基于多目标优化策略的螺旋弹簧可靠性稳健优化设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计转化为多目标问题.运用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出基于层次分析法的多目标粒子群算法,并将该算法应用于可靠性稳健优化设计的多目标模型求解中.与传统方法相比,该方法简便、易行,并能迅速准确地得到车辆螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计信息.     

车辆前轴的多目标可靠性稳健优化设计

应用车辆零部件可靠性稳健优化设计的理论方法，对车辆前轴进行了可靠性稳健优化设计。通过模糊多目标粒子群算法求出所有满足约束性条件的pareto解集，结合实际情况，依据pareto解集确定零部件的设计规格。实验证明该方法能迅速有效地获得可靠性稳健设计的信息。     

高速电力载波接入技术的研究

本文通过对网络最后一公里问题的分析,并结合互联网络应用的多种过渡方案,提出了以高速电力载波为载体的接入设计方案,采用OFDM技术将高数据流分解为低速数据流,并有效地分离各信道信号,以实现高速信息数据在电力线上的传输,从而使得通过网络对家庭智能化设备进行控制变得简单、可行.     

基于灰色关联分析的小波神经网络及应用

运用灰色理论中的关联分析法对小波神经网络输入权值进行选取，拓展了小波神经网络的应用范围，通过理论分析和变参数振动钻削过程的预测实验表明，该方法是可行的，这为叠层材料振动钻削研究提供了新的方法。     

车辆钢板弹簧的多目标可靠性稳健优化设计

为提高车辆钢板弹簧的安全性和稳健性,运用可靠性稳健优化设计理论和多目标思想,为车辆钢板弹簧建立一个可靠性稳健优化设计的高维多目标模型。为提高模型的求解精度,利用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了基于层次分析法的多目标粒子群算法。与传统方法相比,利用该算法进行可靠性稳健优化设计高维多目标模型求解,简便易行并能迅速准确地得到车辆钢板弹簧的可靠性稳健优化设计信息。     

基于小波神经网络的简支梁桥损伤识别

针对小波神经网络对一维信号逼近能力强的特点,利用灰色理论中的关联分析法,对结构损伤特征参数和损伤指标进行灰关联分析,将所获得的参数间关联度作为把结构动态特征参数整合为一维输入量的权值,进而提出了基于灰色关联分析的小波神经网络模型。为提高网络的收敛能力和逼近效果,应用局部学习策略改进了小波神经网络的学习算法。仿真结果表明,利用上述方法进行结构损伤识别,识别结果明显优于传统的神经网络模型。     

基于粒子群算法的后桥可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆后桥的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题.通过模糊多目标粒子群算法求出所有满足约束性条件的pareto解集,结合实际情况,依据pareto解集确定零部件的设计规格.实验表明,所提方法能迅速有效地获得可靠性稳健设计的信息.     

基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆前轴的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了适合可靠性稳健优化设计中多目标模型求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到车辆前轴的可靠性稳健优化设计信息。