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基于ACO的石油机械设计优化方法
  • ISSN号:1674-5124
  • 期刊名称:《中国测试》
  • 时间:0
  • 分类:TE9[石油与天然气工程—石油机械设备] TP202.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西南石油大学,四川成都610500, [2]川庆钻探工程公司安全环保质量监督检测研究院,四川广汉618300
  • 相关基金:国家自然科学基金(50678154)高等学校博士点专项科研基金(20060615003)
中文摘要:

针对石油机械设计中传统优化方法解决大规模复杂优化问题存在的局限性,提出了基于蚁群优化算法(ACO)的石油机械优化设计方法。在介绍蚁群优化算法的原理、基本框架和模型的基础上,通过具体的算例,证明ACO计算效率高,寻优能力强,模型本身的全局优化、较强鲁棒性和并行性使得蚊群算法适合于大规模的复杂优化问题,在石油机械优化设计中具有较好的应用前景。

英文摘要:

In order to overcome the limitations of the traditional petroleum machinery optimization methods, an improved optimization design based on ant colony optimization (ACO) algorithm is brought forward. It is suitable for solving complex optimization problems because of its global optimization, stronger robustness and concurrent properties. ACO is applied in optimization of a concrete mechanical design based on the introduction of the principle, the frame of algorithm and the mathematical model of ACO. The result shows its efficiency is high, and it has good application prospect in petrohum machinery optimization design.

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期刊信息
  • 《中国测试》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国测试技术研究院
  • 主办单位:中国测试技术研究院
  • 主编:杨杰斌
  • 地址:成都市成华区玉双路10号
  • 邮编:610021
  • 邮箱:zgcs8440@163.com
  • 电话:028-84404872 84403677
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-5124
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1714/TB
  • 邮发代号:62-260
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2805