基于TracePro的LED植物生长光源灯珠布局的优化设计与验证

为了提高LED植物生长光源的光照均匀性,提高光照强度,利用Tracepro光学仿真软件设计了红蓝白LED植物生长光源灯珠3种排布方式模型,对各排布方式分别设置了等间距排列和等差数列排列的组合方案,比较其均匀性及光照强度.仿真结果表明:不同排布方式和各排列组合方案对辐射照度和均匀性有一定的影响,双线排布在SA40处理下的光源均匀性高于其他处理方式.为了验证仿真设计的可靠性,基于仿真最优结果(SA40双线)制作LED植物生长光源作为试验组,CK30单线排布光源及传统LED白灯作为对照组,搭建6条光源组合照明平台,在150 mm受光距离下测量3组光源均匀性.结果表明:SA40处理下的红蓝白双线排布光源光照均匀性最好(88.93%),与仿真结果相符,说明其排布参数设计合理.     

LED光源在植物工厂中的应用

LED光源作为第四代新型半导体固态冷光源,具有光质纯、光效高、波长类型丰富、光强与光质可调控及节能、环保、寿命长等优点,在人工光植物工厂光环境调控和太阳光植物工厂人工补光方面具有广泛的应用前景。文章阐述了植物工厂和LED光源的特性及优点,介绍了LED光源在植物工厂补光、光环境调控中的应用,并对LED光源在植物工厂中的应用前景进行了展望。     

基于遗传思想的改进粒子群优化算法

传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在解决有关离散优化的问题时,容易发生早熟收敛,陷入局部最优等现象,从而得不到最优解。为了克服这种现象,提出了一种基于遗传思想的改进PSO算法:利用繁殖法更好的搜索粒子的空间,经过繁殖后的粒子可以更好的从局部最优逃离,并对经典的测试函数进行了测试。测试结果表明,与传统的PSO算法相比,改进算法的寻优效果较好,不仅能加快收敛速度,而且能找到同样甚至更好的解。     

基于改进粒子群优化算法的可用输电能力求解

针对可用输电能力问题的复杂性,非线性及控制变量的多样性,使用一种改进的粒子群优化算法求解,建立了基于最优潮流的可用输电能力的求解模型.建立了自适应惯性权重策略,使用动态压缩搜索空间策略对控制变量的约束空间进行动态的调整.IEEE_30节点算例验证了所提算法的有效性和准确性,结果表明:在保留了标准粒子群算法的固有优势的前提下,进一步增强了算法的收敛能力,提高了算法的适应性和收敛速度.     

一种量子粒子群算法的改进方法

针对量子粒子群算法存在的问题,设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法.在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上,对粒子群进行筛选,加快粒子群的收敛速度,并采用两种群并行搜索,防止同时陷入局部极值.通过多个函数的测试,该算法在收敛速度及寻找全局最优方面,都表现出较好的效果.     

粒子群算法及其应用研究

粒子群优化算法(PSO)源于对鸟群捕食系统的模拟,是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法。PSO算法属于进化算法的一种,比遗传算法(GA)更简单易实现,且没有交叉和变异操作,需要设定的参数也不多,收敛速度快。目前已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法等领域。目前PSO的研究主要集中在算法本身和算法的应用研究两个方面。     

稀土LED植物光源补光对甜瓜产量及品质的影响

本试验采用包头中科瑞丰科技有限公司研发的甜瓜专用稀土LED植物光源光环境调控方案,研究自然光+人工光和单一自然光条件下对于甜瓜产量及品质的影响。试验结果表明,与对照组单一自然光相比,试验组自然光+人工光处理的甜瓜始花期和采收期分别提前5 d和9 d;甜瓜可溶性固形物含量、单果重与亩产量均有大幅提升。     

基于精英策略的多目标规划问题的粒子群算法

多目标规划问题的解通常不是唯一的,而是一个最优解集合,因此问题具有不适定性。提出了一种求解多目标规划问题的基于精英策略的粒子群算法:该算法以群组为操作单元,以有效应对多目标规划问题的多解特征;外部存档的精英策略可以保证粒子的多样性,可以有效克服算法易陷入局部最优的缺陷。最后利用3个数值算例验证了算法的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的珲春市主体功能区划分

为了改进现有划分主体功能区方法中存在的工作量大、带有一定的主观性等弊端,以吉林省珲春市为实证研究对象,采用粒子群算法及Matlab7.0软件运行算法对主体功能区进行划分,验证粒子群算法的可行性及简便性。结果表明,与先前常用的聚类方法相比,该方法能够简单有效地划分功能区,且采用此方法划分出的结果与实际情况更为贴切,具有进一步推广及应用的价值。     

基于单片机植物组培专用LED光源的设计

为解决植物组培对光环境的需求,依据组培苗对光的选择性吸收,突破传统的点、线光源局限,采用模块化阵列式设计理念,研制出由14R、6B、4W、1UV 1W LED组成5*5基元模块,再由若干个单元模块组成"LED阵列平面光源",其发射光谱与植物的选择性吸收光谱相匹配;采用涂覆低温红外高辐射材料的铝基顶齿散热器和轴流风扇结合的方式,降低大功率LED结温;本光源能够对光质、光强、光周期和工作方式进行动态调节。可专业用于组培育苗,并在光照培养箱、温室种植及植物工厂等方面进行科学研究和推广应用。     

基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究

【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(OICPSO/Q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(SPSO)及动态规划方法进行比较。【结果】与SPSO算法和动态规划方法计算结果相比,OICPSO/Q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明OICPSO/Q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】OICPSO/Q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。     

植物工厂LED照明控制系统设计与研究

植物工厂LED照明控制系统涉及到多路LED独立控制、大功率白光LED的恒流驱动、ECU单元和系统控制的设计,以及监测电路与单元通信等技术问题.本文分别对大功率LED驱动和光谱特性、不同波长LED分控点亮和系统控制、现场通信技术进行了研究.在设计过程中完成了大功率LED驱动电路亮度可调、LED光色调整以及散热检测调试和验证,并以此构成了植物工厂LED照明控制系统的基本单元.在单元的通信接口和优先权限设定之后,组成了较为理想的现场可控光照系统.结果表明,经过系统控制设计的LED光源不仅节能、环保.而且由于LED的亮度、色温、光谱的可控制性满足了植物工厂的需要.     

改进粒子群优化算法的果园割草机作业路径规划

为提高果园割草机的工作效率,降低作业成本,提出一种改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)以解决矩形果园环境下的割草机作业路径规划问题。对苹果园割草场景下的作业路径特点进行分析,将路径规划问题转化为割草机作业行的调度排优问题,考虑多种转弯策略,以总转弯距离最小为优化目标,采用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)求解最佳的作业行序列。为增强粒子群的寻优能力,使用随搜索进程非线性动态变化的算法参数及粒子扰动策略对PSO算法进行改进,通过仿真试验及实地试验进行验证。结果表明:1)6种不同作业行数下,与PSO算法相比,IPSO算法收敛速度减慢,算法耗时平均增加约1.0~2.5 s,但均能找到总转弯距离更少的作业路径,总转弯距离减少率为7.52%~32.72%;2)不同割草机参数(作业幅宽、最小转弯半径)下,与PSO算法相比,IPSO算法均能找到总转弯距离更少的作业路径;3)在果园环境与割草机机型确定的实际作业情况下,与传统方法和PSO算法相比,IPSO算法均能找到油耗更小的作业路径,节省油耗分别为 22.51%和1.57%。     

地下水位粒子群优化神经网络组合预测模型

【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM（1,1）模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。     

用粒子群算法反求割离井公式中的水文地质参数

【目的】研究粒子群算法在反求割离井公式水文地质参数中的适用性。【方法】以待估计的水文地质参数作为变量,利用割离井公式计算观测井的理论出水量,将理论出水量与观测出水量的偏差平方和作为目标函数,从而将反求割离井公式水文地质参数问题转化为最优化问题,利用粒子群算法进行求解。【结果】实例验证表明,粒子群算法用于反求割离井公式水文地质参数,计算精度高,不受人为因素干扰,可以取得理想效果。【结论】粒子群算法是反求割离井公式水文地质参数的新方法。     

基于微粒群算法的投影寻踪模型对调亏灌溉模式评价

通过基于微粒群算法的投影寻踪模型评价方法,对水稻调亏灌溉管理模式提出不同生育期调亏对水稻生育特性及产量影响的综合评价,确定水稻调亏灌溉最优管理方案:返青期土壤水分控制下、上限为相对饱和含水率的70%~100%;分蘖初期为90%~100%;分蘖中期含水率90%,田面水层10 mm;分蘖末期为60%~100%;拔节孕穗期为90%~100%;抽穗开花期为0~20 mm,为节水高产型灌水方法和调亏灌溉制度的制定提供基本依据。     

LED水下集鱼灯光场分布数值模拟分析

为探究LED水下集鱼灯光色、功率、放置深度和海水叶绿素质量浓度对光场分布的影响,基于蒙特卡罗模拟方法建立了水下光束传输数值计算模型,通过控制变量法计算了不同条件下的水下光场分布,并提出以0.1～10.0 lx等值线所包围的面积与计算截面面积比值为相对有效光照范围(relative effective illumination range, REIR)。以REIR为评价指标,对不同条件下的光场分布进行了分析。结果显示：(1)相同功率条件下,REIR依次为绿光>白光>蓝光,以功率420W、叶绿素质量浓度0.1mg/m³为例,3种光色的REIR比值为1.58∶1.31∶1;(2)相同光色条件下,当叶绿素质量浓度为0.1mg/m³时,集鱼灯功率由420W增至1200W,蓝、绿、白3种集鱼灯的REIR分别由31.68%、50.27%、41.78%增至38.59%、56.91%、50.15%,功率增加近3倍,但REIR增幅有限;(3)随着集鱼灯放置深度增加,REIR先增加后稳定;以叶绿素质量浓度1.0mg/m³、功率为4...     

植物工厂LED光质调控对生菜幼苗生长的影响

为探讨植物工厂中不同光质对生菜幼苗生长的影响,本研究选用5种不同红蓝光配比的LED光质开展了试验。结果表明：红光∶蓝光=3∶2的光质配比下生菜叶片数、株高、茎粗、主根长、叶面积、植株干重、地上部干重和地下部干重均最大,有利于生菜的营养生长;红光∶蓝光=1∶1与红光∶蓝光=3∶2的光质配比下植株鲜重和壮苗指数均较大,且差异不显著;红光∶蓝光=3∶2的光质配比有利于生菜叶片叶绿素和氮含量的增加,能促进光合作用,提高光能利用率。综合各指标表明,红光∶蓝光=3∶2是适于植物工厂生菜育苗的光质配比。     

基于小生境和交叉选择粒子群算法的水库优化调度研究

【目的】针对传统优化方法在水库优化调度计算中存在的维数灾和早熟等问题,建立新的优化算法模型。【方法】在PSO算法的基础之上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群(NCSPSO)算法,建立基于NCSPSO算法的水库优化调度模型,并给出具体求解步骤,最后将该方法和基本PSO算法对比应用于具体水库的调度计算中。【结果】实例优化调度计算表明,NCSPSO算法计算时间较短,寻优能力强,用其进行的水库优化调度决策可以有效提高水库的总发电量。【结论】NCSPSO算法为水库优化调度提供了一条新途径。