ABS控制器参数的优化设计

在基于逻辑门限的ABS控制策略的基础上，建立了汽车ABS系统的仿真模型；提出了使用遗传算法优化设计ABS控制器的参数，并利用遗传算法和数字仿真相结合的手段，获得了参数设计结果。通过对优化设计参数和原设计参数运行结果的比较，证明基于遗传算法的优化设计方法有效，设计结果可供工程实践参考。     

路面结构遗传算法优化

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。文章介绍了遗传算法在路面结构参数求解中的应用,利用遗传算法对路面结构进行优化,并成功求解了沥青路面结构非线性优化设计模型,实例结果表明该法具有节省时间,优化结果准确并可以降低预算造价。研究成果对改善路面设计方法,降低工程造价,避免和减少工程病害具有积极的作用。     

钢筋混凝土梁遗传算法优化设计

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。通过介绍遗传算法在钢筋混凝土梁结构参数求解中的应用,利用遗传算法对钢筋混凝土梁进行优化,建立钢筋混凝土矩形截面梁的满足约束、造价最低优化模型及相应的适应度函数,采用二进制编码,通过执行遗传算法的选择、交叉和变异算子,实现对结构的优化设计,并分析了算例,成功求解了钢筋混凝土梁结构非线性优化设计模型。实例结果表明:该法可以节省时间,优化结果准确并可以降低造价。     

基于遗传算法的桥梁施工资源均衡优化研究

根据资源优化和遗传算法理论，分析桥梁施工资源均衡优化评价参数，建立实桥遗传算法优化模型，并利用Tuboc编制计算机程序，计算得出良好优化效果。     

基于遗传算法的混合动力汽车参数多目标优化

针对混合动力汽车设计参数众多的状况,提出了一种对混合动力汽车传动系统参数和控制参数同时进行优化的多目标优化新方法--自适应遗传算法.在ADVISOR平台上,以一辆使用逻辑门限控制策略的并联混合动力汽车为例,分析并建立了以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性规划模型,其目标函数包含最小油耗和最佳排放性能.针对遗传算法容易早熟等不足,采用带自适应交叉和变异算子的遗传算法和模拟退火技术相结合进行求解.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于改进遗传算法的大体积混凝土温度场预测模型

针对大体积混凝土温度场的预测问题,在传统遗传算法中嵌入精英策略、动态变异概率、扰动公式和状态接受概率准则,形成了改进遗传算法,建立了温度场预测模型.以某大吨位超宽V形墩为例,选取对预测精度影响较大的混凝土热力学参数,引入非绝热温升试验建立算法的目标函数进行参数反分析,并输入有限元模型.对比基于改进遗传算法的预测模型和基于传统遗传算法的预测模型可知,前者预测精度更高且收敛速度更快,能更好地反映出大体积混凝土早龄期温度场的变化趋势.     

基于GA-BP神经网络的汽车空气阻力系数预测研究

针对整车空气动力性能开发中数值计算耗时长的问题，提出一种基于GA-BP神经网络的汽车空气阻力系数预测方法。将汽车部分特征参数作为输入变量，经外流场仿真得到的空气阻力系数作为输出变量，获取数据集。采用遗传算法对BP神经网络进行参数寻优，最终建立基于遗传算法的BP神经网络模型，验证不同训练集数量对模型预测精度的影响。结果表明，GA-BP神经网络在训练样本较少时也能维持较高的预测精度，可用于汽车空气阻力系数的快速测。     

钢板弹簧离散梁动力学参数反求

针对采用多体动力学方法创建钢板弹簧动力学模型中所需的对钢板弹簧进行简化处理(用少片等效模拟多片钢板弹簧)时确定离散梁动力学参数的困难,引入遗传算法.利用遗传算法来反求对弹簧刚度影响最大的离散梁的动力学参数(绕3个轴的转动惯量),从而可快速准确地建立钢板弹簧仿真模型.最后,用某车型前桥的钢板弹簧离散梁动力学参数反求算例中仿真与试验结果的对比,验证了该方法的有效性.     

遗传算法及在汽车悬架参数优化设计中的应用

为了探讨遗传算法在汽车悬架参数优化设计中应用的可行性,对遗传算法的基本概念、基本步骤以及常用的基于二进制编码的遗传算法的实现方法进行了研究。以1/4汽车两自由度振动模型为对象,运用遗传算法对悬架刚度和减振器阻尼系数进行了优化求解。研究结果表明,优化后得到的车身垂直振动加速度均方根值较优化前在整个频率范围内均有较大的减小,遗传算法应用于汽车悬架参数的优化设计具有较好的效果。     

基于有限元法及遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法

为优化推力杆的球铰结构并提高其疲劳寿命,提出一种基于有限元法和遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法。该优化方法通过有限元法计算不同橡胶衬套预压缩量和球铰结构的推力杆球铰橡胶衬套的应变分布特征和刚度参数,进而得到推力杆刚度参数、橡胶衬套预压缩量与球铰关键结构参数之间的关系,并在此基础上采用遗传算法建立推力杆球铰的多目标优化模型。利用建立的多目标优化模型计算得到推力杆球铰的优化方案。样件台架试验结果表明,此优化方案使推力杆球铰的疲劳寿命提高了7倍。提出的多目标优化方法充实了变截面橡胶金属复合结构的设计理论,并为推力杆的优化设计提供了理论依据。     

应用遗传算法进行汽车动力传动系统参数的优化

通过改进遗传算法的杂交和变异算子，并引入单纯形算子，克服了简单遗传算法收敛慢，容易陷入局部最优等缺点。并将此算法成功地运用在汽车动力传动系统参数优化上。     

基于遗传算法和支持向量机的汽车行驶工况识别

为了提高支持向量机算法应用在行驶工况识别上的准确率,提出一种基于遗传算法优化策略.基于主成分分析理论对实车采集的4种典型城市工况载荷谱数据提取特征参数,并以此作为识别模型的输入参数,然后通过网格搜索法确定参数寻优空间,再由遗传算法在此范围内精确寻优.仿真试验结果显示,运用这种基于遗传算法优化支持向量机建立的识别模型分类识别精确度比之前提高了3.44％.     

基于遗传算法的少片变截面钢板弹簧优化设计

为满足车辆轻量化设计要求,提出了某轻型客车钢板弹簧基于遗传算法的优化设计。在钢板弹簧最大通用化基础上,建立了少片变截面钢板弹簧优化设计的数学模型,应用遗传算法优化相关参数,然后利用CATIA的参数化功能建立少片变截面钢板弹簧总成自由状态模型,并通过有限元分析对模型进行应力校核,最后进行样件台架和道路试验。试验结果表明:少片变截面钢板弹簧刚度特性符合设计要求,板簧重量降低21.8%。     

汽车总布置尺寸链设计方法与应用

本文提出总布置尺寸链的设计方法，将总布置尺寸中间参数通过链条形式直观展示。利用遗传算法（GA）对BP神经网络进行优化，在总布置尺寸链基础上建立车辆总布置数据预测模型，实现未知车型的总布置尺寸预测。利用K-means聚类分析建立竞品对标模型，根据自身车型、成本调整产品设计。该研究为车辆设计、制造、组装和质保等提供参考。     

预应力混凝土连续刚构桥的参数优化

针对连续刚构桥进行参数优化,研究了边中跨比值、梁底曲线指数、跨高比和薄壁墩墩身间距这四个参数对连续刚构桥受力性能的影响。运用正交设计法、遗传算法、遗传算法与神经网络结合以及神经网络、遗传算法与正交表结合四种方法进行多目标优化计算,计算过程中考虑了施工阶段及混凝土用量的影响,并将四种方法进行了比较。结果表明单纯的遗传算法容易早熟,很难产生最优解。将遗传算法、神经网络和正交表结合效率较高且能够得到在经验范围之内的精度较好的优化结果。     

预应力混凝土连续刚构桥的参数优化

针对连续刚构桥进行参数优化,研究了边中跨比值、梁底曲线指数、跨高比和薄壁墩墩身间距这四个参数对连续刚构桥受力性能的影响.运用正交设计法、遗传算法、遗传算法与神经网络结合以及神经网络、遗传算法与正交表结合四种方法进行多目标优化计算,计算过程中考虑了施工阶段及混凝土用量的影响,并将四种方法进行了比较.结果表明单纯的遗传算法容易早熟,很难产生最优解.将遗传算法、神经网络和正交表结合效率较高且能够得到在经验范围之内的精度较好的优化结果.     

基于智能驾驶员模型算法的长期跟车车速预测研究

针对新能源汽车能量管理中难以长期、精准地预测车速的问题，提出了一种基于模型的参数化车速预测方法，利用传感器和GPS提供的前瞻数据预测车辆的速度轨迹。首先根据整车动力学和车辆停车转弯趋势建立基于智能驾驶员模型（IDM）的车速预测算法；然后，从NGSIM公开数据集中筛选数据用于参数标定及仿真；最后，利用遗传算法（GA）对算法参数进行标定。仿真验证结果表明，优化后的车速预测算法在通畅或拥堵的交通环境中，对于长期车速预测均有较高的精度，误差可控制在8%～13%范围内。     

汽车悬架优化设计中的近似模型方法及其应用

针对目前汽车悬架设计中存在的问题,提出了一种基于近似模型和遗传算法的高效全局优化设计方法.使用Kriging方法重构目标函数,建立了悬架运动学分析的近似模型;采用了CVT试验设计以确保参数空间中样本点分布的均匀性;在重构出的目标函数基础上采用遗传算法进行寻优.以双横臂式前独立悬架为例,以车轮接地点侧向最大滑移量为优化目标进行了优化设计.结果表明,采用该设计方法可缩短设计周期及降低设计成本.     

遗传算法在汽车动力传动系参数多目标优化中的应用

针对汽车的动力性和燃油经济性，提出了汽车动力传动系参数的多目标优化设计的数学模型，在设计过程中，应用了一种高效的寻优算法-遗传算法，并给出了计算实例，结果表明，该方法可以获得令人满意的效果。     

遗传算法在车轮定位参数测量中的应用

结合在侧滑试验台上做试验确定的车辆前进或后退时的侧滑量与车轮外倾角及前束值间的映射关系，介绍遗传算法在车轮定位参数测量中的应用。计算结果表明，该方法不仅可以快速测量出两车轮定位参数，并可有效地指导车辆检修人员进行车轮定位参数的调整。