量子蚂蚁算法及其在箱形盖板优化设计中的应用

在蚁群算法的基础上中引入量子理论,将一种新的基于Delta势阱的具有量子行为的量子蚁群算法应用到箱形盖板的优化设计中,优化计算结果表明,量子蚁群算法应用于机械优化设计可获得较好的效果,为复杂的机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

基于蚁群算法的气门弹簧多目标优化

介绍了蚁群算法的基本原理、模型和实现方法,并以常见的气门弹簧作为优化设计目标,建立多目标函数的数学模型,利用MATLAB编程进行求解。通过将计算结果与用遗传算法优化、常规优化算法优化获得的结果进行对比可知,蚁群算法具有很好的寻优能力,同时也表明蚁群算法在优化设计领域的可行性和实用性。     

基于元胞蚁群算法的平面四杆机构优化设计

基于元胞蚁群算法的原理和模型,针对平面四杆机构再现轨迹优化设计模型进行了研究,并运用相应的元胞蚁群算法进行了优化设计。优化计算结果表明,元胞蚁群算法应用于机械优化设计可获得较好的效果,为复杂的机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

基于蚁群算法大功率曝气机减速齿轮箱的可靠性优化设计

蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，对于复杂系统的优化设计具有鲁棒性好、寻优能力强等特点。本文以大功率倒伞曝气机行星减速齿轮箱的体积最小为优化目标函数，建立了行星减速齿轮箱的数学模型，并运用蚁群算法和MATLAB语言，对行星齿轮箱进行了优化计算。优化结果表明，基于蚁群算法的优化设计较传统优化设计相比，在满足设计要求的前提下体积更轻。为行星齿轮箱的其它优化设计提供了新的思路方法。     

基于改进蚁群算法的斜齿轮传动动态优化研究

针对传统蚁群算法在设计变量较多时收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进蚁群优化算法。对两级斜齿圆柱齿轮减速器进行了动态优化设计,优化后的减速器与传统设计相比,获得了较好的动态性能。提出的改进蚁群算法为斜齿轮减速器提供了一种新的优化设计方法。     

量子蚁群算法现状综述

介绍了量子蚁群算法的发展、基本理论和方法。从量子编码、量子门改进、旋转角调整、加入新算子等几个角度论述了量子蚁群算法的改进方法,并总结了量子蚁群算法的应用领域。最后提出量子蚁群算法的发展方向。     

蚁群算法求解人机布局优化问题

针对目前人机布局优化问题人机约束多、无算法,提出了一种符合人机特性的蚁群算法。为了将人机约束考虑在布局优化设计中,本文以载人潜水器主控制台的布局优化为例,采用层次分析法对主控制台人机特性定量分析,在此基础上结合蚁群算法进行主控台布局优化设计,并使用JACK软件模拟比较。结果证明:文中提出的符合人机特性的蚁群算法能够将人机约束和算法结合,从而得出符合人机约束的布局设计,提高操作员的工作舒适度。这种算法也能够广泛地用于其它人机环境的布局优化设计中。     

基于蚁群算法的机械优化设计

介绍了蚁群算法的原理、模型和算法实现过程。说明了蚁群算法应用于机械优化计算切实可行，为复杂的机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

基于改进萤火虫算法的压力容器离散变量优化设计

针对压力容器优化设计问题,建立以压力容器壳体质量最小为优化目标,内径和壁厚为离散设计变量的优化数学模型。提出一种改进的萤火虫算法,该算法通过采用自适应步长策略、跳出局部最优策略及空间域约束策略,改善算法的全局寻优能力和收敛性能。仿真结果表明所提出的改进萤火虫算法比基本萤火虫算法可以更快的收敛得到最优解,可有效解决压力容器优化设计问题。     

基于量子粒子群优化算法的斜齿轮设计

粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,量子粒子群优化算法是基于PSO进行改进的算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,笔者提出了一种基于量子粒子群优化算法优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解齿轮优化设计问题的一个较好方案。     

基于蚂蚁算法的谐波齿轮传动模糊优化设计

研究了谐波齿轮传动优化设计问题，建立了其模糊优化设计数学模型。引入蚁群更新策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题，在搜索过程中对设计变量进行工程化处理，蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序，给出了谐波传动的混合离散变量优化设计实例。     

基于蚂蚁算法的混合离散变量机械优化设计方法

引入蚁群更新、沿途搜索等策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题，在搜索过程中对设计变量进行工程化处理，蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序，通过典型优化设计问题进行了验证，并给出了混合离散变量机械优化设计实例。实例表明，改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强，程序运行可靠。     

基于蚂蚁算法的连杆角位移再现机构模糊稳健设计

引入Logistic混沌模型和最优蚂蚁保护策略对蚂蚁算法进行了改进。对再现连杆角位移的平面连杆机构,分析了其运动精度的影响因素,建立了模糊稳健优化设计数学模型。给出了基于蚂蚁算法的模糊稳健优化设计实例,在求解机构杆长等参数的同时,还求出了各杆长的制造公差,保证了机构运动精度的稳健性。     

大排量柱塞泵滑靴副底面结构优化设计

滑靴副作为大排量柱塞泵的重要摩擦副,其底面结构是影响大排量柱塞泵综合性能的关键因素。为设计一种适用于大排量柱塞泵的滑靴底面结构,改善大排量柱塞泵滑靴副的综合性能,通过构建剩余压紧力条件下滑靴副总效率数学模型,以滑靴副总效率为优化目标,引入黑洞-蚁群优化算法对大排量柱塞泵滑靴底面结构参数进行优化设计。通过仿真的方法分析了不同柱塞腔压力以及不同转速对优化前后滑靴副总效率的影响,结果表明,基于黑洞-蚁群优化算法得到的滑靴底面环结构有着明显的效率提升。     

基于矩阵算式和蚁群算法的元功能链设计方案优化方法*

为解决矩阵算式求解元功能链设计方案过程中缺乏优化工具的问题,提出了一种矩阵算式结合蚁群算法的优化方法。分析了相似性理论,用相似度和广义距离表征两个相邻元件的兼容性;定义了相似度矩阵,并使之与设计方案矩阵关联计算,获得了蕴含元件相似度信息的设计方案矩阵;定义了设计方案的评价模型和基于蚁群算法的优化模型,给出了评价参数、权重以及评价值的计算方法;以元件的评价得分作为信息素,以广义距离作为相邻节点路径的长度,构建了信息素矩阵和概率矩阵;将方案求解问题转化为组合优化的最优路径问题,用蚁群算法直接优化蕴含在设计方案矩阵中的方案,得到了同时满足结构需求、功能需求、评价需求的设计方案。通过某三轴伺服传送机构设计方案优化的实例,验证了方法的有效性。     

基于蚂蚁算法和SVR的离散变量稳健设计优化

引入蚁群打散、离散搜索等策略对基本蚂蚁算法进行了改进,并采用MATLAB语言编制了离散变量优化设计的蚂蚁算法程序。采用支持向量回归机对模糊概率等非线性函数进行仿真计算．提高了模糊稳健优化设计的求解效率。给出了混合离散变量的稳健优化设计实例,表明了所提出方法的有效性和实用性。     

基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断方法

针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提取。以蚁群算法解决旅行商问题为原型,定义了城市圈,改进蚁群算法实现了双重寻优,把故障聚类转化为蚁群算法最擅长的寻求最优解问题,将改进的蚁群算法用于故障特征样本的聚类。实例分析证明了该方法的有效性。     

改进蚁群算法的斜齿轮传动多目标优化

本文针对传统蚁群算法在优化目标函数和设计变量较多时,收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法。并对两级斜齿圆柱齿轮减速器在考虑其动态性能、体积、可靠度多目标下对齿轮参数进行了优化。其结果与传统设计相比,在保持了减速器较高可靠性的同时,获得了较好的动态性能和较小的体积。本文提出的改进蚁群算法为斜齿轮减速器提供了一种新的优化设计方法。     

人机结合蚁群/遗传算法及其在卫星舱布局设计中的应用

卫星舱布局设计问题既存在计算复杂性的组合爆炸,又存在工程的复杂性。许多工程实践表明发挥人机各自特长能有效解决此问题。提出人机结合蚁群／遗传算法HCAGA的求解方法,该算法是将人工方案(人工解)和算法解用统一编码串形式编码,二者结合构成解群,共同参与该算法操作。给出了由计算机自动或人工决定人工方案(人工解)输入时机的两种方式,给出简化的三维卫星布局设计算例。用该算法与并行遗传算法(PGA)和蚁群算法(ACO)进行对比,结果表明该算法在获得工程满意解和计算效率方面较为优越。