本文選題：臨界淤積流速 + 礦漿管道�。� 參考：《云南大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：由于礦漿管道的臨界淤積流速受被輸送物料的性質(zhì)、漿體的物理特性等因素的影響,計算較為復雜,現(xiàn)有各種類型的經(jīng)驗計算公式無論在適用面還是精度上都難以滿足實際需求.為此,引入了改進的混合蛙跳算法(SFLA)優(yōu)化最小二乘支持向量機(LS-SVM)的新方法對臨界淤積流速值進行了預測.針對該算法容易陷入早熟收斂和局部最優(yōu)等問題,所改進的混合蛙跳算法通過參考PSO算法的更新方式,引入了非線性遞減的慣性權值.此外,還融合了基于平均值思想的局部搜索更新策略和基于群體適應度方差的局部最優(yōu)的判定方式.仿真結(jié)果表明該算法所取得的預測效果優(yōu)于常規(guī)的方法,同時與所選的臨界淤積流速的經(jīng)驗公式相比有著較高的精度.
[Abstract]:Because the critical deposition velocity of the slurry pipeline is affected by the properties of the material to be transported and the physical characteristics of the slurry, the calculation is more complicated. All kinds of empirical formulas are difficult to meet the practical requirements in terms of application surface and accuracy. For this reason, a new method of optimizing LS-SVM based on the improved hybrid leapfrog algorithm (SFLAs) is introduced to predict the critical deposition velocity. In order to solve the problem of premature convergence and local optimization the improved hybrid leapfrog algorithm introduces the nonlinear decreasing inertia weight by referring to the updating method of PSO algorithm. In addition, the local search update strategy based on average value and the local optimal decision method based on the variance of population fitness are combined. The simulation results show that the prediction effect of this algorithm is better than that of the conventional method, and it has a higher accuracy than the empirical formula of critical deposition velocity.
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;云南省礦物管道輸送工程技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(51169007) 云南省科技計劃(2013DH034)
【分類號】：TD50;TP18

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本文編號：1913293