飞机压力加油管路节流孔配置的一类有效混合优化策略

基于给出的飞机地面压力加油系统管路模型，结合模拟退火算法和单纯形法，同时利用概率突跳性搜索和基于凸多面体结构的几何搜索，提出使用高效混合优化策略计算各管路节流孔径尺寸。数值仿真研究表明，与遗传算法相比，混合策略具有效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性、对维数具有较好的适应性等优点，大大提高了飞机地面压力加油管路节流孔优化配置的效率。     

飞机压力加油系统节流孔径优化控制策略研究

基于飞机地面压力加油系统管路模型，本文采用高级遗传算法（RGA）的排序选择及随机交换算法，在满足管路最大冲击压力及满油时间差的约束条件下，经全局搜索优化策略，得到优化后适应度最佳的节流孔径，试验研究的结果验证了该方法的可行性和有效性。     

飞机地面压力加油系统管路流量匹配的组合控制

本文针对给出的飞机地面压力加油系统管路模型，分析得出加油控制优化目标，利用模糊控制理论及PID控制相结合的方法，得到理想的离线仿真计算结果，应用于地面模拟试验，加油时间达到了预定要求。     

大型飞机地面压力加油系统优化设计研究

针对飞机地面压力加油系统,为保证在任意加油量下,都能得到最短的加油时间。本文对加油系统进行优化研究,得出通过在各支路加装可变节流装置能实现这个目标。通过某大型飞机地面压力加油系统模拟实验给出了几种具体的实现方式。     

免疫遗传算法在烧结矿配料优化中的应用

运用免疫遗传算法和MATLAB语言 ,编制了钢铁烧结矿配料优化计算仿真程序 ,计算机仿真结果表明符合实际生产工艺要求 ,可直接应用于生产 ,提高各种烧结矿的综合利用率 ,降低成本 1 0 32 %。从而证明了免疫遗传算法是一种切实有效的优化方法 ,该算法为钢铁烧结矿配料问题的优化求解提供了新的思路和方法。     

遗传算法在锻造过程微观组织优化中的应用

采用刚塑性有限元和优化算法--遗传算法相结合的方法,对典型的圆柱体镦粗工艺过程进行了微观组织模拟与优化.以锻件微观组织分布均匀化与细小化为目标,通过对锻造过程中工艺参数模具压下速度进行优化,获得了在实际锻造生产中较为可行的模具压下速度参数,从而,有利于提高最终锻件的力学性能,并对工艺参数以及模具材料的选取提供有效的帮助.     

改进的混沌遗传算法及其在炼铜转炉操作优化中的应用

利用混沌优化的遍历性和遗传算法优化的反演性,提出了混沌遗传算法(CGA),其基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变量对子代群体进行微小扰动,随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度.结果表明,该方法优化效果与前人的优化结果相比,优化效率明显提高.由炼铜转炉造渣期与造铜期操作参数(样本采集、数据预处理、PLS(偏最小二乘法)空间变换、BPN神经网络建模及CGA)的优化和造渣期适应度函数与造铜期适应度函数的变换,使操作参数变量在训练集给出的数据范围的基础上延伸±10%,得到最优点对应的工艺条件,并用于生产中.经过3个多月的试运行,粗铜产量提高6.0%,冷料处理量提高8%,平均炉寿从原来的213炉提高到235炉.     

改进遗传算法在箱体零件加工路线优化中的应用

研究了加工路线优化问题和遗传算法在此问题中的运用.在此基础上添加惩罚函数来改进适应度函数,添加自适应策略并修改选择算子来改进算法流程.最后以箱体零件为例,用VC++编程实现该算法的加工路线优化,对结果进行分析,验证了其可行性和有效性.     

基于自适应遗传算法优化的模糊PID控制在实验轧机中的应用研究

轧机板厚控制系统是一个具有非线性和时变特性的复杂系统,采用普通PID控制往往难以取得满意的控制效果。针对Hille 100实验轧机,建立其简化的数学模型,并采用模糊PID控制策略对其进行控制。模糊控制规则是模糊PID控制器设计的关键,采用自适应遗传算法(AGA)对其进行优化。仿真结果表明:优化后的模糊PID控制器具有更好的动态响应特性,控制效果得到了进一步改善。     

基于遗传算法的齿轮泵结构优化设计

针对某型飞机上的某型齿轮泵存在体积大、重量大等缺点，为减小其体积和重量，本文建立了齿轮泵结构优化设计的数学模型，并运用一种将交叉算子和变异算子作改进的遗传算法求解模型的最优解。最后以该型齿轮泵为对象进行仿真，结果表明改进的遗传算法较大幅度地减小了齿轮泵的体积，达到了较好的设计目标。     

遗传算法的研究进展综述

遗传算法是基于自然界生物进化基本法则而发展起来的一类新算法,应用广泛,但其自身存在早熟收敛等不足,因此,如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度是需要探索的课题之一.本文通过对遗传算法的描述,就编码问题、遗传操作及执行策略等方面对遗传算法的改进措施进行了概述,并对遗传算法的研究方向进行了展望.     

基于遗传算法的自由曲面测量路径规划

在加工具有大型复杂曲面的工件或对这些工件进行加工误差的检测时，都需要对曲面上的点进行测量。由于检测点数很多，这一过程很费时间。为了提高检测效率，本文将这一问题等效于旅行商(TSP)问题，并利用遗传算法对检测路径进行了优化，实验证明该方法在解决这一问题时是有效的。     

牛头刨床的遗传优化设计

牛头刨床中实现刨刀切削运动的关键机构是Ⅱ级六杆机构,它决定了刨刀的工作速度的平稳性,对刨削质量有非常重要的影响。以六杆机构最大压力角尽量小为条件,建立了以刨刀的工作速度平稳性为目标函数的优化设计数学模型,将混沌引入基本遗传算法对其进行了优化设计,在很短的时间内获得了最佳设计方案。     

基于遗传算法的液体动压滑动轴承的优化设计

本文尝试用遗传算法解决液体动压滑动轴承的优化设计，获得了令人满意的结果。通过实例计算说明，该算法具有较好的应用前景。     

基于自适应遗传算法的分销系统调拨策略研究

通过分销区域内各分销点问的信息传递，当某一分销点库存低于订货点而总库存未低于总订货点时，采用遗传算法(GA)确定各分销点间的调拨量，减少由于分销点库存的不平衡而增加的费用，使得在某一时段内，分销点的库存费用最小。     

Linear Programming and Genetic Algorithms Methods for Creation of Groups in Networks of Excellence

Creation of groups in Networks of Excellence (NoEs) based on knowledge mapping and expertise is a set covering problem known to be non-polynomial. Therefore it is usually approached by heuristic methods which yield good but not necessarily optimal coverage. Selecting teams to form a group within NoEs that are comprised of tens of teams can also be formulated and solved as an integer linear programming (ILP) problem whose solution is guaranteed to be optimal. This paper presents the ILP solution for team selection with typical objective functions. Several genetic algorithm-based methods are also compared to the optimal solution in terms of convergence (time and solution). The compared methods differ in selecting next-generation population schemes. The plain vanilla method is shown to be superior to both the roulette-based and the SUS methods.     

基于层次分析和遗传算法的国产大飞机液压膨胀环多目标优化分析

飞机液压管路膨胀环能够很大程度上吸收外载荷产生的多余应力,但是会增加管路系统质量,进而降低功重比。以管路静力学、动力学及质量为优化目标,推导与膨胀环折弯角度、弯曲半径、跨度和高度4个参数相关的各目标函数。不同函数的量纲通过层次分析法进行统一,使多目标优化问题转向单目标优化问题。其中,通过调整目标函数的权重系数来体现多个目标的不同重要程度,再结合遗传算法求解得到膨胀环最优设计参数,最后对膨胀环动力学数学模型进行了实验验证。结果表明：膨胀环动力学数学模型准确性较高,引入的层次分析遗传算法能权衡管路综合特性,得到膨胀环的合理结构参数。     

改进遗传算法在无刷直流电机调速系统PID参数优化中的应用

文章针对传统PID整定方式在无刷直流电机控制系统中存在的不足,采用了改进遗传算法对无刷直流电机调速系统PID参数进行优化.将微粒群算法应用于遗传算法的变异操作中,改善了单纯遗传算法的早熟收敛,提高了算法的收敛速度,使算法有更强的寻优能力.通过matlab进行了仿真,得到了目标函数值的优化过程曲线及系统的阶跃响应曲线,仿真结果表明系统得到了较好的控制效果,也验证了改进遗传算法解决参数优化问题的可行性和优越性.