基于MATLAB的齿轮传动优化设计与应用

研究了基于MATLAB平台建立齿轮传动的优化设计模型,描述了利用MATLAB优化工具箱解决车床变速箱换向机构齿轮传动参数优化问题的具体方法.通过实例计算验证该方法简单有效,非常适合工程设计人员使用.     

滑道约束型链传动系统的优化及轨迹补偿

多边形效应是链传动系统的固有特性,也是制约其传动性能的主要因素,本文针对一种重载输送链-滑道式约束链传动,应用MATLAB的优化工具箱对其结构进行了优化计算,基于对运动传递过程中多边形效应的分析,提出了一种补偿方案,并进行了轨迹仿真,仿真结果显示,该补偿方法可以有效减轻链传动多边形效应的影响,提高了链输送系统的传动性能.     

基于遗传算法的钢管砼构件的优化

针对钢管混凝土设计过程中出现的不必要浪费,应用遗传算法对钢管砼构件进行优化。本文以轴压、纯弯构件为例,应用MATLAB遗传算法工具箱(GAOT)建立构件的优化模型。在满足设计要求前提下,通过选取函数、控制参数取到了有效的优化结果。遗传算法可以不考虑钢管与核心混凝土复杂的相互作用而对钢管砼构件进行优化,并且优化方法可行、可以对以后的优化设计提供必要的参考。     

基于汽车制动综合性能的鼓式制动器优化设计

本文针对汽车鼓式制动器提出:以制动鼓体积最小、制动过程中温升最低、制动效能因素最大为目标,综合考虑汽车制动时的性能,进行多目标优化设计,用惩罚函数法建立了优化目标函数;应用MATLAB遗传算法工具箱进行寻优求解,并进行了实例计算。计算结果表明:这种优化方法是合理可行。     

优化技术在环境水力学问题中的应用研究

提出了一种采用优化技术结合MATLAB工具箱求解水力学课程中的计算问题的方法.以求解沿程阻力系数、管道水力和明渠水力的计算为实例,分别给出优化技术的具体步骤和目标函数的相关程序.实例分析结果表明,基于优化技术的求解思路,解题过程简单,求解精度高,有助于提高学生的学习兴趣,加深对水力学基础理论的认识,对培养高素质工程应用型人才具有一定的指导意义.     

全参数全约束优化对钢筋混凝土框架结构设计的造价分析

目前的优化设计一般是将参数简化为一维问题或多维问题,或为全参数优化设计,但约束条件不够充分.针对这些不足,本文建立了更全面的符合工程设计的全参数全约束优化设计模型,利用MATLAB中的fmincon函数进行寻优计算,它可以同各种结构设计软件链接进行参数优化,如本文算例采用了中国建筑设计研究院开发的PKPM软件中已有的内力计算功能.最后,通过算例将各参数对造价影响程度进行分析比较,得出了定性及定量的结论,优化后的结构造价降低显著.与当前的钢筋混凝土框架结构优化设计相比,本文具有较强的实用性、寻优计算快捷等优点.     

一种用MATLAB优化工具进行控制系统设计的方法

在控制系统常规设计方法基础上，为寻求目标的最优，把MATLAB优化工具箱中的优化函数与控制系统设计相结合，分析了几种控制系统参数的最优设计方法，以保证输出最优跟踪输入，并用一实例进行仿真分析。     

MATLAB在环境规划中的应用研究

由于环境问题的复杂性,使得系统论的原理和方法在环境问题中的应用显得极为必要。本文简要介绍了环境规划的原理、方法,结合实例,对MATLAB优化工具箱在环境规划问题的应用进行了初步研究。结果表明,MATLAB优化工具箱可以高效、方便地解决一些环境规划问题,显示了其在环境规划中的潜力和价值。     

基于可靠度的圆弧滑动边坡经济风险分析模型优化方法

边坡工程的设计和治理所需要考虑的成本和安全因素存在广泛的不确定性.为了使边坡工程的安全性问题和经济性问题得到较好的统一,用费用-效益分析方法,以最小总期望造价为目标函数,以坡型、坡比为设计变量,以边坡稳定性可靠度指标为主要约束条件,建立了圆弧滑动边坡的经济风险分析模型.以Bishop法为基础,利用MATLAB遗传算法工具箱实现最危险圆弧滑动的搜索.并基于可靠度编写了圆弧滑动边坡工程设计优化的MATLAB程序.通过工程实例研究,应用该方法能获得最优坡比和坡型设计方案,并且程序运算速度快、精度高,有一定的实用价值.     

遗传算法工具箱在消力池水力计算中的应用

为尝试避免传统低效的经验试算法、图解法等,以挖深武消力池为例,建立了其消能防冲水力计算的非线性优化模型,并提出用MATLAB遗传算法工具箱优化求解的方法.计算结果表明,MATLAB遗传算法工具箱能有效解决消力池水力计算问题,且该工具箱具有计算速度快、解的精度好、自动化程度高等优点.     

不可微优化和大系统优化

近年来,不可微优化的理论得到了很大的发展。这种理论经常出现在大系统优化的分析和求解之中。本文将讨论和大系统优化有关的不可微优化问题的理论、结构和解法。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

流程系统优化的简约微粒群算法

针对流程系统优化中的非线性规划问题,提出了一种新的混合优化算法--简约微粒群优化算法,并对其求解.利用实例对其进行测试并与其他算法所得的结果进行比较,结果表明,简约微粒群算法是一种有效的求解具有线性约束的NLP问题的方法.     

最优化理论

最优化理论是指数学上对这样一类问题的研究：对给定定义域上的目标函数求解其在该域上的最小或最大值。这包括研究解的存在性、解的结构性质及求解算法等各方面。最优化理论的重要性是不言而喻的，在应用数学、计算机科学、工程、经济等很多领域都有重要应用。根据目标函数定义域的性质，可以分为离散最优化和连续最优化。本书的一个重要特色就是对这两类最优化的重要概念和方法都作了介绍，     

搜索引擎优化(SEO)的认识误区及优化技巧

本文首先探讨了搜索引擎优化的相关概念及目标,指出当前搜索引擎优化的一些认识误区,同时,提出了对网站进行搜索引擎优化的一些方法及技巧。     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

编译中的循环优化

讨论了循环优化的目标和循环优化的各种程序变换方法．程序变换可大大减少下标变量的访问时间；消除某些类型的相关，提高软件流水的“深度”；合并多个循环，有利于进行代码压缩．     

基于混合优化算法的医学图像配准技术

在图像配准的优化算法中, 为避免使算法陷入局部最优的问题。 因此, 提出基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法, 利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法, 提高了全局寻优的能力, 能更好地跳出局部最优。 由实验结果可知, 该方法不仅具有较好的图像配准精度, 对椒盐噪声和高斯噪声也有较好的鲁棒性。