基于粗糙集和遗传算法的驼峰超速连挂事故分析

驼峰超速连挂事故受多种因素影响,运用粗集相关理论分析线路、调速设备和车流等事故因素,引入遗传算法进行属性约简,得到包括驼峰设计和运营线路纵断面变化、调速设备合理配置和新型重载车辆等几个关键影响因素。通过对影响因素分析能够在决策时给出科学依据,以此降低或避免事故发生的可能性。     

青藏高原多年冻土区公路智能选线方法

为解决传统公路选线方法难以完全考虑青藏高原多年冻土区复杂地理环境的问题,将地理信息系统(GIS)的空间数据分析技术与智能进化算法引入到多年冻土区的公路选线过程中。利用GIS进行青藏高原多年冻土区的空间数据挖掘,从冻土病害影响因子的连续度和发育度方面考虑多年冻土区微地貌对公路选线的影响,建立了冻土病害危险度计算模型。利用面向对象技术开发组件式GIS,应用于青藏高原多年冻土区,完成了对多年冻土区复杂地理信息的分析和提取。构建了线位优化遗传算法,确立了自适应的迭代策略,借助粒子群算法,建立了基于遗传算法的路线优化模型。以青藏高原西大滩至昆仑山口路线走廊带某路段为例,进行了公路智能选线研究,经算法多次迭代后,得到了最优的线位方案。研究结果表明:在实际环境数据试验中,遗传算法在迭代至第60代左右时得到危险度最低的优选方案,其综合危险度稳定在3.75左右。可见,青藏高原多年冻土区公路智能选线方法能够结合各类冻土病害的危险程度,为公路线位布局指明冻土病害影响较小的区域,有效兼顾了"主动保护多年冻土,确保路基稳定,生态环境友好,布局经济合理"等要求,可作为多年冻土区公路路线设计的参考方法。     

基于社会力的信号交叉口施工区交通流建模

由于施工区的存在,城市道路信号交叉口通行能力下降,车流运行混乱.本文为 了从微观层面研究信号交叉口施工区交通流运行特性,以初始社会力模型为基础,首次提 出一种新的适用于交叉口交通流的社会力模型;通过对影响岛式施工区通行能力的因素 进行分析,设计出一套数据采集方案;利用实测数据并结合遗传算法对提出的模型进行标 定,使用统计学指标对标定结果展开评价.结果表明,提出的新模型仿真得到的交通量与 实测值平均绝对相对误差仅为0.028,能为信号交叉口施工区交通流模拟提供参考.     

高速列车传动系统特征参数经典域优化

为监测高速列车传动系统的运行状态,根据可拓学理论,建立了传动系统各部件的运行状态物元,提出了一种部件正常运行状态下的特征参数经典域优化方法.利用部件样本集与其正常运行状态之间的最大综合关联度构建了适应度函数,并利用并行粒子群优化算法进行解算,确定了特征参数的经典域范围.与用数理统计方法得到的经典域结果进行了对比分析,结果表明,用本文经典域优化结果得到的最大综合关联度的最大值和平均值分别提高了3.63%和2.51%,经典域优化结果更符合部件的实际运行状况.      

基于多学科设计法的汽车双横臂独立悬架优化设计

提出一种基于多学科优化设计的双横臂独立悬架优化设计方法。以某款汽车的双横臂独立悬架为研究对象,构建主销后倾角最小、外倾角和前束角变化量最小的多目标优化函数;集成ISIGHT和ADAMS/CAR软件,并对其进行多学科优化设计。优化结果表明:优化后主销后倾角相应减小2°,外倾角和前束角变化范围均减少0.45°和0.5°。经试验验证,悬架转向轻便性和综合性能得到改善。     

人工神经网络与遗传算法在发动机性能优化中的应用

利用BP神经网络的自学习以及非线性逼近能力对发动机性能的影响因素和性能进行拟合和预测,再 用遗传算法强大的全局寻优能力对影响因素进行优化,最终得到满足发动机燃油经济性的最佳动力性组合。二者 的有机结合,为发动机性能优化提供了新的途径。     

改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足,引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法,并提出了一种新的交叉方式,该算法很好地增强了自适应遗传算法的全局搜索能力,提高了收敛速度.通过比较几个优化实例,验证了本文算法的有效性.     

作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题,并提出了一种新的求解方法,将邻域搜索与遗传算法相结合,提高遗传算法的局部搜索能力,加速进化过程,详细论述了该方法的优越性.     

遗传算法在并行多机调度问题中的应用

从车间生产调度的实际情况出发,针对最小化完工时间的并行多机调度问题,提出了一种优化遗传算法.充分考虑紧急任务的插入,通过提供一个记录设备当前负荷的数组,实现对任务的动态调度.仿真结果表明该遗传算法能够较好的解决并行多机生产调度问题.     

基于遗传算法的公路桥梁钢筋混凝土受弯构件优化设计

探讨了遗传算法在公路桥梁钢筋混凝土受弯构件优化设计中的应用,并且针对简单遗传算法存在“早熟收敛”的缺陷,采用大变异操作来避免产生局部最优解。数值实验证明,与常规优化方法比较,遗传算法能从搜索空间中多点出发进行探索寻优,寻优过程中仅涉及适应度函数的计算与评价,能很好地解决结构优化设计问题。