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多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法 总被引:25,自引:1,他引:24
Pareto多目标遗传算法是利用Pareto最优的概念发展出的一种求解多目标优化问题的向量优化方法,能够得到Pareto最优解集.由于采用常规的两个体参与交叉的遗传算法,使整个算法耗费在小生境(Niche)算子上的时间太多,导致算法的效率较低.本文发展出多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法,群体中的个体采用真实值表示,使该算法的速度大大提高,同时证明了相应的模式定理,并提出用方差和熵来分析该算法对解群多样性的影响.最后用算例说明了采用多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法与常规算法比较的结果,证明了本文提出算法的优越性. 相似文献
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利用神经网络实现复杂结构的多目标优化设计 总被引:7,自引:1,他引:6
结构优化设计中常常包含大量的有限元计算。现代多目标优化设计的发展趋势是以 Pareto遗传算法为代表的随机搜索方法 ,能够搜索到整个 Pareto最优解集 ,但计算量相当大 ,如果每次迭代都要涉及有限元计算 ,将是非常耗时的工作。本文在利用 Kolm ogorov多层神经网络映射存在定理的基础上导出的用神经网络进行结构近似分析的方法 ,用均匀试验设计方法选取特征样本点供神经网络训练 ,将神经网络与 Pareto遗传算法有机地结合 ,使多目标优化的计算效率进一步提高 相似文献
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薄壁钢结构碰撞性能仿真中材料模型研究 总被引:6,自引:0,他引:6
讨论了动态弹塑性理论中的应变率相关材料本构关系及其在数值计算中的简化模型,研究了计入应变率、不计入应变率的双线性弹塑性材料模型和3参数Barlat材料模型在闭口帽型薄壁梁在轴向碰撞载荷下的屈曲模态中对数值计算结果的影响,并和实验数据进行了比较,结果显示在碰撞研究中应变率对结构特性有着重要的影响。仿真结果表明应变率是薄壁钢材料构件静动态实验结果差异的主要因素,并由此给出了应变率影响的敏感性系数。研究结果为利用有限元方法进行碰撞结构设计提供了依据。 相似文献
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汽车碰撞数值仿真中的沙漏模态研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文分析了汽车碰撞数值仿真中常见的沙漏模态的机理,推导了沙漏基矢量的形式,讨论了沙漏模态的控制方法,比较了不同沙漏控制方法在点焊撕裂动态数值仿真中单元变形时序图和能量-时间曲线。数值仿真结果表明在低速结构大变形问题中,弹性刚度沙漏控制方法能较好的抑制沙漏变形并保持高的计算效率,这种方法对于解决大变形动力有限元分析中的沙漏问题有着重要的意义. 相似文献
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