基于遗传-神经网络的字符识别

设计并实现了一种基于遗传一神经网络的字符识别系统．遗传一神经网络算法综合了遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点，可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷，具有较好的全局性和收敛速度．     

基于遗传BP神经网络的电控发动机故障诊断研究

为提高发动机故障诊断的正确率与精确度,提出遗传算法和BP神经网络相结合的故障诊断模型。将发动机部分尾气信息和传感器数据作为BP神经网络诊断模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,采用优化后的BP神经网络建立发动机故障的诊断模型。实验结果表明该诊断模型可提高发动机故障诊断的正确率。     

基于ADAMS和Simulink的重型车辆主动悬架控制探究

使用ADAMS软件建立起重型车辆的虚拟样机模型,基于遗传算法设计主动悬架模糊控制策略并通过MATLAB编写控制算法,基于ADAMS和Simulink进行联合仿真验证。通过车辆在不同车速、较大路面激振下的仿真结果分析,验证联合仿真的有效性。试验结果表明,该控制方法能够有效提高车辆的抗侧翻能力。     

基于多目标遗传算法的地铁车辆回库股道安排

科学安排地铁车辆回库股道对提高车辆段生产效率具有重要意义，文章采用多目标遗传算法对回库股道安排进行优化。对车厂线路布置、车辆出入库方式进行分析并对回库股道安排问题进行描述，以任务完成度、接车过程总调车次数、车辆出入库额外耗时为优化目标，以车辆回库时间间隔、车辆段检修能力为约束建立基于多目标遗传算法的回库股道安排模型，以极限情况为例对算法性能进行测试，验证了模型的有效性。     

基于运行速度的公路几何线型优化设计探讨

首先阐述了运行速度的基本概念和运行速度的计算方法和评价准则。然后建立了运用遗传算法对公路几何线形进行优化的方法和步骤。最后提出了基于遗传优化算法的公路几何线形设计的方法和流程,为公路设计人员提供新的设计思路和方法。     

基于遗传算法的公交车辆与轨道交通列车接驳换乘研究

不同运输方式之间是否有效接驳对城市公共交通影响甚大.为提高城市公交与轨道交通之间的换乘效率,通过对公交发车频率进行研究,采用不等间隔发车以接驳轨道交通列车的方式,达到乘客换乘总时间最短的目的,并采用遗传算法对模型进行优化计算.结果表明,不等间隔发车对于城市公交与轨道交通有效接驳的促进作用是明显的.     

可调桨水翼艇智能推进系统初步综合优化设计研究

从快速性、航速控制和动力系统3个方面分别进行了综合分析，建立了水翼艇智能推进系统的数学模型。然后在VC 平台上，以遗传算法作为优化方法，编制了水翼艇智能推进系统初步综合优化设计的计算程序，同时给出了算例。计算结果表明该算法对于本文提出的水翼艇智能推进系统的数学模型的优化是有效且可行的。     

遗传算法在冲击隔离系统优化设计的应用

利用智能遗传算法实现冲击隔离系统的最优化设计.通过遗传算法搜索出隔离系统中最佳的作用力使得此隔离系统的性能达到其极限,即在受到冲击时位移响应最小.计算结果表明这种算法在冲击隔离系统的最优化设计中具有较好的效果.     

一种基于改进的减缩模型修正方法

提出一种改进的模型修正方法,该方法采用多目标优化技术使得结构的减缩模型与实测结果相吻合。即首先建立一个多目标优化模型,其中包括一个关于单元修正系数的隐式非线性特征方程组,然后通过遗传算法来求解该多目标优化问题,来同时实现模型修正和损伤检测。文中通过对一个悬臂梁的数值仿真,表明本文所提出的方法的有效性,即在较大的测量噪声的情况下,同时具有模型修正和损伤检测两种功能,且较改进前的基于迭代的方法具有更好的噪声鲁棒性。     

基于遗传算法的车道配置优化方法

对收费车道配置进行研究是收费系统规划建设中一项重要内容，研究的目的是使得收费资源合理利用。根据车辆到达流的随机特点，运用排队论方法建立起以收费系统费用损失最小为目标的优化模型，然后利用遗传算法求得在不同ETC技术使用率情况下的最佳车道配置。所得结果对实际操作有一定的指导意义。