基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法

作者：张继旺,刘锁,龚庶,等. 日期：2024-03-26/span> 浏览：1074 查看PDF文档

摘要:在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用变异算子对传统的多目标粒子群算法优化方法进行了改进;然后,根据大型设备群检测项目的实际需求构建了检测工期、检测成本、检测质量与安全的多目标优化模型,并确定了各子目标的约束条件;最后,将该优化算法和构建的模型应用于大型履带起重机群的检测项目中,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:与传统检测策略相比,在保证质量和安全的前提下,利用该方法得到最优的检测策略,其检测周期仅需3/4,检测单位成本节省了14%,受检单位成本节约了32.8%,极大地提升了检测效率,降低了企业和检验单位人力、经济和时间成本。因此,该方法具有良好的实用性和推广应用价值。

关键词:设备群;大型履带起重机;多目标粒子群优化;检测策略优化;粒子群;优化算法

中图分类号:TH21;TP18文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)03-0504-08


张继旺,刘锁,龚庶,等.基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法［J］.机电工程,2024,41(3):504-511.

ZHANG Jiwang, LIU Suo, GONG Shu, et al. Detection strategy optimization of large equipment group based on improved MOPSO algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(3):504-511.