汽车工程中的模糊优化设计及模糊分析

汽车工程所涉及的许多因素都具有模糊性，模糊分析设计在汽车工程中得到了越来越广泛的应用。本文详细介绍了模糊优化数学模型及其求解途径，并对模糊分析在汽车工程中的应用作了简要论述。     

汽车动力传动系参数的模糊优化

以汽车整车动力性和燃油经济性的综合评价为基础,用二级模糊评价的方法,考虑到传动比、防止动力中断、地面附着力限制等约束的模糊性,以评价集上的距离为目标函数,建立了汽车动力传动系参数多目标模糊优化模型,并给出了此类优化问题的解法,最后以一个实例说明提出的模糊优化模型是可行的。     

遗传算法在汽车起重机行星传动模糊优化的应用

遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法，其全局优化和隐含并进性使得遗传算法适合求解大规模的复杂优化问题，在介绍遗传算法的基础上，提出了基于遗传算法的汽车起重机行星传动模糊优化方法，算例计算表明，遗传算法在机械目标优化方面具有较好的应用前景。     

模糊约束下复合材料的可靠性优化设计

考虑结构的可靠度为模糊可靠度，优化的约束函数为模糊约束，利用模糊数学理论和优化设计方法建立了复合材料层合板的模糊可靠度优化模型，并提出了相应的计算方法：模糊可靠度优化是一种软分析方法，提出的方法可以更合理地描述客观实际，为复合材料结构的优化提供新的分析思路。     

干式摩擦离合器的模糊优化设计

分析了汽车常用的干式摩擦离合器设计中的各种模糊因数，建立了此类离合器的模糊多目标优化数学模型．描述了用这一数学模型进行设计计算的方法，并给出了一个设计计算实例．     

基于遗传算法的水下机器人模糊控制器优化设计

将遗传算法引入到水下机器人模糊控制优化问题中，用以自动寻优隶属函数参数和模糊控制规则，针对所采用的模糊控制器是连续型模糊控制器这一特点，对模糊规则和隶属函数采用了实数编码策略，并讨论了复制、交叉、变异等遗传操作在模糊控制器设计非线性寻优中的应用，最后针对水下机器人运动控制进行了计算机仿真，仿真结果表明，优化得到的模糊控制器与传统的模糊控制器相比具有响应快、超调小的特点。     

最优模糊反馈控制系统和模糊状态观察器

在文献「１」和「２」中，曾对模糊系统的优化方法作了讨论，但都是针地开环而言，直至目前，带有反馈控制的模糊系统其优化问题尚未深入研究。本文应用模糊关系方程求介方法提供一类模糊状态观察器的设计途径，并由作者在「２」中的提出的模糊动态规划方法，最科得到了最优模糊反馈的结构和算法，给出了如何借助系统输出的模糊信息，通过状态反馈实现最优控制的一种方法，结果可作为在模糊反馈系统中实现最优控制的一个数学模型，并     

一种具有模糊偏好的多目标进化算法

根据各专家对各子目标在多目标优化问题中的重要程度给出的模糊评价，结合决策者的偏好和遗传算法，提出了一种带有模糊偏好的多目标优化算法。该方法利用模糊最大最小集方法将得到的模糊评价值进行解模糊，得到各子目标在多目标优化问题中的权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题，再利用遗传算法求出问题的优化解。最后，利用算例对所给的模糊多目标优化算法进行了说明。     

我国流体动力领域模糊的研究和

本文着重从液压元件模糊优化设计、液压回路的模糊优化选择和液压气动系统的模糊挖掘岵个方面，了近年来我国流体动力领域中模糊的研究和应用概况，并展示了其最新研究动向。     

桥式起重机箱型主梁的模糊优化设计

运用模糊优化理论，提出了桥式起重机箱型主梁的模糊优化设计方法，按照重量最轻的原则，建立了桥式起重机箱型主梁的模糊优化数学模型，给出了箱型主梁模糊优化的计算实例。     

融合遗传算法的模糊控制器设计

通过了解模糊控制器优化的原理,对遗传算法进行改进,提出一种新的基于遗传算法的优化算法,并将其应用到模糊控制器设计当中．以工业过程控制为对象,通过二阶系统模型的计算机仿真,表明改进后的遗传算法比原始算法有更好的控制性能,可实现模糊控制规则的自校正和量化因子的寻优,方法简单、有效,对模糊控制器的工程设计有很大的实用性．     

模糊隶属度函数的遗传优化

模糊控制的成功应用依赖于一系列参数,例如隶属度函数,这些参数通常是主观设定的。该文提出了一种基于RGA的遗传优化算法来实现隶属度函数的生成和优化,克服了输入和输出变量隶属度函数参数设计的主观性和盲目性。通过在模糊控制器进行仿真比较研究,结果表明模糊控制器经过优化后控制品质有较大的改善和提高。     

模糊决策信息系统上精度约简与规则提取

基于模糊决策信息系统,借助于模糊相容关系,寻找各属性的相容类,将模糊信息系统转化为模糊目标信息系统,再通过区分矩阵对基于模糊相容类的粗糙模糊集的上、下近似分别进行精度约简,最后提取规则并对规则进行优化。     

二型模糊系统在音频信号分类中的应用

针对数字音频信号分类问题提出了基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法,并在此基础上应用跳跃基因遗传算法对聚类得到的初始模糊模型进行优化,最后采用向量相似性测度准则对优化后的模糊规则集合进行简化,得到最终的模糊分类器模型。与传统的一型模糊集合相比,二型模糊集合可以掌控更多的不确定性信息。基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法对样本分布不均匀、结构不规则的样本集的聚类效果更精确。实例仿真结果对比显示,应用二型模糊C均值聚类算法的音频信号分类器比应用一型模糊C均值聚类算法的分类器得到的分类结果更准确。     

基于模糊对向网络的非线性动态系统辨识新算法

以模糊对向网络为辨识模型,利用它所具有的模糊逻辑系统和神经网络两者的优点,在模糊C－均值聚类方法的基础上引入新的聚类目标函数,并证明了它的优化条件,将模糊聚类和最小二乘法相结合,提出一种模型参数学习的新算法,在直流电弧燃弧时间建模研究中的应用结果表明提出的算法是有效的。     

动态逆与模糊控制方法在飞控系统中的应用

首先用动态逆方法,对多变量系统进行解耦;然后将带优化修正函数的模糊控制规则自调整方法与动态逆方法相结合,构成了一种动态解耦模糊集成控制方案,并用该方案对AFTI／F－16飞机的直接升力控制系统进行了设计与仿真。仿真结果表明,集成控制方案能有效地抑制系统内部参数扰动对系统输出产生的影响,取得了良好的控制效果。     

城市交通单交叉口两级模糊控制器的设计

针对交叉口信号灯模糊控制器的特点,采用分级的模糊控制器,有效地减少了控制规则数,使控制规则的选取更加容易。同时,为了使设计的控制器更加符合实际交通状况,设计的控制器不仅优化相序,而且优化绿灯配时。通过仿真证明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆延误。     

基于模糊优选神经网络与GIS结合的流域面雨量预测方法

提出了一种模糊优选神经网络模型与地理信息系统(GIS)相结合的流域面雨量预测方法.利用GIS软件对流域点雨量进行了空间分析,作为模糊优选神经网络的期望输出对网络进行训练,从而在流域面雨量与各站点观测雨量之间建立映射关系.新的点雨量观测数据输入训练好的网络,即可快捷得到本次降雨流域面雨量.     

煤矿原煤生产计划安排中的多目标模糊线性规划

本文应用多目标模糊线性规划方法,对某矿务局原煤生产计划进行优化,得到了较普通线性规划更合理、更好的优化结果。     

基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。