全数据分析方法在预应力智能张拉中的应用

为充分利用智能张拉系统在张拉过程中采集的大量荷载及位移数据,以某高架桥为依托工程,以湖南联智LZ59N10型智能张拉系统的张拉数据为分析及验算数据,通过分析数据库文档数据转换处理,提出一种针对智能张拉过程数据的全数据分析方法。通过Excel文档绘制"荷载-位移"曲线,根据曲线的波动状态判断预应力束张拉过程的稳定性。若曲线较平顺、无过多锯齿状或其他不规则形状,说明张拉过程较稳定;若曲线不平顺、波动频繁或波动幅度大,则说明张拉过程不稳定。通过主观判断的"拐点"观测法、数据拟合软件最小二乘法,分别分析"荷载-位移"曲线由弧线转变为直线的"拐点",以此选取初始张拉力百分率。两种分析方法对比结果表明:数据拟合法分析得到的初始张拉力百分率最大,与实际情况接近,较为合理;用"拐点"观测法时,通过选取曲线逐渐变成直线位置的荷载值计算得到张拉力百分率,并适当提高2%~3%作为初始张拉力百分率。     

基于免疫遗传算法的公交线网优化研究

为了提高遗传算法在线网优化中的稳定性,在遗传算法过程中加入免疫因子的提取与注射,并设置局部最优的检测。改进后的免疫遗传算法能结合求解问题的特征信息对种群进行免疫接种,提高搜索速度和精度。通过路网验证,并与标准遗传算法进行比较,表明效果明显。     

遗传算法在公路工程工期成本优化问题中的应用

利用遗传算法对公路工程工期成本优化问题进行探讨,给出利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,在公路工程工期成本优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供有益的思路。最后设计求解流程图。     

基于多目标优化的多塔特大斜拉桥索力优化研究

为探究在多参数作用下多塔斜拉桥索力优化方法,基于多目标优化理论,构建了以主梁弯曲应变能和主塔纵向水平位移为目标函数,使用界限构造法建立了迭代过程中适应度函数,联合改进遗传算法和RBF神经网络对索力进行了优化求解,并将计算结果与单目标优化的主梁弯曲应变能和主塔纵向水平位移进行了对比。结果表明:改进遗传算法具有良好的泛化能力和全局寻优能力,主梁弯曲应变能和主塔纵向位移均有一定程度下降,与单目标优化相比,虽然弯曲应变能相比提高,但是主塔纵向位移得到了有效控制。改进遗传算法联合RBF神经网络的索力优化方法确保了结构处于全局最优状态。     

求解无粘结预应力混凝土梁力筋应力增量的能量法

以弹性阶段直线配筋的无粘结预应力混凝土梁为例,推导了在均布荷载作用下按能量法求解无粘结预应力筋应力增量的过程,并以实例与目前已有方法所求得的应力增量进行了比较,验证了按能量法求解的可靠性.     

公路工程中多种资源均衡优化的遗传算法设计

利用遗传算法对公路工程进度优化中的资源均衡优化问题进行了探讨,给出了利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,对公路工程多种资源均衡优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出了解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供了有益的思路。最后设计了求解流程图。     

面向时间敏感网络的车载以太网网络架构多目标优化

车载电子电气架构的网络架构深刻影响智能网联车辆的通信安全性和确定性。针对面向时间敏感网络（TSN）的区域-功能域电子电气架构，本文首次建立了以端口数均匀、负载均衡和信息流端到端延时最低为优化目标的网络架构多目标优化框架。通过求解TSN流量调度问题获得信息流延时，将流量调度抽象为周期性车间作业调度问题（JSP），提出适用于流量调度的多种群遗传算法（MPGA），相比于传统遗传算法求解效果提高16%。为了快速求解多目标优化问题，设计了改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-II），通过引入迭代因子和拥挤因子对算法进行自适应交叉变异概率改进，优化效率提高了25%。仿真验证了多目标优化框架的有效性并为面向TSN的车载以太网网络架构优化提供了一种设计思路。     

求解无粘结预应力混凝土梁力筋应力增量的能量法

以弹性阶段直线配筋的无粘结预应力混凝土梁为例，推导了在均布荷载作用下按能量法求解无粘结预应力筋应力增量的过程，并以实例与目前已有方法所求得的应力增量进行了比较，验证了按能量法求解的可靠性。     

遗传算法在预应力混凝土连续梁配束中的应用

大跨度预应力混凝土连续梁桥,尤其是节段施工预应力混凝土连续梁的配束设计.是一个复杂的动态过程,以致按传统方法调束特别繁琐.以配束后结构的应变余能极小为目标,将遗传算法用于求解此类问题,这样配束设计同时受到几何构造约束及受力性态约束的双重困难,转化为按几何构造合理布置所求钢束的问题,减小了问题的困难度,从而加速设计周期.     

基于遗传算法的定制公交多停车场多车线路优化

为了有效地定制公交线路方案以提高运行效率,针对目前定制公交多停车场多车线路优化大多采用先聚类后求解的问题,以及在进行定制公交线路优化建模时忽略上车区域到下车区域距离,或者将其设定为定值的问题,提出一种基于遗传算法的采用三段式混合编码方式的优化求解方法.根据实际过程中定制公交线路优化问题的描述,以路网中所有定制公交车辆总运营里程最小为优化目标,构建满足多个停车场、多个上下车站点、多辆定制公交车的线路优化模型.通过对模型的结构进行分析,采用包括停车场段、上车站点段、下车站点段的三段式混合编码、分段交叉以及翻转变异等遗传操作方法求解.以兰州市城关区部分交通网络为例,求解包含2个定制公交停车场、12个上下车站点的实际算例,以验证模型及算法的合理性.结果表明,采用基于遗传算法的三段式混合编码方式的算法能快速完整地求解出定制公交线路优化方案.该算法与K-means和遗传算法的混合算法相比,总运营里程减少2 km,上座率提升18.375%,定制公交车辆数减少1辆,运算时间能节省38.24%.      

基于改进二次粒子群算法的汽车零配件配载优化

综合考虑汽车零配件物流运输配载过程中成本、资源及服务质量等决策要素,建立了汽车零配件配载优化模型。引入二次粒子群算法对该问题进行求解,并针对该算法在搜索早期粒子多样性低的缺点,提出了改进二次粒子群优化算法,它采用遗传算法的变异思想和互换更新机制来提高种群的多样性,以避免过早收敛和改进优化效果。仿真实例表明,与原算法相比,改进后算法的计算效率显著提高,且搜索到全局最优解的概率也更高。     

低速瓶颈下高速公路网联无人驾驶车辆主动避碰运动生态速度优化

为了解决车载安全预警系统在高速公路上感知距离有限，且在曲线路段存在高事故风险和高燃油消耗的问题，在基于车联万物(V2X)技术的高速公路自动驾驶交通系统中，针对下游存在低速交通流的交通场景，提出一种高速公路网联无人驾驶车辆主动避碰运动生态速度优化模型。为了提高模型的求解效率，将原最优控制问题转化为由3个子问题构成的近似速度优化模型，并通过遗传算法求解得到最优的速度曲线，对上游车辆的运动速度进行主动控制，在保证安全和不影响交通效率的前提下，引导一系列车辆安全、平滑地跟随下游的低速交通流尾车运动，改善车辆行驶过程中的燃油经济性。为了验证所提出模型的性能，以车载安全预警系统控制策略作为对比方案，仿真结果表明：所提出的近似优化模型能够在基本保证求解精度的同时，明显改善求解效率；与车载安全预警系统控制策略相比，所提出的速度优化策略能够使车辆提前减速，避免追尾，能够在较小程度牺牲通行效率的情况下明显地平滑车辆速度曲线并节省总燃油消耗量。     

遗传算法在预应力混凝土连续梁配束中的应用

大跨度预应力混凝土连续梁桥，尤其是节段施工预应力混凝土连续梁的配束设计。是一个复杂的动态过程，以致按传统方法调束特别繁琐。以配束后结构的应变余能极小为目标，将遗传算法用于求解此类问题，这样配束设计同时受到几何构造约束及受力性态约束的双重困难，转化为按几何构造合理布置所求钢束的问题，减小了问题的困难度，从而加速设计周期。     

改进遗传算法在车辆路径问题中的应用

建立了车辆路径问题的数学模型.为了提高遗传算法的搜索速率,避免种群出现“早熟”现象,对适应度函数采用动态线性标定方式,改进交叉算子,采用大变异操作,设计出了求解车辆路径问题的改进遗传算法并给出了具体的计算步骤.应用该遗传算法进行了实例计算,取得了比较满意的结果.计算结果表明,该遗传算法在计算性能上优于参考文献中设计的遗传算法.同时也表明,对遗传算法的改进策略不仅简单而且对求解VRP问题是有效的.      

配电网无功补偿优化的混沌遗传算法

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,文章将遗传算法应用于配电网无功优化,介绍了混沌遗传算法的具体步骤,并将该算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,将结果与遗传算法得到的结果进行比较,表明混沌遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

遗传算法解决组合优化问题可行性研究

在遗传算法收敛性定理的基础上，证明了遗传算法解决组合优化问题的可行性定理，讨论了遗传算法求解组合优化问题的设计，提出了同步可靠遗传算法，论证了同步可靠遗传法中的编码解决函数设计的必要条件。所有这些为解决组合优化问题的遗传设计提供了理论基础。     

人工神经网络与遗传算法的结合在土钉支护优化设计中的应用

近年来,由于智能化方法——人工神经网络和遗传算法所具有的种种优点,其理论和应用研究得到工程界较广泛的关注。针对目前土钉支护优化设计中计算工作量大和求解时间长的问题,提出了将神经网络与遗传算法结合进行求解的思想,利用神经网络学习算法建立起输入参数(优化设计变量)和输出参数(安全系数最小值)之间的非线性映射关系,当神经网络学习达到收敛条件时,从映射关系就极易获得遗传算法求解优化问题所需的对应于给定设计变量的安全系数最小值的近似值,以代替每次必须进行的最小安全系数求解。算例结果表明,采用神经网络与遗传算法结合进行土钉最小长度优化求解所需要的时间大大减少,而且具有良好的效果。     

基于ANSYS的预应力混凝土曲线梁桥三维施工仿真分析

简要介绍了ANSYS软件的基本功能及其相应的二次开发工具。然后,重点讨论了基于ANSYS软件开发预应力混凝土曲线梁桥施工仿真程序中存在的一些问题。最后,利用已开发好的ANSYS软件对一座在建的预应力混凝土曲线连续刚构桥进行了三维施工仿真分析,结果表明,利用现有大型有限元软件ANSYS的二次开发工具进行预应力混凝土曲线梁桥静力问题的求解是可行的,也是有效的,为今后同类桥梁的分析提供了新的方法和途径。     

基于遗传算法的变幅机构导向滑轮补偿系统的优化

讨论以门座起重机工作性变幅过程中，各幅度段吊重水平位移曲线斜率平方和的平方根最小为目标函数，利用MATLAB的遗传算法工具箱进行优化的方法。     

基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法及其在高速公路收费员排班优化中的应用

提出了一种基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法。该算法是对遗传算法求解非线性规划问题的改进。对高速公路收费员排班模型的求解结果说明,应用遗传规划方法来求解整数线性规划问题是可行的,而且要优于遗传算法的求解结果。