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J-GLOBAL ID:201702229702188109   整理番号:17A1062512

修正遺伝的,MCMCおよびパーティクルスワーム最適化アルゴリズムを用いた大気中の有害ガス漏れの位置決め【Powered by NICT】

Locating hazardous gas leaks in the atmosphere via modified genetic, MCMC and particle swarm optimization algorithms
著者 (6件):
資料名:
巻: 157  ページ: 27-37  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0382D  ISSN: 1352-2310  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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大気中の有害ガス漏れは環境危険に加えて顕著な経済的損失を引き起こす可能性がある,火災や爆発のような。可動と固定ガス濃度センサを用いて開発した三段階有害ガス漏れ源局在法。法は修正遺伝的アルゴリズム(MGA)による予備的震源インバージョンを計算し,集団から除去される個体とクロスオーバ,最良の候補の選択後に可能性を持っている。法は,Markov連鎖を用いたMonte Carlo(MCMC)サンプリング探索領域を決定し,部分評価戦略を利用した。漏洩源をいくつかの悪い性能個体で修飾した保証収束粒子群最適化アルゴリズムを用いて局在し,動的更新による最も成功した個体の選抜後正確にした。最初の二段階は静止センサによって収集されたデータに基づいており,最終段階はセンサによる移動ロボットからのデータに基づいている。測定誤差適応性と漏れ源位置の影響を解析した。試験結果は,この三段階局在化過程は異なる漏れ源位置のための源の1.0m以内で漏れ源を局在化し,2.0より小さい測定誤差標準偏差であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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大気汚染一般  ,  気圏環境汚染 
タイトルに関連する用語 (5件):
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