《表1 实例一测试结果：一种基于伪Wigner-Ville分析的动态优化问题网格重构策略》

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《一种基于伪Wigner-Ville分析的动态优化问题网格重构策略》

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图8为优化参数数目为32的情况下UD-CVP与PWV-CVP方法的对比，可以看出结合了变时间CVP方法之后，可以精确定位到0.5795 s和1.9292 s这两个时间切换点。表1给出了实例一的测试结果，PWV-CVP方法仅经过两次迭代，32个优化参数下便得到了最优值0.7238990，两次迭代的时间总和为121.9 s，甚至比一次迭代的UD-CVP方法时间还要短，大大降低了计算成本，这是因为UD-CVP方法是在控制变量初值不确定情况下进行求解的，而PWV-CVP方法用较少的网格进行第一次迭代后快速获得变化趋势为第二次迭代提供了良好的初值条件。表2给出了PWV-CVP方法与不同文献方法结果对比，结果明显优于其他文献。图9为实例一的最优状态变量。