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柳强: 作品数：20 被引量：78H指数：6; 供职机构：辽宁石油化工大学信息与控制工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划辽宁省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信电气工程更多>>

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基于NSGA-Ⅱ的三维空间直角管路布局优化被引量：3: 2018年; 提出了一种基于基因分段操作NSGA-Ⅱ的三维空间直角管路布局优化方法。首先,针对三维空间直角管路布局问题,提出了一种新的管路路径编码方式,该编码不依赖于栅格建模和图论建模,具有很好的灵活性。其次,设计了一种基因分段操作方法,该方法根据编码各决策变量的含义不同对基因进行分段,然后对各段基因分别进行交叉变异操作,使进化算子更有针对性。再次,以管路长度和弯头数作为优化目标,结合罚函数法以及计算几何方法对约束进行处理,应用基于基因分段操作的NSGA-Ⅱ算法对管路布局方案Pareto解集进行求解。最后通过三维管路敷设算例验证了所提方法的可行性。; 焦国帅柳强

不确定离散切换饱和系统的保成本控制被引量：3: 2015年; 基于线性矩阵不等式和保成本控制理论,研究了一类具有执行器饱和的不确定离散切换线性系统在任意切换下的保成本控制及优化设计问题。系统矩阵和输入矩阵中含有时变不确定性。目的是设计状态反馈控制律使得闭环系统渐近稳定的同时,使得所给定的成本函数的上界最小。首先,利用共同李雅普诺夫函数方法,获得了状态反馈保成本控制器存在的充分条件。进一步,为获得使得成本函数上界最小的优化设计方案,将确定成本函数最小上界的问题转化为带有线性矩阵不等式约束的凸优化问题。这种检验方法容易计算,适合在工程中使用。最后,最后通过一个数值例子验证了所提出方法的有效性。; 张新权赵志广柳强; 关键词：切换系统共同LYAPUNOV函数

基于超像素分类及径向射线扫描动态优化的视盘分割方法: 2023年; 视盘的精确分割是青光眼计算机辅助诊断的关键。视网膜眼底图像个体差异大,结构复杂,视盘容易受血管组织及病变等干扰,其精确分割存在一定难度。提出基于超像素分类及径向射线扫描动态优化的视盘分割方法;通过使用灰度、纹理、解剖结构等特征分类视盘超像素;采用径向射线投影扫描动态优化精确定位视盘轮廓。基于超像素分类的视盘分割方法对血管、病变等噪声干扰具有较强的抑制性,可实现视盘的粗分割;径向射线投影扫描动态优化方法充分利用视盘的几何结构、边缘、曲率、连续性等特征,确保视盘区域的完整性及分割精度。实验结果表明,在REFUGE数据库和DRIONS数据库中,其精度分别为99.19%、98.65%,灵敏度分别为98.64%、94.99%,特异性分别为99.46%、99.89%,DICE系数分别为98.52%、97.28%,视盘重叠率分别为97.09%、94.70%,与典型算法比较,上述方法在不同数据库上的视盘分割准确性、灵敏性、特异性等方面具有明显提升。; 陈瑞刘少坡裴晓敏柳强; 关键词：动态规划能量函数

考虑装配约束的航空发动机卡箍布局GWO优化被引量：1: 2022年; 航空发动机卡箍与管路具有装配约束关系,其布置位置对管路走向和振动性能具有重要影响。提出一种基于改进灰狼算法(Gray Wolf Optimization,GWO)的发动机卡箍位置调整优化方法。该方法在已有管路‐卡箍几何布局方案基础上,以调节管路‐卡箍固有频率避过共振为主要优化目标,以管路避障、管路‐卡箍满足装配约束等为约束条件,应用改进GWO算法对卡箍位置进行二次优化调整。为了不影响管路几何布局方案,建立基于管路投影线的卡箍位置优化空间。为提高计算效率,建立反映卡箍位置和管路固有频率的Kriging模型,代替耗时的有限元计算程序。为提高GWO的搜索性能,提出改进收敛因子的GWO算法。所提方法可在保证管路几何布局微调的前提下,对卡箍位置进行优化,且可保证管路与卡箍满足装配约束关系。最后通过测试函数算例和卡箍布置算例验证所提方法的有效性。; 赵红飞柳强; 关键词：固有频率 KRIGING模型

石化产业需求导向的控制工程专业学位研究生培养体系构建: 2024年; 当前,我国专业学位研究生招生规模在不断扩大,但人才培养过程中存在着与学术型研究生培养模式同质化等问题,难以满足产业需求。辽宁石油化工大学控制工程专业经过多年的探索和实践,以石油化工产业需求为导向,以实践创新能力培养为核心,构建了“两驱动、四递进、三支撑”的人才培养体系,建立了对接产业需求的教育质量评价和持续改进机制,以期培养更多能够适应石化产业升级和引领行业发展的高层次应用型人才。; 柳强常玲施惠元薄桂华尹明强; 关键词：石化产业专业学位研究生

超像素级联SVM分类视盘分割算法被引量：1: 2023年; 视盘和视杯的精确分割是青光眼计算机辅助诊断的关键,考虑视盘的解剖学特征,提出基于超像素和级联SVM分类实现视盘的精确分割。首先对眼底图像超像素分割,基于视盘的解剖学结构特征,提取超像素的灰度、纹理、几何、位置分布等特征;然后采用基于SVM的监督聚类方法分类超像素区域,两级级联SVM分类器在分类过程中修正超像素位置信息,提升分割精度;最后基于Snake模型修复局部轮廓。在DRIONS和REFUGE数据库视盘分割精度分别为99.87%和99.52%,精度、灵敏度、特异性、AOL和DICE系数均高于该领域典型算法,实验证明所提方法能够精确分割视盘区域,且具有较强的鲁棒性;在青光眼诊断中具有一定的应用价值。; 陈瑞裴晓敏柳强; 关键词：青光眼鲁棒性

一种基于拉丁超立方抽样和聚类分析的改进MOPSO算法被引量：3: 2020年; 针对基本的MOPSO算法的可能导致局部最优和难以输出代表性非支配解的问题,在MOPSO算法的基础上,运用拉丁超立方抽样和聚类分析对算法进行改进。应用拉丁超立方抽样指导MOPSO算法种群初始化,使初始化种群可以均匀遍布整个空间,避免了基本的MOPSO算法可能会导致的局部最优等问题。为了加强非支配解集的分布性和多样性,同时考虑在众多非支配解中自动挑拣代表性非支配解,增加聚类分析环节,对输出解集进行聚类处理,以挑选代表性非支配解。与基本的MOPSO算法相比较,改进的MOPSO算法求解的Pareto解集在寻优效果及代表性解筛选方面具有一定优势。; 柳慧娟柳强; 关键词：聚类分析 PARETO解集

一种基于拆卸复杂度的管路敷设顺序优化方法: 2023年; 航空发动机内部管路数量众多,这些管路的排布顺序对系统整体敷设效果具有一定的影响。为了减少多管交叉敷设程度,借鉴产品装配拆卸思路,设计管路拆卸复杂度评价方法,采用一种离散型鸡群优化算法(Discrete Chicken Swarm Optimization,DCSO)求解管路敷设顺序规划。首先,提出了一种管路拆卸复杂度的计算方法,进而评价了管路系统敷设方案的复杂程度。其次,通过A*算法对管路进行了预规划。然后,基于工程规则设计了一种绕障算法对管路进行了调整。最后,以管路长度和拆卸复杂度为优化目标,基于DCSO算法对管路敷设顺序进行优化,并通过敷设算例验证了所提方法的可行性。; 刘媛杰柳强

基于MOPSO的航空发动机分支管路多目标布局优化被引量：13: 2018年; 分支管路的布局优化属于NP难问题,其多目标优化情况则更加复杂。针对航空发动机分支管路多目标敷设问题,以分支管路长度最小化、分支点数量最小化以及管路平滑度最优为优化目标,建立了基于避障Steiner树的分支管路多目标布局模型。考虑到模型的复杂性,设计基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的模型求解算法。其中,以分支点数量和坐标作为决策变量;针对分支管路拓扑结构特点,提出一种分支管路平滑度计算方法,结合非支配排序和网格密度计算完成个体多目标评价;通过可视图和测地线处理约束条件;通过多目标粒子群进化计算求得Pareto解集。所建立的分支管路多目标布局模型及求解算法考虑了多端点情况、多目标优化以及避障约束。最后通过管路敷设算例验证了可行性。; 柳强毛莉; 关键词：航空发动机多目标粒子群优化

基于SVM和Kriging模型的变压器故障诊断方法被引量：12: 2018年; 为了保证变压器供电的可靠性,结合油中溶解气体分析法(DGA),提出了基于支持向量机(SVM)和Kriging模型的双级分类算法,实现变压器的潜伏性故障的预测。首先,以SVM作为初级分类器,将待测DGA数据分类为正常、放电故障或过热故障三种状态;其次,以Kriging模型作为次级分类器,对待测数据进行二次分类,完成精确诊断。为提高算法精度,应用改进的粒子群优化算法分别对SVM的核函数参数、惩罚系数以及Kriging模型的相关参数进行优化。所提方法集成了粒子群优化算法的快速寻优能力,SVM的分类能力与Kriging模型高精度拟合等优点,因此有效地提高了诊断精度。最后通过变压器故障诊断实例验证了文中方法的有效性。; 柳强丁宇; 关键词：故障诊断 KRIGING模型 SVM 变压器

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