基于语义的遗传算法在创新设计中的应用

通过分析目前国内在产品创新设计领域研究的现状与各种算法的优缺点,提出了一种利用基于语义的遗传算法在产品形态创新设计的一种新型的算法,并且阐述了该算法的应用方式与步骤.通过一个桌面设计的实例验证了算法的可行性与实用性.结果显示,该算法能生成具有一定创新性的产品形态,并验证利用该算法进行创新设计是非常容易的.     

飞机排班一体化模型与算法研究

为了改善航班计划两阶段完成的次优性,将机型指派、路线选择与机尾号指派综合考虑,构建了飞机排班的整数规划与约束规划杂交一体化模型.通过设计了一种基于约束编程思想的列生成算法对该问题进行求解.最后,通过航空公司实例数据验证了模型算法的正确性和有效性.     

Application of Information Fusion Technology in Automatic Incident Detection

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案.将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法.该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确.通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证.     

基于Kriging模型的改进协同优化算法

为了提高协同优化算法的求解效率,利用Kriging模型,构造系统级近似优化模型,提出了基于Kriging模型的改进协同优化算法.该算法采用置信域与均匀设计相结合的方法,完成近似模型的更新;采用序列二次规划算法,完成优化问题的求解.以经典函数和减速器设计为例,验证了改进协同优化算法.结果表明:该算法能提高计算效率,在减速器设计中,迭代次数减少50%左右.     

旋转迭代量子搜索算法

为提高Grover算法的搜索效率,基于Grover算法,提出了一种新的量子搜索算法.该算法充分利用各状态之间的结构信息,根据不同的初始量子态和所搜索的基态设计旋转量子门,并用提出的量子门进行旋转迭代.结果表明,与Grover算法相比,该算法的搜索迭代次数减少.实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性.     

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

基于修正因子的无速度传感器PMSM模糊控制器研究

针对基于矢量控制的无速度传感器永磁同步电机(PMSM)调速系统提出了一种智能型的模糊控制器,阐述了采用自调整修正因子的算法分析设计模糊控制器的方法,利用该控制器对无速度传感器PMSM进行控制,在simulink环境下进行了仿真.采用TMS320LF2407A实现算法并进行了实验验证,取得了良好的效果.     

基于多元线性回归的线性系统状态空间辨识算法

提出了一种新的多变量线性系统状态空间辨识算法.该算法采用多元线性回归,而不是传统算法中的子空间投影.首先通过多元线性回归获得系统的预估器马尔可夫参数,然后基于一个关鍵等式获得系统的预估器可观性矩阵与状态序列的乘积矩阵,接着通过奇异值分解得到状态序列,最终再次运用多元线性回归求得系统状态空间模型的各个矩阵.由于本文的算法是预估器式的,因此适用于开环和闭环辨识.基于AIC准则,设计了算法的阶次选择策略,通过仿真例子,验证了该算法的有效性.     

一种动态目录树快速生成算法

提出了一种生成目录树的快速算法,阐述了实现该算法的数据表的设计思想,结合先序遍历的方法,给出了基于该类型数据库的目录树生成算法的实现过程.通过与传统目录树生成方法的比较,阐明了新算法的优越性.对该算法可能会遇到的问题提出了一种解决方案.     

二次NURBS曲线下的面积的精确计算公式

非均匀有理B样条（NURBS）方法是CAGD的重要方法之一,已被广泛应用于工业产品外形设计中,但NURBS的有些算法,比如积分算法,还不够成熟,因此给实际应用带来了限制。文中利用二次NUBRS曲线的矩阵表达式,给出了二次NURBS曲线下的面积的精确计算公式,所求面积可用曲线的节点、控制顶点坐标和权因子一步代入直接求得,对实际应用具有十分重要的意义。并给出了数字算例。     

基于群体遗传进化机制的产品族设计

为快速响应细分市场中客户的个性化需求,运用生物进化理论建立了产品族进化设计过程模型.在定义产品基因、产品等位基因概念的基础上,建立了4层结构体系的新产品族遗传结构.通过定量分析市场客户需求和产品生产效率,构建了产品族在市场环境中的客户需求维度适应度模型和在设计制造环境中的生产效率维度适应度模型,并提出了支持整个产品族进化的多方向进化演变算法.以轿车产品族设计为例的产品族进化演变过程模拟结果表明:产品族经过20代进化后,最终形成了分别满足小型、紧凑型及中型轿车3个细分市场需求且具有较高生产效率的最优产品族,本文提出的产品族进化设计方法能有效地满足细分市场中客户的个性化需求.     

Research in Green Modularity Design Methodology

Green design and manufacturing is a proactive approach to minimize wastes during a product＇s design stage, thus preventing future environmental impacts. Current modular design method mainly focuses on product functional and manufacturing issues. In this paper, a theoretical scheme of multi-objective modularity analysis for discrete electromechanical product design was proposed. Product physical architecture was represented by a fuzzy graph, where fuzzy relationships contain environmental objectives and influence module formulation. Finally the optimal product modules combining all objectives can be searched by clustering algorithm.     

基于Matlab／RTW的单相桥式逆变器SPWM目标代码自动生成研究

提出了一种基于Matlab／RTW的系统设计方法和开发流程,结合此集成一体化的控制平台,提出了一种基于嵌入式目标代码生成工具的单相桥式逆变器正弦脉宽调制波产生方法。利用Matlab／Simulink工具建立算法模型,仿真验证算法后,给出了以TMS320F2812定点DSP为目标的SPWM控制模型,并自动生成代码,编译、下载到目标DSP中运行,产生波形与理论吻合。这种基于模型的设计流程,实现了工程开发过程从算法设计到最终实现的所有阶段,从而提高了产品开发效率,缩短了开发时间,降低了开发成本。     

A modified genetic algorithm for product family optimization with platform specified by information theoretical approach

Many existing product family design methods assume a given platform, However, it is not an in-tuitive task to select the platform and unique variable within a product family. Meanwhile, most approachesare single-platform methods, in which design variables are either shared across all product variants or not atall. While in multiple-platform design, platform variables can have special value with regard to a subset ofproduct variants within the product family, and offer opportunities for superior overall design. An informationtheoretical approach incorporating fuzzy clustering and Shannon's entropy was proposed for platform variablesselection in multiple-platform product family. A 2-level chromosome genetic algorithm (2LCGA) was proposedand developed for optimizing the corresponding product family in a single stage, simultaneously determiningthe optimal settings for the product platform and unique variables. The single-stage approach can yield im-provements in the overall performance of the product family compared with two-stage approaches, in which thefirst stage involves determining the best settings for the platform and values of unique variables are found foreach product in the second stage. An example of design of a family of universal motors was used to verify theproposed method.     

基于图形方式的平面度误差显示

本文提出的基于图形方式的平面度误差显示的方法，论述描述平板形状的方法，在平面度误差测量中，根据采样数据选择拟合方法和设计拟合算法，并设计图形显示算法。     

Robust Parameter Coordination for Multidisciplinary Design

Introduction The essence of multidisciplinary design pro-cess is how to coordinate all the constraints dis-tributed in various disciplines to maintain the con-sistency between product specifications and designvariables. The functions of coordination are to findpotential conflicts, and to provide valid solutions.Young et al[1,2]studied constraint network formodeling and developed several applicable con-straint systems[3-5]. Kannapan et al[6]introduced adesign diagram to represent parametric des…     

Minimum resistance ship hull uncertainty optimization design based on simulation-based design method

In the ship hull optimization design based on simulation-based design (SBD) technology, low precision of the approximate model leads to an uncertainty form of optimization model. In order to enable the approximate model with finite precision to maximize the effectiveness, uncertainty optimization method is introduced here. Wave resistance coefficient approximation model, built by back propagation (BP) neural network, is represented as a form of interval. Afterwards, a minimum resistance optimization model is established with the design space constituted by principal dimensions and ship form coefficients. Double-level nested optimization architecture is proposed: for outer layer, improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm with learning factor improvement strategy is used to generate design variables, and for inner layer, modified very fast simulated annealing (MVFSA) algorithm is used to solve the objective function interval with uncertainty region. Cases calculation proves the effectiveness and superiority of uncertainty optimization method for ship hull SBD optimization design, thus providing a good way for finding optimal designs.     

连续流交叉口左转非机动车交通组织创新设计

为解决连续流交叉口左转非机动车和直行机动车冲突问题,提出一种左转非机动车过街创新设计方案,对比常规设计和两步过街方案,将3种方案整合到一个统一的优化模型中。以交叉口机动车通过量最大为优化目标,建立混合整数非线性规划优化模型,将其转换为非线性模型以便于求解,并利用VISSIM仿真验证3种方案的运行效益。结果表明,两步过街和创新设计相对于常规设计能提升交叉口机动车通行能力,且在高流量场景下拥堵改善效果更佳,分别能降低 55.58%、57.18%的机动车延误;常规设计不适用于直行机动车流量较大的场景,两步过街和创新设计不适用于左转机动车流量较大的场景;常规设计和两步过街左转非机动车流量增加,会导致机动车通行能力迅速下降,创新设计受左转非机动车流量的影响较小,在各种流量场景下适用性较好。     

波形顶板-UHPC组合桥面板优化设计

为解决正交异性钢桥面板的疲劳问题,从其根本原因和提高其抗疲劳性能的基本途径出发,提出一种新型波形顶板-UHPC（超高性能混凝土）组合桥面板结构体系.确定影响新型桥面板受力特性的主要参数及其合理取值范围,使用基于BP（back propagation）神经网络的优化设计模型对结构进行优化设计,就所优化的结构尺寸进行疲劳性能测试.研究结果表明:该结构能大幅减少桥面板结构中的几何构型不连续部位数量和焊缝数量,显著提高顶板局部刚度;波形钢板高度、顶部和底部水平段宽度是结构受力性能的重要影响参数;基于BP神经网络的优化设计模型适用于该类桥面板结构的优化设计,最大误差为4.4%;新的结构体系具有良好的疲劳性能,疲劳寿命超过200 a,为正交异性钢桥面板的疲劳问题提供了较好的综合解决方案.