基于遗传算法的MRE隔振器动力学模型识别

为了探究磁流变弹性体隔振器的力学特性,对隔振器进行力学特性试验,实验数据表明磁流变弹性体隔振器具有很强的滞回特性.利用实验数据,结合Bouc-Wen模型,建立隔振器的非线性动力学模型.使用遗传算法对Bouc-Wen模型进行参数识别,分析参数随实验条件的变化规律,总结出适用此隔振器的一般化Bouc-Wen模型,并验证模型...     

基于多自由度控制的主被动隔振器研究EI北大核心CSCD

船用大型动力装置运行时所产生的线谱振动是水下辐射噪声产生的重要原因之一,通常在振源设备与船体安装基座之间采取隔振措施,抑制宽频带振动的传播。针对隔振系统振动传递路径复杂而难以有效控制的问题,在功率流传递特性分析的基础上提出一种新型主被动隔振器,在被动隔振的基础上通过主动控制进一步衰减线谱振动通过隔振器的传递。该隔振器具有多自由度振动传递控制的特点,可避免通常存在的振动传递路径切断不彻底的弊端。该研究对隔振器的静态特性、动态特性以及主被动隔振效果进行了分析和测试,仿真及试验结果均表明,通过结合加权误差反馈自适应控制算法和多自由度同步控制,主被动隔振可显著抑制弹性基础在300 Hz内的线谱振动。     

基于摩擦耗能机理的惯性平台三向隔振器

随着科学技术的发展，传统的橡胶隔振器已远远不能满足要求，迫切需要研制高性能的三向隔振器。本文在自行研制的新型库仑摩擦阻尼复合隔振器的基础上，引入了颗粒，利用颗粒材料之间在任意方向都会产生摩擦耗能的特性，以及合理设计弹性元件的结构实现了惯性平台三向隔振要求。     

结构最优设计的智能优化方法

针对结构最优设计工程问题，提出利用复合遗传法进行优化的新方法。可以减少结构最优设计时的理论分析难度，提高寻优效率，数值分析结果表明，该方法结果正确，算法简洁。     

基于遗传算法的可靠性优化

 建立了可靠性冗余优化模型,分析了各种优化方法的优缺点.提出了遗传算法,并通过实例将遗传算法与启发式方法作了比较,结果表明遗传算法较为有效.对遗传算法初值的选取也作了讨论.     

基于遗传算法的混凝土一维瞬态导热反问题

基于Laplace积分变换法和遗传算法,提出了一种混凝土一维瞬态导热反问题求解的新方法。运用Laplace变换将温度的求解表示为只与空间坐标及浇筑时间有关的函数,使得反问题的求解具有测点布置灵活的特点。运用遗传算法寻求非线性反演问题全局最优解,只需要若干点温度实测值便可实现多个热学参数的同时反演,算例对反演方法的反演精度及数值稳定性给出了满意的证明。     

基于遗传算法的两点射线追踪

针对目前射线追踪法的局限与不足，本文尝试以一种新的方法模拟两点间射线追踪，并以层状介质为模型编制程序。     

基于遗传算法的结构破损参数检测

本文将结构破损参数检测问题归结为一个优化问题,建立包含结构单元刚度 参数的隐式目标函数即计算模态数据与测试模态数据之间的极小误差函数,采用遗传算法来求解,用频率相对误差及振型相关系数作为评价指标,对一个实际五层框架钢结构识别了含不同频率信息的多种情况的刚度。     

基于遗传算法的弹药仓库布局优化研究

分析了我军弹药仓库布局的现状和存在的问题,通过定性分析,提出了优化弹药仓库布局的设想,建立了优化弹药仓库布局的数学模型,并运用遗传算法定量地分析了优化弹药仓库布局,为解决弹药仓库布局优化问题提供一个新的思路。     

基于遗传算法的六自由度并联坐标测量机测量建模

考虑到并联闭环机构具有位置反解容易、位置正解复杂的特点,将位置反解模型作为评价函数,把复杂的位置正解问题转化为优化问题。利用遗传算法的全局优化能力,建立了基于6-DOF并联坐标测量机的测量模型。仿真结果表明,该方法克服了数值解法求解并联机构位置正解时,解的精度受初值影响的缺点,具有令人满意的计算精度和计算速度。     

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400 nm～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...     

基于遗传算法的测试性优化分配方法

测试性分配是测试性设计中的一项重要环节.测试性分配参数主要是故障检测率(FDR)和故障隔离率(FIR).常用的权值分配法存在权值计算繁杂、分配结果需要调整等不足.优化分配是一种较好分配方法,它是在一系列的约束条件下,使分配的结果费效比最优.但是解决约束优化分配问题的内点法、最小乘子法等算法存在易陷入局部最优、寻找初始点...     

基于遗传算法的水下爆炸冲击隔离系统的极限性能分析

在舰船上安装隔离器可以减小水下冲击的影响起到保护仪器的作用.通过构造一个冲击激励-船体-隔离装置-仪器的交互作用模型,计算出仪器的动力响应.基于这一模型 ,设计适宜的冲击隔离系统,满足它的性能指标.然后用遗传算法来解决传统优化方法很难解决的最优化问题.最后,通过一个算例及结果分析,获得其极限性能特性.     

基于遗传算法的移动终端交互界面布局优化

目的研究遗传算法与移动终端界面布局中舒适度影响最大子集特征之间的关系。方法利用层次分析法进行了三维及二维共同协作的人机约束条件,选择交互界面中布局的特征,找出对交互界面布局中人的最优舒适度影响最大的子集特征。结论通过对案例的可用性测试分析数据并得出移动终端交互界面布局优化设计的要点。     

遗传算法在双层微穿孔结构优化设计中的应用

影响双层微穿孔结构的参数很多，其声阻抗及吸声系数的计算复杂。以双层微穿孔板的吸声学为优化目标，穿孔率、孔径及空腔深度为优化参数，研究基于遗传算法对双层微穿孔结构进行优化设计。通过计算程序，验证了该算法的可行性和有效性。写以前的算法比较表明，经优化过的双层微穿孔板的吸声效果有明显的提高。     

基于改进免疫遗传优化蚁群算法的移动机器人路径寻优研究

针对移动机器人路径规划中使用蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种适用于机器人静态路径寻优的改进免疫遗传优化蚁群算法(IMGAC)。该算法可以根据实际情况自动调整变异概率和变异方式,以及自动调节个体免疫位的长度,将通过改进的变异算子和免疫算子嵌入蚁群算法来提高全局寻优能力与收敛速度。仿真及实验表明:相比于经典ACO算法以及最大最小蚂蚁系统,IMGAC算法收敛速度更快,全局寻优能力更强。利用该算法寻找移动机器人最优路径,提高了静态路径寻优的效果和效率。     

基于改进最低水平线方法与遗传算法的矩形件排样优化算法

传统的最低水平线方法用于矩形件排样时可能产生较多未被利用的空白区域,造成不必要的材料浪费.针对此缺陷,在搜索过程中引入启发式判断,实现空白区域的填充处理,提高板材利用率.在应用遗传算法优化矩形件排样顺序时,在进化过程中采用分阶段设置遗传算子的方法,改善算法的搜索性能与效果.通过改进最低水平线方法与基于分阶段遗传算子的遗传算法相结合,共同求解矩形件排样问题.排样测试数据表明,所提出的矩形件排样优化算法能够有效改善排样效果,提高材料利用率.     

改进多种群遗传算法的AutoStore系统多AGV调度优化

新兴紧致密集型仓储系统AutoStore存在出、入库单独作业及联合作业并存的情况,使用传统单一作业模式下所得AGV调度方案易导致资源浪费或效率低等问题。在分析多作业模式工作流程基础上,建立多AGV任务分配模型,优化目标为系统总作业时间最短。对传统多种群遗传算法进行改进。首先,为获得具有多样性的初始解,给出适用于实数编码的初始解判断式;其次,为提高搜索效率,给出交叉、变异概率计算式,使得遗传操作能随着进化过程和适应度值变化而不同。算例分析验证所给算法的可行性与有效性,能为系统提供更优的AGV调度方案。     

基于遗传算法和梯度算法的桁架结构动力学形状优化

本文提出了一种基于遗传算法和梯度算法的桁架动力学形状优化方法 ,该方法综合了梯度算法的快速收敛与遗传算法的全局搜索能力。算例表明了本文方法的有效性和工程适应性。