基于遗传算法整定控制的柴油机调速系统研究

遗传算法是新型的、类似于模拟自然界中生物进化衍变过程的优化计算方法。其迭加算法准确, 在很多等领域得到广泛应用。本文以某型船用柴油机为对象,建立了柴油机控制系统的简化传递函数和执行器模型。采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行仿真分析,和基于 Z-N（Ziegler-Nichols）法的参数整定方法做了比较,结果表明遗传算法的性能远优于传统的参数整定法, 对柴油机控制调速系统的性能有很大提高。     

基于人工蜂群算法的船舶动力定位自抗扰控制器设计

针对船舶动力定位自抗扰控制器(ADRC)参数较多且人工不易调整的问题,通过建立以船舶纵荡、横荡和艏向角三个方向ADRC响应的时间误差积分和最小的目标函数,采用人工蜂群算法(ABC)中采蜜蜂和跟随蜂的选择机制与邻域搜索,优化整定出船舶动力定位ADRC控制器参数。ABC优化的方法避免了工程技术人员繁琐的试凑工作。此外,仿真结果表明,相比试凑法得出的参数而言,经过ABC优化整定的参数具有更快的响应速度,对船模参数变化具有更强的鲁棒性和适应性。     

基于改进GA优化的水下机器人航向鲁棒控制

基于某型号水下机器人水平面线性化模型,针对水下机器人系统存在的多种不确定因素,工作环境复杂多变的问题,采用混合灵敏度法设计水下机器人航向鲁棒控制器。在设计中,通过罚函数小生境遗传适应度值作为桥梁建立起遗传寻优与混合灵敏度参数之间的关系,构成多目标优化问题寻优加权函数。实验结果表明,所用方法可在保证系统较强鲁棒性的同时,又能兼顾时域指标和混合灵敏度加权函数频域要求,获得综合性能指标最优的鲁棒控制器,控制效果较好。     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

实值否定选择算法的优化研究

针对传统的否定选择算法和V-detector算法存在的"黑洞"以及检测器冗余问题,论文提出了优化算法。在检测器生成阶段,候选检测器与自体数据和成熟检测器同时进行耐受训练,比较结果确定检测器半径,减少检测器的重复覆盖;在检测器成熟阶段,计算自体重复覆盖率剔除完全被覆盖的检测器,克服了"黑洞"及冗余问题。最后,通过Iris数据比较了三种算法。实验结果显示,改进算法的检测器数量大幅减少,利于实践应用。     

陆战场 ISR 无人机威胁分析及其评估模型研究

分析陆战场中情报、监视和侦察（IS R ）无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。     

基于MLPG法的船舶结构无网格自适应分析技术

研究船舶结构无网格自适应分析方法。首先运用无网格局部Petrov-Galerkin法,采用最小二乘法和加权余量法来求解结构位移场量的逼近函数,并给出问题的控制方程和刚度方程的一般表达式;然后采用Delaunay三角化细分方案对方程进行自适应计算;最后对船舶实肋板和带裂纹板进行应力分析计算,并通过与有限元法的计算结果进行比较,验证文章提出方法的有效性。     

基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化

针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。     

基于特征熵权与样本加权的大跨桥梁多车道交通荷载聚类模型

为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明：改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有...     

正交异性组合桥面构造优化

正交异性组合桥面由于其较好的抗疲劳性能和静力承载能力、相对较轻的自重近年来在实际工程中得到较多应用。正交异性组合桥面通常由正交异性钢板和混凝土层组成,在加入混凝土层后结构刚度发生较大变化,若正交异性板仍采用传统正交异性钢桥面的构造形式将会造成不必要的钢材用量和焊接量增加。采用遗传算法,以单位面积造价最小为目标,结合现有规范考虑了构造约束和承载能力约束两类约束条件,采用两种应力控制方案,对不同桥面板跨度和混凝土厚度的正交异性组合桥面的构造进行优化。同时解决了构造改变导致荷载分配改变对承载能力分析造成的影响。优化结果表明,桥面跨度4.5m时,与未优化组合桥面相比,优化方案用钢量可降低1.7%~10.1%,焊接量可降低16.5%~31.8%。