《基于NSGA-Ⅱ算法的电容称重传感器抗偏载能力的优化》PDF+DOC
作者:郭伟,王建,李巨韬
单位:中国微米纳米技术学会;东南大学
出版:《传感技术学报》2013年第11期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGJS2013110120
DOC编号:DOCCGJS2013110129
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于NSGA-Ⅱ算法的传感器目标分配》PDF+DOC2016年第03期 吴建刚,詹广平,张代国
《电容称重传感器的研制》PDF+DOC2001年第03期 张犇,蔡萍,沈生培
《改进型BP神经网络对电容称重传感器的非线性校正》PDF+DOC2012年第10期 郭伟,张栋,李巨韬,王磊
《异构无线传感器网络中多目标优化节点部署策略》PDF+DOC2012年第03期 冀文娟,石为人,李明,李曼
《电容称重传感器迟滞非线性建模及实验研究》PDF+DOC2011年第10期 谢煜
《基于遗传神经网络的电容称重传感器非线性补偿方法》PDF+DOC2010年第06期 俞阿龙
《电容车辆载荷检测系统中数字滤波器的设计》PDF+DOC2010年第06期 陈梅,李媛
《车载式电容称重传感器静态性能分析》PDF+DOC2009年第09期 赵永红
《基于USB2.0的电容称重传感器数据采集卡设计》PDF+DOC2009年第06期 陈梅
《基于非支配排序遗传算法的振动主动控制优化方法》PDF+DOC2008年第04期 孟祥众,石秀华,杜向党
为了满足在保证电容称重传感器最小识别极距变化的同时达到提高其抗偏载能力的要求,对传感器进行了多目标优化的研究。分析计算了电容称重传感器力学性能与结构参数之间的关系,建立了以其导向性能和抗弯性能为优化目标的0.001 g精度电容称重传感器的多目标优化模型。应用Isight优化软件中的改进型非支配解遗传(NSGA-Ⅱ)算法得到电容称重传感器的Pareto最优解集,并通过有限元验证了优化结果的准确性。研究表明,在保证电容称重传感器最小识别极距变化的前提下,极大地屏蔽了偏载对电容精度的影响,结果具有很强的实用性。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。