遗传算法在机械优化设计中的应用

针对遗传算法的特点对其进行了改进,在种群初始化中提出引用Ｈａｍｍｉｎｇ距离作为控制依据,在判断终止条件时提出了局部最优徘徊策略,使得改进后的ＧＡ在解决有约束非线性问题表现出良好的速度和有效性。     

遗传算法在机械优化设计中的应用

遗传算法是一种自适应启发式全局搜索算法,具有传统算法不可比拟的优点,更易于求解各种优化问题。在不断改进、不断成熟的过程中,遗传算法得到了广泛的应用,其中在机械优化设计领域得到了大量应用。通过遗传算法工具箱及针对基本遗传算法进行改进后的遗传算法两个方面,论述了遗传算法在机械优化设计中具有的优势,介绍了近年来在相关领域中成功应用的一些典型范例。并对遗传算法在机械优化设计中的发展及前景作了必要的讨论。     

遗传算法在机械优化设计中的应用

主要介绍了遗传基因算法的基本原理、特点及关键参数，分析了遗传优化的方法和步骤，并将其应用到QY200-14／37型液压支架四连杆机构优化设计中，取得了很好的结果。     

免疫遗传算法在机械优化设计中的应用

介绍了遗传算法的特点和不足，分析了免疫遗传算法的原理，并利用其对一个机械优化设计实例进行了仿真计算，结果表明，免疫遗传算法可以有效地避免陷入局部解，对于复杂的机械优化设计切实可行。     

混合式遗传算法在机械优化设计中的应用

针对机械优化设计,提出了一种混合式遗传算法（HGA）。该算法和现有的几种MGAs相比,不仅保证了全局收敛,而且提高了算法收敛速度和稳定性。应用于某水下航行器优化设计的实例,显示了该算法的优越性能,也展现了遗传算法在机械化设计中的广阔应用前景。     

遗传算法在流体机械优化设计中的应用

作为一种全新的随机优化方法 ,遗传算法已广泛地应用于透平机械设计的多个方面 ,例如遗传算法直接用于气动元件的形状优化设计 ,遗传算法与一定的计算流体动力学方法结合参与流场的分析和计算等等。本文是对遗传算法在流体机械优化设计方面应用的一个综述。     

基因遗传算法在机构优化设计中的应用

介绍了基因遗传算法的来源，基本原理和方法，提出了改进的基因遗传算法，并介绍了圆柱螺旋压缩弹簧优化问题的适合度函数，约束条件及编码方法。研究表明，基因遗传算法适用于解决多变量。多目标，多峰值的约束优化问题。     

遗传算法在机械优化设计中的应用现状及展望

阐述了遗传算法的基本原理，基本概念和特点，简介了遗传算法在机械优化设计中的应用现状，实现步骤以及求解约束优化问题时应采取的措施，并对遗传算法的研究和应用进行了展望。     

改进遗传算法在机械优化设计中的应用研究

采用了遗传算法对机械优化设计中的多目标、多自变量、多约束的优化问题进行了探讨,以解决传统的优化方法容易陷入忆部最优的缺陷,运用惩罚函数、实值编码策略和联赛选择机制对标准遗传算法进行了改进。使得改进后的遗传算法在机械优化设计中有了一定的实用价值。     

改进型遗传算法在机械优化设计中的应用研究

针对标准遗传算法局部搜索能力弱的特点,将其与随机方向法结合,提高其局部搜索能力。结合工程问题进行优化计算,结果表明,此算法优于标准遗传算法。     

基因遗传算法+惩罚函数法”在机械优化设计中的应用

提出了“基因遗传算法＋惩罚函数法”的通用算法,并从中发现,它非常适合求解复杂的非线性约束优化问题。该方法与传统的优化方法相比,可取得较为理想的全域最优解,同时该方法也改善了基因遗传算法的局限性。     

自适应遗传算法在机械优化设计方面的应用

阐述了自适应遗传算法原理,以及它在某发动机气门弹簧的可靠性优化设计中的应用,通过测试,结果表明此算法的收敛性能优于标准遗传算法。     

遗传算法在机构优化设计中的应用

机构优化设计问题是机械优化设计的一个重要方面。本文尝试用遗传算法解决该类问题,获得了令人满意的结果,并且可以克服常用算法求解析造成的忆中部最优,为机构优化问题开创一条新的路径。     

遗传算法在齿轮减速机优化设计中的应用

从理论上探讨了基因遗传算法 (GA)与传统约束优化设计方法相结合的可能性 ,并从中发现“基因遗传算法+惩罚函数法”非常适合求解复杂的非线性约束优化问题 ,且成功地采用了“基因遗传算法 +惩罚函数法”对一个通用的二级斜齿圆柱齿轮减速机的概率可靠性优化设计的数学模型进行求解 ,与传统的优化方法相比 ,得到了一个较为理想的全域最优解 ;同时该方法也改善了基因遗传算法的局限性     

遗传算法在机械工程优化设计中的应用研究

根据遗传算法的基本理论,并结合机械工程优化设计的特点,对传统遗传算法的遗传操作作出改进,提出了一种将柯西机和遗传算法相结合的改进遗传算法,并应用于机械工程优化设计问题的全局最优解求解。计算实例说明,改进的遗传算法不仅增强了传统遗传算法的全局收敛性,能够有效地求得优化问题的全局极小点,而且还提高算法进行后期的收敛速度。     

遗传算法在机械工程全局优化设计中的应用

本文介绍了一种新的全局优化方法———遗传算法。给出了标准遗传算法的基本原理及数学模型，分析了标准遗传算法的收敛性；总结了遗传算法的特点，最后给出了遗传算法在机械工程优化中应用的两个实际算例，算例表明了该方法的有效性。     

改进遗传算法在减速器优化设计中的应用

针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于斜齿轮减速器优化设计中。计算结果表明改进遗传算法,全局寻优能力强。     

遗传算法在齿轮减速机优化设计中的应用

从理论上探讨了基因遗传算法（GA）与传统约束优化设计方法相结合的可能性,并从中发现“基因遗传算法＋惩罚函数法”非常适合求解复杂的非线性约束优化问题,且成功地采用了“基因遗传算法＋惩罚函数法”对一个通用的二级斜齿圆柱齿轮减速机的概率可靠性优化设计的数学模型进行求解,与传统的优化方法相比,得到了一个较为理想的全域最优解;同时该方法也改善了基因遗传算法的局限性。     

混沌在机械优化设计中的应用

牛顿优化技术是机械优化设计中一种常用的优化技术,由于其本身的局部收敛性对初始点较为敏感,要求初始点充分接近全局极值点才能收敛.把牛顿优化技术与混沌优化搜索相结合,提出一种混合优化算法,利用混沌搜索方法使牛顿优化技术跳出局部最优解,达到全局最优解,数值试验表明了该算法的有效性和正确性.     

遗传算法在机械方案设计中的应用研究

研究提出了一种基于遗传算法的机械方案计算机辅助设计系统模型。该模型通过把机械方案设计过程看作一个状态空间的问题求解,用遗传算法控制搜索过程,自动生成一组最优的设计方案,并通过实例,验证了求解的有效性。