汽车线束预装配工艺自动规划

通过分析线束工艺设计中各组件的关联与约束,结合线束工艺常用的设计经验,建立了预装工艺自动规划模型,从影响总装效率的因素中选取子装配体个数、待接导线数量和回路重合度作为优化对象,采用遗传算法寻找出最优的规划方案,改善线束预装工艺规划的质量.通过实例验证了该方法的有效性.     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

详细介绍了浮点数编码遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作.该编码不仅可以降低算法的搜索空间,而且可以避免初始化及在遗传操作中生成的不可行解.将该算法用于IEEE30节点系统,结果表明,该方法降低了网络损耗,实现了电力系统的无功优化,得到了满意的结果.     

高速铁路桥上无缝道岔结构力学状态预测方法

为保证高速铁路桥上无缝道岔的长期安全服役,提出一种数据驱动的轨道结构力学状态预测方法.通过监测数据特征分析,对原始气温数据序列化处理.在此基础上,构建遗传算法优化的Elman神经网络时间序列预测模型,以气温最优序列为输入,预测三项影响结构健康状况的状态监测指标.通过对比不同气温输入形式和不同模型的预测性能,验证方法的优...     

基于小波尺度谱和遗传算法的转子故障诊断

针对发动机的转子故障,提出了一种基于尺度谱图像纹理特征和遗传算法的故障诊断技术.根据不同转速下的3类转子故障数据样本,运用连续小波尺度谱图像纹理特征提取其图像纹理特征.采用遗传算法对这些特征进行选择优化,去除与分类不相关的冗余特征.最后,构建结构自适应集成神经网络对优化后的特征进行智能诊断.试验表明,该方法能准确地诊断出转子的故障,具有广泛的应用前景.     

船体结构静动态协同优化设计(英文)

论文集成静态、模态和动力响应分析,建立了船体结构静、动态协同优化模型.在系统级优化模型中,以单学科最优解和多学科最优解之间的差异最小化为目标.该目标函数不仅消除了多个目标之间的量纲和数量级差异的影响,而且扩展了协同优化算法的应用范围,由原来的单目标优化扩展到了多目标优化.并与子系统级优化模型构成二级协同优化算法架构.采用多岛遗传算法进行优化求解.对集装箱船艉主甲板进行了静、动态优化设计,分析表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际.     

多性能指标系统控制器自设计方法及其应用研究

针对具有多指标的被控对象,提出一种基于神经网络的控制器自设计方法.算法利用并行遗传算法按照被控对象各项性能指标进化神经网络控制器,在遗传算法每代结束时利用适应性权重法根据各项指标数据计算综合适应度值,选择综合适应度最佳个体进行遗传操作,从而获得综合性能指标最佳的控制器.将算法应用于异步电机矢量控制系统的速度控制器自设计中,仿真实验验证了本方法的有效性.     

基于遗传算法的网格任务调度方法研究

任务调度是网格计算的关键技术之一,研究网格任务调度方法对于网格系统建设具有重要意义.本文在分析比较典型网格任务调度方法的基础上,根据军事网格资源的特点,建立军事网格任务调度问题的数学模型.给出其形式化定义.设计并提出了一种军事网格环境下的任务调度HJGA算法,通过仿真实验,验证了HJGA算法在军事网格任务调度问题上优于其他调度算法.     

基于遗传模糊聚类的东北内陆港选址规划

介绍了内陆港的含义、功能及意义,将遗传算法和模糊目标函数C-均值算法(FCM)相结合,对东北地区内陆港候选城市进行了聚类分析,并对内陆港的建设提出了建议.     

可调螺距螺旋桨控制系统PID参数整定

针对船舶调距桨PID控制系统的参数整定问题,提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法进行多属性决策研究,对Pareto最优解给出排序。计算了某水面船舶可调螺距螺旋桨的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

改进遗传算法在船舶压载水置换方案求解中的应用

根据船舶压载水置换的安全条件,将压载水置换问题归结为多目标组合优化问题.以总纵弯矩和剪力最小为目标,艏艉吃水条件为约束,采用两舱同时置换的策略,建立了船舶压载水置换问题的优化模型,并引入遗传算法对该问题进行求解.采用整数编码,将多目标问题以权重集合法转化为单目标问题,同时根据压载水置换具体问题,对遗传算法进行了改进.最后以一艘50 000t成品油船的压载水置换问题为例进行仿真试验,试验结果表明,采用遗传算法可以快速地搜索到工程实用方案,具有一定的工程应用价值.