摘要
本发明涉及一种基于多目标粒子群算法和PCA的压铆质量优化方法。该一种基于多目标粒子群算法和PCA的压铆质量优化方法,通过对多目标粒子群算法中的定义参数进行非线性变换以及田口实验有效的评估不同参数组合对响应目标的影响;通过PCA对田口试验的得出的信噪比进行主成分分析,根据主成分分析得到的数据来作为多目标粒子群算法的适应度函数来对粒子的适应度值进行计算,能够简化高维数据,提取主要信息成分,降低了问题的复杂度,使得优化过程更加高效,主成分分析能够提取出影响信噪比的非线性成分,从而帮助多目标粒子群算法更好地处理非线性优化问题。
技术关键词
粒子群算法
成分分析
信噪比数据
协方差矩阵
非线性
特征值
参数
机台
代表
压铆机
列表
复杂度
序列
定义
系统为您推荐了相关专利信息
编码特征
多模态
个性化内容推荐
模态特征
编码器参数
容错组合导航方法
故障检测
因子
陀螺仪信息
样本
材料特性参数
置信度评估方法
环境设备
分容工序
数据
强度检测方法
多维度传感器
强度检测系统
激光扫描传感器
失效模式分析