大跨度桥梁预应力损失的遗传算法识别

将遗传算法用于大跨度混凝土桥梁的预应附加损失的识别。建立附加损失的数学模型，根据施工时的预应力张拉后桥面实测标高与设计值的差异，用遗传算法识别损失模型的参数，确定有关各截面的损失值。     

大型汽轮机热力参数异常测点识别软件的开发

考虑电力生产单位的实际情况,开发了一种汽轮机热力参数异常识别软件.该识别软件具有一定的通用性,可以较好地对机组负荷60%以上工况的测点进行异常识别,能够对识别出的异常测点进行报警,同时给出异常测点的建议值.     

基于遗传算法的结构动力响应支撑位置优化

采用整数编码、种群隔离机制、算术杂交、非均匀随机变异等新理论设计了新的广义遗传算法,并探索性地提出了异种机制以防止算法发生早熟收敛。将该算法应用于结构动力响应的支撑位置优化问题。数值算例表明。带有异种机制的新广义遗传算法能够解决具有抗弯刚度的结构动力响应支撑位置优化问题,对于求解复杂的结构动力响应支撑位置优化具有较强的的适用性。     

基于混合自适应遗传算法HEV系统参数的优化

选择优化算法是混合动力电动汽车系统参数优化的一个重要内容.针对基本遗传算法存在着易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种混合自适应遗传算法.测试结果表明,该算法既具有良好的全局收敛性,又具有较快的收敛速度.将该算法应用到混合动力电动汽车系统参数优化问题中,取得了较为满意的优化结果和收敛效果.根据优化结果,对一辆串联式混合动力中巴的发动机/发电机组进行了优化设计.     

基于遗传算法的渡槽传感器优化布置

对于老旧渡槽,科学的损伤诊断有助于及时发现隐患并进行处理,其中传感器的优化布置是损伤诊断的关键。分别阐述了渡槽动力特性研究现状、传感器优化布置的方法以及基于遗传算法的桥梁传感器优化布置,最后分析了渡槽与桥梁的异同。基于遗传算法的渡槽传感器优化布置,可以借鉴遗传算法在桥梁传感器优化布置中的改性方法,综合考虑渡槽槽身底板、侧壁、支撑结构的动力特性,优化传感器的数目和布置位置。阐述和分析结果为基于遗传算法的渡槽传感器布置位置、遗传算法的改进提供参考。     

基于遗传算法的PID参数整定与优化

ＰＩＤ参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。采用遗传算法进行ＰＩＤ参数整定与优化是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。在参数整定与优化过程中,考虑了过程控制系统的参数整定特点和寻优精度。仿真表明：该方法比一般ＰＩＤ参数整定方法具有更好的控制性能指标,不失为一种具有较好实用价值的ＰＩＤ参数整定与优化方法。     

一种改进的遗传算法及其应用

遗传算法由于其隐合并行性和全局搜索特性,使其具有其他常规优化算法无法拥有的优点.然而,标准遗传算法存在着收敛速度慢、易"早熟"等缺陷.针对应用标准遗传算法时所存在的局限性,从适应值、交叉和变异算子以及控制参数的选取等多方面进行了遗传算法的改进设计.这种改进的遗传算法可进一步改善算法的搜索能力、搜索效率和收敛性能.最后以(N M)客错系统的优化模型作为优化目标,得到了费用模型的最优解.计算结果验证了算法的有效性和正确性.     

基于小生境遗传算法的混合动力汽车参数优化

作为典型的多目标优化问题,混合动力汽车参数优化必须处理燃油经济性和排放之间的非线性和相互冲突关系.以一辆实例样车的动力系统和逻辑门限值控制策略为例,采用小生境遗传算法,将其做离线参数优化.仿真结果表明,该方法可以找到多组Pareto最优解,在满足车辆特定性能的前提下,显著地改善车辆燃油经济性和排放.     

改进的遗传算法在结构优化设计中的应用

遗传算法(GA)是基于达尔文进化论和遗传学说形成的一种崭新的优化算法.它具有全局收敛性和并行性;对先验知识要求较少,具有很强的适应性.针对结构优化设计方法中存在的局限性,将改进的遗传算法用于结构优化设计中.改进的GA采用以下措施提高搜索效率:(1)动态调整变量区间和GA参数;(2)在每一轮进化结束后重新初始化群体,开始新的进化;(3)将最优个体保留到下一轮.据此编制了计算机程序,并将其应用到一个桁架结构的优化实例中.运行结果表明,改进后的遗传算法用于结构优化设计能够有效地避免陷入局部最优解的现象,提高了搜索效率,具有较强的适应性.     

基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置

针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多目标优化配置模型.设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II),在保证故障可检测性和可分辨性的前提下,获得兼顾3大优化目标的Pareto前沿解集.电站除氧器的实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

不同适应度函数的遗传算法在桥梁结构传感器布设中的应用

从模态振型正交性和模态能量两方面出发设计了3个适应度函数,将其分别应用于改进遗传算法和单亲遗传算法。采用两步法对大跨径桥梁结构传感器布设进行定量和定位分析。通过对两种遗传算法、3个适应度函数及有效独立算法在大跨径拱桥中的对比分析,证实了单亲遗传算法比改进遗传算法更适合于桥梁结构传感器的布设,基于组合评价准则适应度函数比单一评价准则适应度函数布设出的传感器位置更加合理,验证了两步法用于传感器定量及定位计算的有效性。     

Real-coded genetic algorithm for optimal vibration control of flexible structure

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＬａｒｇｅｓｐａｃｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｆａｃｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｖｉ ｂｒａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ.Ｔｈｅｙｍｕｓｔｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅｓｔｉｆｆｎｅｓｓｔｏｍｅｅｔｓｔｒｉｎｇｅｎｔｗｅｉｇｈｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ,ｔｈｕｓｔｈｅｙｗｉｌｌｂｅｆｌｅｘｉｂｌｅａｎｄｓｈｏｒｔｏｆｄａｍｐｉｎｇ ,ｗｉｔｈｃｌｏｓｅｓｐａｃｅｄｍｏｄｅｓｉｎｌｏｗｆｒｅ ｑｕｅｎｃｙ.Ｄｕｅｔｏｔｈｅｉｒｐｏｔｅｎｔｉａｌａｄｖａｎｔａｇｅｗｈｉｃｈｓｕｐｅｒｉｏ…     

基于遗传算法的传感器优化布置

为解决空间网格结构模态测试中的传感器位置优化布置问题,提高采集数据信息的完备性,采用遗传算法优化传感器布置位置.在解的编码过程中采用二维数组,每一行存储一个可行解;采用强制变异避免遗传算子操作过程中出现同一个位置重复布置的问题.为了提高收敛速度,将基于模态矩阵QR分解的传感器优化布置结果作为第一代父群.对单层球面网壳进行优化计算后,将基于遗传算法的优化结果和QR分解得到的结果进行了应变能指标和相关性矩阵(MAC)的比较,发现前者不仅在应变能指标有大幅度的提高,而且相关性矩阵也有相应改善.     

基于遗传算法的火电机组负荷优化分配方法研究

依据火电机组的实时煤耗特性曲线,针对目前较实用的负荷优化分配方法——动态规划法的弊端,即在机组数目较多时运算量过大、难以满足实时要求,提出了改进的遗传算法,在加快搜索速度、提高寻优精度、保证群体多样性等方面采取了新的措施。改进后的遗传算法在搜索结果接近全局最优解的前提下,大大提高了寻优速率,具有较高的实用价值。     

突发性污染情况下给水管网传感器优化选址

为解决给水管网中的水质传感器位置优化布置问题,以污染发生至传感器首次监测到超过临界污染物质量浓度的期望监测时间最短为目标,提出监测突发性或者蓄意污染的管网传感器优化选址模型.以Anytown管网为例,利用EPANET软件模拟扩展周期非稳态水力水质条件下节点污染物质量浓度变化,通过编制程序与EPANET交互得到传感器监测时间,在此基础上设计求解该优化模型的混合粒子群算法.提出的优化模型及求解方法对保护管网安全、降低用户饮用被污染水的风险具有一定意义.     

基于最优锚节点的无线传感器网络节点定位算法

由于传感器节点能量受限,定位算法需要综合考虑定位误差、通信和计算开销等多方面的因素。分析了DV-Hop算法定位过程并总结出误差产生的主要原因,针对不同位置锚节点对定位误差的影响,提出了一种基于最优锚节点的定位算法—DV-Hop_Bon(DV-Hopbased on optimal nodes),最后使用Matlab进行了仿真实验,结果表明:新提出的定位算法在拥有较小通信半径情况下,能有效提高定位精度,并可广泛应用于无线传感器网络中。     

大跨径悬索桥动载试验研究

为检验在役大跨径悬索桥结构的动力性能,对主跨128 m地锚式悬索桥进行动力试验。测试其自振频率、振型和阻尼比;激振试验中,测试桥跨结构在汽车以不同速度通过桥跨和在桥上特定位置跳车时桥跨结构的动应变、动位移、振幅以及加速度等动力响应,计算得出冲击系数。并将实测结果与有限元结果进行对比分析。结果表明,该悬索桥具有较好的竖向刚度、横向刚度;汽车在桥上运行时对桥跨结构有一定的冲击作用但并不明显,有障碍行车舒适度较差。     

基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测

针对现有的盲均衡遗传算法适应度函数构造复杂,辨识信道结构简单,只能在连续空间搜索的问题,本文借助接收数据阵补投影算子对待测发送序列向量的零化作用,把信号盲检测问题转化为整数约束下的二次规划问题,提出了基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测的方法。本文所用遗传算法的特点是:适应度函数是针对被检测序列直接构造的,编码空间与遗传空间一致,搜索是离散、有限的,最优保存策略保证算法每一步搜索能够保存最佳基因。仿真结果表明,该算法收敛速度快,性能稳定。     

供水系统直接优化调度遗传算法求解模型研究

针对目前我国完全采用微观模型的方法难以满足供水系统优化调度的要求的现实，以测压点压力
宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程，并以每一泵站每
时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件,建立了大型供水系统的多目标混合离散
变量的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解，提出了对各种约束条件处理的方
法;针对遗传算法容易早熟等的不足，提出将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异
率的解决方法.算例计算表明，该算法具有较强的适用性.     

基于动态规划优化传感器网络寿命的算法

根据多跳无线传感器网络的特点,为了优化网络中节点的生存时间,提出了一种求解无线传感器网络寿命Pareto最优的集中式算法.熵是系统平均程度的度量,通过证明最大熵函数与传感器网络寿命Pareto最优的等价关系,建立了求解传感器网络最大熵函数的动态规划模型,将复杂的多目标线性规划问题转换成单目标动态规划问题.理论分析和仿真研究结果表明,新算法能够快速有效地获得网络寿命的Pareto最优解,达到了优化传感器网络寿命的目的,提高了系统的可实现性并降低了计算复杂度.