演重建單峰R-R分布。將算法與遺傳算法、Phillips-Twomey方法比較,結(jié)果表明,混合算法能夠有效用于單峰R-R分布的反演重建,為工業(yè)應(yīng)用提供有效且可靠的方法。
【作者單位】： 華北理工大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粉塵粒徑分布 測量 反演算法 人工蜂群算法 泛化模式搜索
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51476154)
【分類號】：TD714;TP18
【正文快照】： 煤礦的開采給社會帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)效益,同時煤礦的開采產(chǎn)生了很多粉塵等廢棄物,對人們的健康和安全產(chǎn)生巨大影響[1-2]。研究快速有效的反演算法用于煤塵粒徑分布重建,成為重要環(huán)節(jié)。為了更好地實(shí)現(xiàn)顆粒粒徑分布的準(zhǔn)確快速重建,提出一種人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Al

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4 閻興，

本文編號：1123125