二齿轮球面五杆机构再现函数综合的改进遗传算法

建立了再现函数二齿轮球面五杆机构的综合方程优化数学模型。分别用本文提出了改进遗传算法和标准遗传算法求解机构参数。给出了数值实例，通过比较研究，证明改进遗传算法比标准遗传算法更有效。     

基于遗传算法的并联微动机器人的机构优化设计

建立了3-RUU并联微动机器人机构的伪刚体数学模型，并给出了速度雅可比矩阵和误差映射矩阵；分析了机构尺寸对机构操作性、精度性能的影响，在此基础上应用遗传算法对机构尺寸参数进行综合优化，并对优化结果进行仿真。优化结果与尺寸型法选择的初选值的仿真对比表明：采用遗传算法实现并联机构的多目标优化设计是适宜可行的。     

凸轮机构的遗传优化设计

针对标准遗传算法在解最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛缓慢的现象，提出了一种基于小生境技术的改进遗传算法，然后结合凸轮机构的优化6设计原理，建立凸轮机构的遗传优化设计模型，并给出其应用实例和优化结果。     

基于遗传算法的四杆机构的优化设计

遗传算法是基于生物进化论的思想，生物自然选择与遗传机理的随机搜索的全局优化算法。该算法适合处理复杂和非线性优化问题。文章针对机构运动轨迹能够最佳逼近某一给定运动轨迹．且机构的约束较多，将遗传算法引入四杆机构的优化设计中，为避免局部收敛，获得全局最优解，在早期进化阶段采用适当放宽约束条件的方法，最后解决了四杆机构复杂的非线性优化问题，并验证了其可行性和可效性。     

基于遗传算法的冲压机构优化设计

冲压机构要求执行构件在工作行程中有等速段，并具有急回特性。本文以摆动导杆机构串联摇杆滑块机构，设计了一种冲压机构。在对机构运动分析的基础上，提出了机构优化的目标函数，并采用遗传算法对机构进行优化设计。     

基于改进遗传算法的插齿机主运动机构优化设计

旨在介绍遗传算法,改进遗传算法在实际应用过程中发现的缺点,以及遗传算法在插齿机主运动机构优化设计中的应用。主要利用遗传算法与多种群遗传算法的函数优化算法,以插齿机主运动机构的优化设计为例,对机构参数的多个目标函数进行优化设计分析。通过对插齿机主运动机构运动学和动力学的分析,确定了待优化的目标函数、设计变量和边界约束条件,并采用Matlab进行编程和仿真,能够快速准确的得到目标函数值。     

基于遗传算法的水空两栖机器人可变形翼剪叉机构优化设计

针对水空两栖机器人可变形翼的剪叉机构拟合问题，根据最优化思想，构建剪叉机构的几何模型，提出了一种优化算法以及优化流程框架。应用遗传算法对剪叉机构几何参数进行优化设计，探究剪叉单元数量与拟合误差值之间的关系，分析了优化结果对变形翼的影响，对水空两栖机器人可变形翼剪叉机构的设计有一定帮助。     

基于遗传算法的飞剪机剪切机构优化设计

介绍遗传算法的基本原理及其特点,用实例说明了遗传算法在机构优化设计中的有效性,为解决机构优化问题提供了一条新的途径。     

基于改进遗传算法的油缸平衡机构的优化设计

用改进的遗传算法对油缸平衡机构进行了优化设计，使纵向进给臂在工作过程中始终保持水平，在极限位置既能满足工作范围要求，又不产生机械自锁，且使平衡机构结构紧凑。优化结果满足设计要求精度。     

可调节型函数生成机构的优化综合

提出了一种可调节型连续轨迹生成机构的优化综合方法，通过改变机架杆杆长来实现可调机构运动参数的调节。在可调机构生成不同的函数时都存在驱动曲柄与不含乱支缺陷的前提下使得函数生成机构的最大结构误差达到最小，在建立了机构优化综合的模型后采用改进遗传算法获取全局最优解，优化综合实例结果表明了所提出方案的有效性。     

可调节型连续轨迹生成机构的优化综合

提出一种可调节型连续轨迹生成机构的优化综合方法。在确定了可调节型双曲柄机构轨迹柔性的基础上，基于从动杆杆长结构误差建立机构的优化综合模型，采用改进遗传算法获取综合结果。从动杆杆长结构误差不仅计算便利，且能有效反映出实际生成的轨迹曲线与预期的理想轨迹曲线间的差异，避免了在两轨迹曲线上选取对应比较点的困难。改进遗传算法保证了获得全局最优解。综合实例结果表明了本方法的有效性。     

基于神经网络的齿轮传动遗传算法优化

以一对齿轮机构分度圆柱体积之和最小为优化目标，建立了优化设计的数学模型。由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题，故通过神经网络方法拟合待求系数，结合遗传算法，应用manab遗传算法工具箱寻求最优解，使求解过程得到简化，确保可靠地获得全局最优解。     

基于结构误差的平面连杆机构函数优化综合方法

提出了基于结构误差进行平面连杆机构函数优化综合的方法。基于结构误差了一个统一的优化综合模型，采用改进的遗传算法进行优化计算，保证了获得全局最优解。该优化综合模型应用与机构分析相同的解析函数方法来完成机构的函数综合，因此计算便利，综合实例结果表明了本方法的有效性。     

基于改进遗传算法的车辆转向机构优化与误差仿真

针对车辆在高速行驶过程中的转向机构运动轨迹存在误差较大问题,采用改进遗传算法对车辆转向机构进行优化.创建车辆转向机构简图模型,建立内前轮转角的几何关系式.构造优化目标函数,采用改进遗传算法对车辆转向机构约束参数进行优化.将优化后的参数输入到Matlab软件中进行内前轮转角误差仿真,并且与优化前仿真结果进行比较和分析.仿真结果显示,车辆在高速行驶过程中,优化前的车辆内前轮转角最大误差为0.45°,而优化后的车辆内前轮转角最大误差为0.31°,相对误差降低了31.1%.采用改进遗传算法优化车辆转向机构,可以提高车辆内前轮转角精度,从而提高车辆在高速转向时的安全性.     

免疫遗传算法及其在多目标优化设计中的应用

免疫算法是一种基于自然界生物体免疫系统的优化算法，是目前机械多目标优化设计中的一个新的研究方向。免疫遗传算法（IGA）是在免疫算法（IA）的抗体多样性维持机制中引入遗传算法（GA），使其性能比标准免疫算法更进了一步。通过测试函数证明了免疫遗传算法既保留了免疫算法的优点，又提高了免疫算法中抗体的多样性和收敛速度。结合压铸机合模机构的优化设计，表明此算法可有效解决工程问题的优化。     

遗传算法与优化注射机合模机构运动行程

将遗传算法应用于注射机合模机构运动行程的最大化设计研究。优化中运动行程为目标函数，肘杆断面尺寸、肘杆起始与最终位置为设计变量，考虑了强度、稳定性、锁模力等约束条件。从研究结果来看，应用遗传算法进行运动行程的优化设计是可行且高效，可在注塑机合模机构运动行程最大化设计中推广应用。     

遗传算法用于平面曲柄摇杆机构再现轨迹的优化设计

介绍了一种新的参数优化算法－遗传算法，并以平面曲柄摇杆机构再轨迹优化设计为研究对象，采用该算法对共进行了设计，解决了曲柄 机构再现给定轨迹设计的难题，此项工作为实际生产这种机构的优化设计提供了一种科学且可行的方法。     

混沌遗传优化方法与平面StephensonⅢ型六轩机构的函数发生器综合

分析了平面StephensonⅢ六杆机构综合的现状，综合各种优化方法后，对混沌算法和遗传算法混的混合进行了分析，利用混沌运动的遍历性，内在随机性，“规律性”以及对初值的敏感性等特点，结合遗传优化算法，提出了混沌遗传算法，运用MATLAB6．1高级程序设计语言编制了计算程序，对平面StephensonⅢ型六杆机的函数发生器综合，从而找到了实现最大精确点时该问题的一批有意义的解，为实际机构的设计提供了多种选择方案。     

基于ADAMS软件的四杆机构角速度曲线拟合

成功地实现了ADAMS软件与自编机构优化设计程序的结合。由ADAMS软件完成机构运动学或动力学仿真，然后利用ADAMS软件的用户化设计中的条件循环语句编制遗传算法优化程序，依据仿真结果进行机构优化设计。以曲柄摇杆机构摇杆角速度曲线拟合为例，验证了该方法的有效性。     

汽车转向梯形机构的遗传优化设计

基于遗传算法的研究,利用其研究成果,以某汽车整体转向机构为例进行优化设计。优化结果表明,通过遗传算法的优化设计,内轮转角的累积相对误差降低了6%。通过优化前后的误差曲线可以看出,文中优化设计达到了预期的目的,也为汽车转向梯形机构的优化设计提供了一种可行的途径。