遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然这机理的全局搜索算法－遗传算法,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法,对遗传算法对用于内燃机中的可能性进行了研究,数值计算实例表明：遗传算法用于内燃机凸轮优化设计中获得比较满意的参数优化设计结果;与传统的优化方法相比,遗传算法具有一定的优越性。     

内燃机零部件的遗传优化设计方法

遗传算法是一种新的概率优化方法,在工程中已引起广泛重视,就内燃机气门弹簧,具体阐述了遗传算法在内燃机零部件优化设计中的应用,通过实例计算表明,该算法具有较好的应用前景。     

内燃机配气凸轮的优化设计

在强调配气凸轮设计在内燃机中的重要作用基础上，综述了该领域的技术发展、现状及展望，并结合常用的函数凸轮，论述了内燃机配气凸轮的优化设计方法。     

基于“双8”型无碳小车凸轮的快速仿真设计

凸轮机构广泛用于轻工机械、纺织机械、包装机械、印刷机械、内燃机等各种自动机械中,但现有的凸轮机构设计方法只能设计某种或某几种凸轮机构,效率不高,适应性不强,通用性差。为了实现凸轮的公式化与最优化设计,基于"双8"型无碳小车的各项数据,设计了一种路径,可通过MATLAB与Solid Works的结合直接生成一种适应该赛道的小车凸轮,解决无碳小车路径难以确定、复杂路径不能行使的问题。     

基于混合遗传算法和复合形法的翼型优化设计

遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率,将遗传算法和复合形法相结合,建立了基于混合遗传算法和复合形法的气动优化设计方法,对超临界翼型进行了单目标和多目标的优化设计,流场计算采用雷诺数平均N-S方程。算例表明,该设计优化方法稳定,设计质量高,效率比单纯遗传算法有很大提高,在工程中有较大的应用价值。     

基于遗传算法的客车车身骨架优化设计

提出一种基于遗传算法的桁架式客车车身骨架的优化设计方法.应用有限元分析软件ANSYS建立了车身骨架有限元模型并进行计算,采用遗传算法进行优化.优化后车身总质量减轻719 kg,减重比例接近25%.结果表明,基于遗传算法的优化设计明显优于常规的数学规划方法,实现了某电动大客车车身骨架的轻量化设计.     

FFD方法在气动优化设计中的应用

本文将基于弹性体变形思想的FFD(Free Form Deformation,自由变形)方法引入飞机气动外形优化设计中,为气动优化设计提供了一种快速、有效的参数化方法和自动网格生成方法.对FFD方法的原理进行分析,归纳了FFD方法的特点;将FFD方法应用于几何外形参数化和空间网格自动生成中,建立了基于FFD方法和遗传算法的翼型优化设计系统以及基于FFD方法、遗传算法和Kriging代理模型的翼根整流包优化设计系统;分别对NACA0012翼型和DLRF4翼身组合体翼根整流包进行减阻优化设计,优化结果得到了显著的减阻成效,证明了FFD方法在气动优化设计中有很好的应用效果.     

凸轮转子叶片马达的过渡曲线中心角参数优化

提出了针对凸轮转子外轮廓过渡曲线段的参数优化设计方法.通过对马达关键参数解析式推导及分析,得出了压力角、叶片干扰转矩、流量脉动、泄漏量与过渡曲线中心角之间的关系.通过解析计算及仿真,得出了该类型叶片马达凸轮转子设计的理论依据和优化参数.经过实验验证,基于该中心角优化参数设计的凸轮转子叶片马达取得了良好的伺服精度,证明了凸轮转子过渡曲线段中心角参数优化设计的正确性和可行性.     

基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。     

基于MATLAB的圆柱齿轮减速器优化设计

优化设计是将最优化理论和计算技术应用于设计领域,为工程设计提供一种重要的设计方法。在对圆柱齿轮减速器优化设计分析的基础上,建立了圆柱齿轮减速器的优化设计数学模型,选取了合理的设计变量,并且确定了合适的约束条件,采用遗传算法来求解该优化设计问题。利用遗传算法优化得到的优化解与罚函数优化得到的优化解进行对比,差别较小。优化结果表明,利用遗传算法进行工程结构中的优化设计,优化方法可靠有效,能够使实际设计效率得到明显的提高。     

基于遗传算法的汽车变速箱轻量化设计

文章利用近似模型方法和遗传算法对某变速箱进行轻量化设计.在满足变速箱刚度强度及振动模态要求的基础上,采用拉丁方法进行试验设计,基于高斯径向基函数建立近似模型,最后利用遗传算法进行全局寻优设计.优化后箱体质量降低了21％.结果表明,该方法对汽车变速箱结构轻量化设计具有一定的指导意义.     

遗传算法的改进与应用

遗传算法不依赖于具体问题,作为优化方法用于决策支持系统有其明显优势．通常的遗传算法是一种求解非线性无约束优化问题的迭代自适应启发式概率性搜索算法,对于约束优化问题一般采用罚函数法将其化为无约束情形后再运用遗传算法求解．文中提出的基于浮点编码的改进算法,通过构造交叉与变异操作,可用来求解一类约束非线性优化问题．该方法已用于一个决策支持系统,取得了较好的效果     

真空断路器弹簧操动机构中凸轮机构的优化设计

改善真空断路器操动机构的传动运动特性 ,减小真空断路器的操作输出功 ,对提高真空断路器的操作使用性能及寿命都具有直接的影响 利用凸轮机构的多项式运动规律的特点 ,以凸轮多项式运动规律的多项式系数为优化变量 ,以断路器操动机构最小的输出功为目标函数 ,考虑操动机构合分闸时凸轮机构传动压力角的情况 ,建立了弹簧操动机构中凸轮机构的优化数学模型 ,并利用MATLAB语言的优化工具箱方便地实现了优化过程 ,得到了较理想的优化设计结果     

B样条在弧面分度凸轮设计与制造中的应用

介绍了一种新的基于B样条曲线的弧面分度凸轮的设计与制造技术,给出了两种构造凸轮从动件运动特征曲线的方法优化设计法和拟合法.讨论了用它们构造凸轮从动件运动曲线的特点和注意事项,提出了用B样条插补加工弧面分度凸轮的方法,并开发了相应的设备,提高了弧面分度凸轮的制造质量.     

基于附加隐性遗传效应遗传算法的约束优化问题研究

遗传算法是一种模拟生物进化论的自然选择和遗传学的基因遗传机理而发展出来的一种全局优化算法.本文作者提出附加隐性遗传效应遗传算法,通过具体算例,对基本遗传算法与附加隐性遗传效应遗传算法的优化结果进行比较分析,证明了附加隐性遗传效应遗传算法在求解优化领域的约束优化方面,表现出更好的算法性能.     

基于NX的凸轮轮廓曲线设计系统的研究与开发

提出了一种凸轮轮廓曲线自动化设计方法——利用数值驱动凸轮运动轨迹,根据凸轮分度曲线的运动规律计算轮廓线上任意点的坐标数据,然后生成凸轮轮廓曲线的数据文件,以该方法为基础,在NX平台上开发出通用平面盘型凸轮的自动化设计系统。该系统根据凸轮轮廓曲线的数据文件生成所需的凸轮模型,极大地提高了凸轮设计的效率和精度。     

遗传算法在一类最优化问题中的应用

应用一种基于自然选择和生物遗传机理的全局搜索学习算法──遗传算法的思想和方法,解决最优决策中一类仅含权值约束的最优化问题．采用十进制编码,给出了具体的求解步骤和编码方法．     

基因算法辅助人工神经元网络的结构设计

提出了以基因算法为基础的人工神经元网络结构设计基础。首先从连接权的演化入手,研究了基因算法的实现过程。在结构设计中,提出了稀疏化的编码方法。仿真结果表明这种优化方法对于神经网络的选取是有效的。     

基于遗传算法的电动代步车用轮毂电机优化设计

 建立了电动代步车轮毂电机优化设计的数学模型,介绍了遗传算法在该轮毂电机优化设计的应用.在对电动代步车轮毂电机进行研究的基础上,针对轮毂电机设计的特点,对轮毂电机的优化设计进行了详细的研究与探讨.优化结果表明,无论是在性能、成本还是质量,电机都得到了改善,满足了产品对驱动电机的使用要求.