基于遗传算法的夹紧机构优化设计

通过对机构结构的分析,抽象出机构的理论化模型,从而将该夹紧机构简化为双摇杆机构。运用遗传算法在约束条件范围内对决定机构运动特性的关键部件的结构参数进行优化设计,从而达到机构按照给定的运动轨迹运动的设计要求。根据优化设计得到的参数建立机构数字化模型,并运用UG进行运动仿真分析。仿真结果表明,通过遗传算法进行优化设计得到的结果能够很好满足设计要求。     

摆动缸六杆夹紧机构的增力比通用方程

建立求解摆动缸六杆夹紧机构增力比的通用方程,只要在此方程中代入机构中有关杆件的尺寸或位置参数,就可以求出该朵的增力比。通用方程的建立,为计算和优化夹紧机构提供了一个数学模型。     

五铰链双曲肘注射机合模机构的优化设计

在建立适当的多目标函数的基础上，应用计算机对五铰链双曲时注射机合模机构进行了优化设计。     

轮式车辆转向机构的遗传算法优化设计

在对车辆前轮转向机构进行运动分析的基础上,给出了参数优化设计的数学模型,提出了一种改进的遗传算法,并利用Matlab遗传算法工具箱对转向机构进行了优化设计,得到了满意的设计参数.讨论了遗传算法的一些关键技术:如改进的二进制编码方法.基于惩罚项的适应度计算,遗传算子的构造,以及遗传终止法则等.计算结果表明:与复合形法相比,遗传算法使目标函数值减少了6.6%,取得了较好的优化效果.从而更有利于减小转向车轮的滑移量和轮胎的磨损量,同时也验证了遗传算法解决多约束、多变量类型优化问题的可行性和优越性.     

遗传算法在包装机组合推料机构优化设计中的运用

介绍了遗传算法在优化设计中的应用，并利用对其自动包装订同组合推料机构进行了优化设计。     

塑料注射成型机合模机构的优化设计

本文以塑料注射成型机的内卷式三连杆五铰链斜排列合模机构为例,建立了合模机构优化设计的合理的数学模型。该数学模型以增力比 M 和行程比 C 为两个目标函数,运用正多面体法和约束复合形法进行了优化设计计算。计算实例的结果表明,用最优化方法得到的设计方案具有较大的增力比和行程比。     

遗传算法在包装机组合推料机构优化设计中的运用

介绍了遗传算法在优化设计中的应用,并利用其对自动包装机组合推料机构进行了优化设计。     

基于遗传算法的桁架优化设计

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,由于其具有算法简单,不必要求函数连续、导数存在、单峰等特点,并能避开局部最优点而收敛到全局最优点,适用于解常规算法难于处理的问题。采用遗传算法,对桁架结构在满足位移的约束条件下进行重量最轻优化设计。数值实例表明该算法应用于结构优化设计是有效可行的。     

改进遗传算法的液压锚杆钻机冲击机构的优化设计

改进了遗传算法的适应度、交叉算子及变异算子,即依据统计规律求概率适应度;对交叉算子的改进,将在随机配对交叉基础上引入人工干预思想;在处理变异算子时引入了人工诱变的思想.采用这种改进的遗传算法优化液压锚杆钻机冲击结构的设计参数.通过优化设计计算结果表明,该改进方法在钻机其他结构理想设计的情况下能使钻机的工作效率从70.8%提高到75.6%,同时这种改进遗传算法也为钻机的其他结构优化设计提供了一种很好的优化方法.     

基于改进遗传算法的开关磁阻电机优化设计

针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出.将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型.以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比.结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效.     

机构设计的遗传算法约束条件处理

将机构设计的约束条件分成边界约束和性能约束,分别讨论在遗传算法中的约束处理方法,特别提出改进惩罚策略,使GA更有效、更普遍地处理带非线性约束的机构设计数值优化问题。     

遗传算法的基本理论及其在电机优化设计中的应用

叙述了遗传算法的基本理论及其在电机优化设计中的应用。     

遗传算法在永磁电机优化设计中的应用

详细研究了应用遗传算法进行永磁电机优化设计的策略和方法，并以一台海洋潜水器用永磁直流伺服电动机为例进行优化，取得满意结果。     

基于改进遗传算法的紧固螺栓优化设计研究

探讨了遗传算法在机械设计中的应用，并对该方法作了改进,与传统优化方法相比该方法具有对初始值不敏感以及能搜索到全局最优解的优点，对紧固螺栓的优化实例表明，该方法可行且简便。     

模拟退火算法对遗传神经网络优化的性能分析

遗传神经网络是利用遗传算法优化连接权值代替梯度下降法求解的方法,在遗传算法进化的过程中加入模拟退火算法,同时具有优秀的全局寻优能力和局部搜索能力,不仅能够提高运算收敛的速度和效率,而且可以有效避免出现早熟现象,防止陷入局部最优,同时性能也很稳定,完全能满足实时系统对精度和速度的要求。研究了遗传神经网络分别在复制、交叉和变异后应用模拟退火算子进行优化的方法,并且比较了三者在遗传神经网络优化中性能的优劣。     

基于遗传算法的雨水管道系统优化设计

建立了一个雨水管道系统优化设计模型，并应用遗传算法求解管网投资最小的最优设计方案，该方法以管段设计流速为决策变量，采用浮点数编码方式将优化问题的解表达为染色体，设计了相应的适应度函数、交叉算子和变异算子，与传统设计方法相比，遗传算法所得到的最优设计方案可比原设计方案节约投资19．38％。研究表明，应用GA进行城市雨水管道系统优化设计是一种可行且非常有效的新方法，不仅可以找到最优设计方案，而且可以为决策者提供多种优化设计方案，为进行方案评价和决策提供可靠依据。     

基于改进遗传算法的离散变量结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法的缺陷,提出了一种改进的遗传算法。算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的。     

大口径机枪弹簧液压式浮动机优化设计

目的　对浮动技术在大口径高射机枪上的应用进行研究, 并对浮动机参数进行设计． 方法　采用单目标优化的方法． 结果　通过优化设计, 得到了一组满足条件的浮动机结构参数, 并分析了该组参数下机枪的性能． 结论　浮动技术应用于大口径机枪是完全适合的, 它不仅可以大幅度地减小后坐力, 而且通过参数的合理匹配, 具有良好的浮动稳定性, 对提高射击精度是有利的     

遗传算法编码机制的比较研究

结合理论分析和计算机仿真实验对遗传算法的二进制编码和十进制编码在搜索效率和优化结果的鲁棒性方面进行了比较研究 .研究结果表明 :二进制编码与十进制编码相比 ,通常情况下前者的搜索效率高 ,寻优结果对交叉概率和变异概率鲁棒性好 .进一步地理论分析表明 ,低进制编码遗传算法在搜索效率和优化结果鲁棒性方面普遍优于高进制编码遗传算法 .因此 ,在工程应用实践中宜选用低进制编码的遗传算法 .本文得出的结论为遗传算法编码机制的理论研究和遗传算法在工程应用实践中编码机制的选取提供了理论指导 .