采用改进遗传算法的结构主动控制器优化布置

用改进遗传算法研究了主动控制机构在建筑结构上的优化布置问题，先利用瞬时最优方法确定目标函数，在进行遗传操作时，为避免因采用普通遗传算法中的交叉和基本变异操作而产生违反约束条件的个体，提出了一种改进的交叉方法，即利用识别码进行判断交叉，并采用了双基因座变异，以满足约束条件，数值算例和结果表明了本文所提方法行之有效，优化速度较快。     

改进遗传算法在MRFD半主动控制系统优化配置中的应用

为了解决磁流变阻尼器(Magnetorheological Fluid Damper,简称MRFD)控制装置在建筑结构上的优化配置问题,提出了一种改进遗传算法。该方法在进行遗传操作时,为了避免因采用普通遗传算法中的交叉和基本变异操作而产生违反约束条件的个体,应用了一种改进的交叉和变异方法,即通过产生的识别码进行判断交叉,并采用了双基因座变异,以满足约束条件。对改进遗传算法与普通遗传算法中处理约束问题的罚函数方法进行了分析比较和计算,结果表明:改进遗传算法的收敛速度快,优化配置的效果较好。     

基于GA纸箱印刷机送纸机构的优化设计

针对纸箱印刷机送纸机构速度和压印滚筒速度不同步而造成的多色套印不准问题,采用了实数编码的遗传算法对纸箱印刷机送纸机构进行了优化设计。首先以复数矢量法建立了纸箱印刷机送纸机构的运动方程,在此基础上采用实数编码的遗传算法对主要参数进行了优化,并用Working Model软件对优化结果进行仿真。仿真结果表明优化后的机构能够明显提高送纸机构的速度,使送纸机构最大速度与压印滚筒速度同步,从而解决了多色套印不准问题,提高了纸箱生产质量和效率。     

基于改进遗传算法求解钢卷包装线平衡问题

目的针对某企业钢卷包装生产线效率低的问题,采用改进遗传算法对其进行求解。方法采用自适应改变交叉概率和变异概率,当种群适应度趋于一致时,增大交叉概率和变异概率;当种群适应度相差较大时,采用较小的交叉概率和变异概率。结果优化后的包装生产线平衡率达到88.46%,改进后的包装生产线具有更好的平衡结果。结论所采用的改进遗传算法可以有效地求解单品种钢卷包装生产线平衡问题。     

基于改进自适应遗传算法的钢框架非线性优化设计

遗传算法在建筑钢结构设计中的应用不仅改变了传统的设计概念,而且可以丰富钢结构优化设计理论和方法,在经济建设中取得显著效益．在比较、分析、综合现有的一些改进方法的基础上,对基本遗传算法提出了一系列改进措施,形成了一种高效综合的遗传算法．改进算法采用最优保存策略和比例选择相结合的选择思路,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率．将该算法应用于以质量（造价）最小为优化目标的钢框架结构的优化设计中,结果表明,改进的遗传算法不仅可以获得满意的优化效果,而且还有效地提高了计算速度.     

基于BP神经网络的喇叭嘴机构动平衡优化方法

目的为了提高烟支端面的切割质量,对喇叭嘴机构的动平衡性能进行优化。方法以两平衡块的设计角度为设计变量,惯性力和惯性力矩的均方根植为优化目标,建立喇叭嘴机构的动平衡优化函数。基于BP神经网络建立喇叭嘴机构动平衡预测模型,利用遗传算法优化该神经网络,以提高其预测精度,且获得最优值。结果优化后的机构动平衡性能得到明显改善,其中惯性力均方根值减小了37.16%,惯性力矩均方根值减小了8.33%。结论采用神经网络与遗传算法对喇叭嘴机构进行动平衡优化效果较好,提高了机构的工作稳定性。     

基于改进遗传算法的桥梁结构传感器优化布置

为了解决桥梁结构健康监测中的传感器优化布置问题,提出一种基于二重结构编码遗传算法的传感器优化布置方法.首先改进了编码方法,采用二重结构编码进行种群的初始化、交叉和变异,然后选择时采用最优保存策略,交叉时采用自适应部分匹配交叉,变异时采用自适应逆位变异.该法克服了传统遗传算法应用于大型结构时收敛速度慢且易陷入局部最优的缺陷,大大加快了收敛速度,并确保能够搜索到最优解.最后通过一个桥梁工程的实例分析,证明了该法在搜索能力、计算效率和可靠性方面明显优于序列法,可广泛地应用于桥梁结构的健康监测.     

基于改进遗传算法的分批调度研究

针对分批调度的批量划分和排序优化问题,提出两段染色体编码方式,分别描述工序信息和批量信息.提出舍弃比率概念来优化种群初始化过程.采用自适应交叉算子和变异算子,以双种群协同进化方式对遗传算法进行改进.以文献数据为例仿真测试了改进遗传算法的有效性,对于复杂的分批调度问题,改进遗传算法一般能够得到较为满意的解.成功应用分批调度改进遗传算法解决了某公司分批调度问题.     

遗传算法在主动构件优化配置中的应用

本文讨论采用遗传算法研究智能桁架结构主动的优化配置问题,首先基于主动构件输入矩阵的奇异值定义目标函数,为了避免因遗传算法中交叉和基本变异操作产生违 反约束条件的个体,本文提出了一种强制变异方法。并通过数据算例表明了这些方法的有效性。     

康复训练台的设计及研究

临床实验表明,大部分下肢功能障碍都可以通过科学的康复训练来提高运动能力,本文基于该种现状,设计一款能用于帮助下肢障碍者进行康复使用的康复训练台。通过动作捕捉实验,获得了特定人体正常行走时的步态轨迹,采用MATLAB进行数据处理,利用遗传算法对平面连杆机构进行综合优化,得到了与人体正常步态轨迹比较接近的连杆机构尺寸及其对应的空间位置,并用Solid Works软件建立了康复训练台的三维模型。通过设计康复训练台,为后续的康复训练提供服务。     

曲柄摇杆机构预定轨迹的优化设计与仿真

基于M atlab对曲柄摇杆机构进行多约束条件下预定轨迹的优化设计,以实际轨迹点与预定轨迹点坐标差值的最小平方和建立目标函数,采用fmincon函数求出了约束条件下非线性多元函数的优化解.利用UG NX软件对所研究曲柄摇杆机构进行了运动仿真与轨迹验证.结果表明,所用优化设计方法能够有效地解决多约束条件下预定轨迹的曲柄摇杆机构设计问题.     

柔顺宏微操作器的最优抑振轨迹规划研究

针对柔顺宏微操作器中的微纳振动问题,在使用假设模态法和拉格朗日方程建立系统整体动力学模型的基础上,以多项式函数作为宏运动轨迹的基准曲线,并采用柔顺部分综合等效激振力矩最小和弹性振动能量最小构造优化准则,提出一种最优抑振轨迹规划方法。优化后的轨迹可以同时减少系统运动过程中的强迫振动以及运动结束后的残余振动,综合考虑全局弹性振动。最后通过遗传算法进行数值计算得到系统最优抑振轨迹,并搭建实验测控平台进行验证。实验结果表明:与跟踪常规多项式轨迹相比,柔顺微操作器在系统运动过程中的弹性振动幅值降低15.5%,系统运动结束后的弹性振动幅值减少52.2%,残余振动衰减时间缩短56.4%,改善了宏微操作器系统的全局操控稳定性,并提高了系统定位精度。     

缓冲区容量约束下发动机混流装配线排序研究

为解决缓冲区容量约束下发动机混流装配排序问题,以关键部件消耗均匀化和最大完工时间最小化为目标,建立了优化数学模型,设计了一种多目标遗传算法,采用了混合交叉算子和启发式变异方法,并设计了基于帕累托分级和共享函数的适应度函数,将多目标遗传算法和多目标模拟退火算法的优化结果进行了比较。研究结果表明,多目标遗传算法在满意度和计算效率方面均优于多目标模拟退火算法,是一种有效的混流装配线排序问题求解算法。     

生活垃圾专用装载装置尺寸优化设计

 针对现有垃圾中转站无法与压缩车配套使用的问题,提出了新型生活垃圾中转站装载装置方案.运用遗传算法对生活垃圾六杆举卸装置进行运动优化设计,建立了目标函数和约束条件,实现了垃圾翻斗举卸轨迹的优化,利用ADAMS进行了动力优化,确定了相关构件的结构参数.在优化设计的基础上制作了主体机构样机模型,试验表明该装置达到了预期设计要求.     

一种基于遗传算法的光学薄膜优化设计方法

本文依据遗传算法的基本思想,立足光学薄膜领域,介绍了采用遗传算法进行光学薄膜设计优化的一种实现方法——包括"建立种群""建立适应度函数""选择""交叉""变异"和"精英保护"等方面的详细操作步骤。基于该方法,给出了一个在400nm~900nm光谱区间内实现4个通带的优化设计实例,其结果表明该方法在膜系设计中能够起到较好的优化效果。文章在最后指出,该方法仅仅实现了简单的遗传算法,在运行效率和优化能力等方面还有较大的提升空间。     

改进遗传算法的结构随机控制系统优化分析

结构主动/半主动控制效果与输入动力作用的性质、主动/半主动控制算法、减振装置的设置数目和位置等因素有关。为解决随机激励作用下、结构控制系统中控制器参数优化与作动器优化配置问题,提出一种改进的遗传算法。该遗传算法采用随机竞争与最佳保留相结合的选择策略,以提高计算效率;为避免交叉和变异操作产生违反约束条件的个体,发展了改进的二进制单点交叉和改进的单基因座与双基因座变异。数值算例分析表明,提出的改进的遗传算法计算精度高,收敛速度快,是一种有效的结构控制系统一体化优化分析方法。     

倾角约束条件下的机器人喷涂轨迹优化

目的:提高机器人针对自由曲面进行倾斜喷涂时的涂层厚度均匀性。方法:提出了一种以喷枪姿态和移动速度为变量的倾角喷涂轨迹优化方法。首先建立了喷枪倾斜喷涂时的涂层增长模型,然后用边界盒子法生成待加工面上的喷涂轨迹,并且采用插补的方法获得以涂层厚度均匀性为目标的喷涂轨迹优化模型,最后用改进的遗传算法求解获得每条轨迹上喷枪姿态和移动速度的最优值。结果:前两次仿真实验中,仅优化喷枪的移动速度,曲面上的涂层最大厚度差分别为34.0μm和54.0μm,而同时对喷枪的姿态和移动速度进行优化,涂层最大厚度差为5.6μm。结论:喷枪倾斜喷涂时,对喷枪姿态和移动速度同时进行优化,可以更好的提高涂层均匀性。     

动力响应约束下的桁架结构拓扑优化

采用自适应遗传算法求解了以脉冲激励下的动力响应作为约束条件、以结构重量最小化为目标函数的桁架结构拓扑优化问题。其中遗传算子分别采用轮盘赌选择算子以及自适应的交叉和变异算子。定义了一些启发式准则来引导优化过程中杆件和节点的删除，另外引入了刚度矩阵的奇异性判断以防止桁架在杆件删除过程中变为机构。算例表明，用此方法可以得到桁架结构在脉冲激励下的最优拓扑形式，且能在满足动力响应约束要求的前提下极大地减轻结构重量，达到优化的目的。     

六自由度坦克模拟驾驶仪时间和冲击综合轨迹规划

为确保坦克模拟驾驶仪运动平稳性和动作实时性,提出了一种在笛卡儿空间基于Stewart机构的时间和冲击综合优化轨迹规划方法.建立了六自由度运动平台运动学模型,利用分段三次样条曲线对坦克姿态点进行插补,以六自由度运动平台速度、加速度为约束条件,以时间和冲击为优化目标,对样条曲线进行控制,规划出满足模拟驾驶仪运动要求的轨迹曲...     

遗传算法在求解形位误差中的关键技术

本文应用现代优化算法--遗传算法实现了对机械产品形位误差的精确计算.着重介绍了遗传算法实现技术中的关键问题,采用了统一的极值优化评定模型、与目标函数呈倒数关系的适应度函数、最优保留法和赌轮法相结合的选择策略、有性算术交叉策略和阈值自适应的高斯变异机制等.实例验算证明算法设计合理,计算精度较高.