PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  particle swarm algorithm
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Dobór struktury przewodzącego materiału periodycznego ze względu na zjawiska elektromagnetyczne
Steckiewicz A., Choroszucho A.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2018
|
R. 94, nr 6
99--102
PL
W artykule rozpatrzono problem kształtowania właściwości materiału o strukturze periodycznej, złożonego z elementów o skali milimetrowej. Elementy tworzone z materiałów przewodzących są umieszczone na podłożu z elastycznego laminatu. Poddano dyskusji właściwości widmowe elementów, przy uwzględnieniu modelu polowego. Określono wpływ parametrów geometrycznych elementu konstrukcyjnego na wartości odwzorowania zakładanej charakterystyki widmowej. Dobór geometrii elementu zrealizowano z użyciem algorytmu inteligentnych rojów.
EN
The paper demonstrates the problem of adjustment of electromagnetic properties of layered material with two-dimensional periodic structure of millimeter-scale components. The conducting paths of the constructed elements are placed on a flexible based layer. The spectral properties of the structure are shaped by the subtle modification of the geometry of components. The relation between different configurations of the component and their electric properties is determined. The presented problem is solved using particle swarm optimization algorithm.
2
Content available Optimization of electric and magnetic field intensities in proximity of power lines using genetic and particle swarm algorithms
Król K., Machczyński W.
Archives of Electrical Engineering
|
2018
|
Vol. 67, nr 4
829--843
EN
The paper presents optimization of power line geometrical parameters aimed to reduce the intensity of the electric field and magnetic field intensity under an overhead power line with the use of a genetic algorithm (AG) and particle swarm optimization (PSO). The variation of charge distribution along the conductors as well as the sag of the overhead line and induced currents in earth wires were taken into account. The conductor sag was approximated by a chain curve. The charge simulation method (CSM) and the method of images were used in the simulations of an electric field, while a magnetic field were calculated using the Biot–Savart law. Sample calculations in a three-dimensional system were made for a 220 kV single – circuit power line. A comparison of the used optimization algorithms was made.
3
Content available remote Wyznaczanie parametrów relaksacyjnych z zastosowaniem metod inteligencji obliczeniowej
Gubański A., Rezmer J.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2017
|
R. 93, nr 4
121--124
PL
Na podstawie pomiarów prądów termicznie stymulowanej depolaryzacji (TSDC) można określać właściwości materiałów elektrotechnicznych. Złożone spektrum prądu depolaryzacji czyni analizę trudną ze względu na konieczność separacji nakładających się zjawisk relaksacyjnych. Parametry poszczególnych procesów można wyznaczyć stosując metody inteligencji obliczeniowej. W pracy przedstawiono algorytmy ewolucyjne i rojowe jako efektywne metody analizy złożonych widm TSDC.
EN
Based on TSDC analysis it's possible to determine the properties of electrotechnical materials. The complex spectrum of depolarization current makes this analysis difficult, considering the necessity of separating the overlapping relaxation sets. The parameters of individual processes can be determined by using computational intelligence methods. In this thesis, evolutionary algorithms and particle swarm algorithms are proposed as effective methods of analyzing complex TSDC spectrums.
4
Content available Design of a Superconducting Antenna Integrated with a Diplexer for Radio-Astronomy Applications
Donelli M., Febvre P.
Journal of Telecommunications and Information Technology
|
2014
|
nr 3
113--118
EN
This paper presents the design of a compact frontend diplexer for radio-astronomy applications based on a self complementary Bow-tie antenna, a 3 dB T-junction splitter and two pass-band fractal lters. The whole diplexer structure has been optimized by using an evolutionary algorithm. In particular the problem of the diplexer design is recast into an optimization one by dening a suitable cost function which is then minimized by mean of an evolutionary algorithm namely the Particle Swarm Optimization (PSO). An X band diplexer prototype was fabricated and assessed demonstrating a good agreement between numerical and experimental results.
5
Content available remote Estimating Parameters in Production Function based on Quadratic Synchronous Artificial Fish- Particle Swarm Optimization
Mo Y., Zhao X., Xiang S.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2013
|
R. 89, nr 3b
104--106
EN
Investment analysis is an important element of the process of economic activities, and the rational analysis and selection of production function as well as the parameter estimation, are important part of the investment analysis. Common production functions are characterized by too strong non-linearity for the use of traditional method to estimate parameters; therefore a fast, simple and robust algorithm becomes a hot research interest to optimize the production function. To this end this paper presents QSAFPSO for solving this problem. The algorithm enhances the genelevel exchange of information between individuals, creates a genetic template, employs genetic template evolution, mutation and other operations to improve the convergence speed, solution accuracy, and better helps algorithm out of local optimum. The typical function tests show that QSAFPSO, compared with like algorithms, features fast convergence and higher solution precision. A simulation based on the annual output value from 1820 to 1926, capital investment and labor input in Massachusetts shows that the algorithm is characterized by fast optimization of production function parameter estimation and by small residual sum of squares.
PL
W artykule opisano opracowany algorytm decyzyjny QSA-FPSO służący do analizy inwestycji. Jego działanie opiera się na budowie szablonu genetycznego i między genowej wymianie informacji. Wykonane testy funkcjonalności algorytmu pokazują jego większą, w porównaniu z innymi algorytmami, precyzję i szybkość osiągnięcia rozwiązania. Przedstawiono także wyniki badań symulacyjnych, dokonanych na rzeczywistych danych, potwierdzające wysoką skuteczność działania.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.