面向机械设计的一种改进的遗传算法

根据对机械优化设计应用中模型的约束与目标函数的特点,提出一种改进的遗传算法.提出个体多代生存的模式和种群规模动态波动促进优良模式积累的理念.对约束和目标函数的处理分别采用了新的选择和配对算子.采用一种小生境技术保持优化算法搜索的全局性能.最后通过实验验证了本文提出的理念以及改进的遗传算法对于复杂约束问题的良好性能.     

考虑地面沉降约束的地下水模拟优化管理模型

为了解决地面沉降区地下水资源科学管理这一个重要的资源与环境地质问题,基于模拟优化(S-O)模型的思想,建立了考虑地面沉降约束的地下水模拟优化管理模型(SUBGO).模拟模型采用地下水模拟程序MODFLOW-2005中的地面沉降模拟子程序SUB-WT来模拟地面沉降过程.优化模型分别采用遗传算法(GA)和小生境Pareto禁忌遗传混合算法(NPTSGA)分别求解单目标和多目标的优化设计方案.将SUBGO管理模型应用于一个理想场地含水层中地下水开采方案和地面沉降控制的优化设计中,结果表明基于GA的单目标优化和基于NPTSGA的多目标优化均能搜索到全局最优解和全局分布的Pareto最优解,均能够在控制地面沉降的约束条件下,设计合理的地下水开采利用方案.与单目标相比,多目标优化能够为决策者提供多个解作为管理决策方案,同时多目标优化还提高了寻优的计算效率.     

采用遗传算法的离心叶轮多目标自动优化设计

针对离心叶轮多目标自动优化设计,首先提出了一种离心叶轮参数化方法,通过对离心叶轮型线数据进行转换,分别建立了圆柱坐标系下叶轮控制参数与归一化长度参数之间的关系,采用非均匀有理B样条进行叶型重构,获得叶片和叶轮子午流道构型.将离心叶轮参数化方法、多目标遗传算法及商业化数值计算软件NUMECA相结合,建立起离心叶轮自动优化设计平台.以总压比和效率为设计目标,在设计工况下,采用该方法对Krain高速离心叶轮进行气动优化设计,获得一系列优化叶轮,并采用数值模拟方法对叶轮内部流动特性及其气动性能进行了比较分析.结果表明,优化叶轮的总体气动性能有不同程度的改善,在叶轮出口截面上流场分布更加均匀,总压比和等熵效率约提高了2.5%和1.0%,同时也验证了所发展的多目标离心叶轮自动优化设计方法的有效性.     

冲压发动机外压式二元进气道优化设计与流场分析

介绍了冲压发动机外压式二元进气道设计方法,基于ModelCenter软件平台,使用遗传算法对外压段压缩楔角进行了优化设计,得到最佳的总压恢复系数;并使用有限体积法、 SST湍流模型对所设计的二元外压式进气道设计状态和非设计状态进行了数值模拟,分析了出口反压及来流马赫数对进气道流场的影响。结果表明,随着反压的增加,进气道结尾正激波位置前移,进气道总压恢复系数增加,出口马赫数减小;随着来流马赫数的增加,进气道总压恢复系数显著降低。     

基于改进小生境免疫遗传算法的船体建造板材图形排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的不规则图形排样问题,提出一种基于排挤机制的小生境技术结合传统改进免疫遗传算法的方法.通过实例比较,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对排样问题的解决和优化.经过船体建造板材套料实验研究,在大规模不规则图形排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的应用中,具有较好的全局寻优表现和收敛速度,该算法是有效、可行的.     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

遗传算法在单层球壳动力响应优化中的应用

针对标准遗传算法存在局部搜索能力不强、后期收敛速度放慢等缺陷,对遗传算法的杂交算子和变异算子采用自适应策略,同时引入基于预选择机制的小生境技术,提出一种小生境遗传算法(ANGA).以70m跨单层球壳为研究对象,将ANSYS非线性动力响应分析与ANGA算法相结合进行倒塌模式优化.分别以结构在某级水平的地震作用下结点动位移的最大值和结构最大结点动位移的给定区间为优化目标,对球壳进行全局优化和局部优化(径向杆件不变,只优化环向杆件和斜向杆件).结果表明,优化后的球壳可以避免出现无征兆的动力失稳,说明该算法可以有效解决优化变量繁多的大中型网壳结构动力响应优化问题.     

应用改进小生境遗传算法优化BLDCM调速系统的PI参数

本文以无刷直流电动机的转速控制器作为研究对象,应用改进的小生境遗传算法（INGA）对其PI参数进行了优化设计,该算法针对常规遗传算法很难搜索到全局最优解的缺点,通过将单纯形法与小生境遗传算法相结合形成了一种全局优化算法,并使用MATLAB软件进行了动态跟随性能的仿真实验,结果表明采用该算法确能优化调速系统的性能。     

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。     

高空长航时无人机优化设计

采用实数编码、过滤和交叉限制机制、改进的惩罚机制，改进了标准遗传算法，建立了多目标遗传算法，使之可以克服标准遗传算法的缺陷，并将其应用于高空长航时无人机的优化设计中，以空机重量和最大升阻比为性能目标，得到了优化问题得Pareto解。结果表明，高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善，说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计，对方案研究有一定参考价值。     

基于遗传算法的潮流能水轮机翼型优化设计

为了获得满足潮流能水轮机设计要求的专用翼型,基于遗传算法建立了水轮机翼型优化设计模型,该模型综合考虑了升力系数、阻力系数、升阻比和压力系数等因素,采用XFOIL评估翼型的水动力性能,对几种典型设计要求情况下的水轮机翼型进行了优化设计.数值结果表明,该模型能够根据不同的设计要求获得相对应的水轮机翼型,不仅可以改善翼型的水动力系数,还能够避免翼型空化现象的产生.在最小化压力系数情况下,最大厚度位置更靠近翼型后缘,而最大化升力系数情况下则更靠近翼型前缘.为了达到指定的设计目标,需要考虑多个攻角下的升力系数或压力系数.     

基于改进共享小生境遗传算法的配电网无功规划

为了减少配网损耗和保证配网电压质量,解决应用传统适应值共享小生境遗传算法进行无功规划时,由于小生境半径设定值的不同会导致全局寻优能力不稳定、寻优结果波动性较大的问题,将改进共享小生境遗传算法应用于配电网无功规划.首先建立了以净收益现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;然后采用基于自适应调整小生境半径的改进共享小生境遗传算法进行配电网无功规划,该算法具有良好的全局寻优能力和解的稳定性;最后采用面向对象的Visual 2005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序,算例结果表明了该算法的有效性和实用性.     

改进遗传算法在6-RSS并联机器人机构设计中的应用

以6-RSS并联机器人Jacobian矩阵的条件参数为优化设计目标函数,提出了改进的遗传智能优化设计方法.采用实值编码,对6-RSS平台进行了优化设计,得到了最优运动学的6-RSS平台结构参数,通过与拟牛顿法得出的结果比较,证实了改进遗传算法在并联机器人结构优化设计中的有效性和优越性.     

基于遗传算法的刨煤机系统多目标模糊可靠性优化

 针对刨煤机系统常规优化方法难以处理具有相互矛盾属性的系统可靠性多目标优化设计问题,提出一种基于遗传算法非概率分布信息的多目标模糊可靠性优化决策方法。该方法利用模糊集隶属函数的特性将各个单一目标函数模糊优化处理为能够反映各子目标相对重要程度,对不完全概率信息采用随机摄动法和Edgeworth级数方法转化为标准正态分布函数,将各个目标的协调满意度函数综合统一的单目标优化模型,再用常规优化方法即可求出多目标优化模型的满意解,最后给出刨煤机实例以验证该方法的有效性。     

拱形桁架最小重量设计中遗传算法的应用

对实际工程中常见的拱形桁架,取其整体重量为目标函数,以桁架的拱高、厚度和各杆件的截面特征为设计变量,以杆件应力、稳定性和节点位移为约束条件,依据遗传算法的基本理论进行优化计算,并对计算过程和结果进行了分析.结果表明,利用遗传算法进行拱形桁架的最小重量设计是可行和有效的.     

多方式进化遗传算法及其优化波纹薄壁管的耐撞性

 通过提出一种多方式进化遗传算法的途径改进了遗传算法,并用于求解汽车新型波纹薄壁管耐撞性优化问题。文中采用响应面法近似建立金字塔形波纹薄壁管的优化模型,在多方式进化遗传算法中采用多种编码方式、选择策略、交叉和变异操作,同时还设计了类似遗传学中染色体结构变异的倒位操作,有效改善了群体多样性。对于函数实例测试的结果显示,该算法克服了遗传算法有时局部收敛的缺陷,提升了收敛速度。在波纹薄壁管耐撞性优化问题上的应用研究表明了本算法在求解此类优化问题上的有效性和方便性。优化后波纹管吸能提高40%以上,显著改进了初始设计,进一步验证了多方式进化遗传算法求解此类优化问题的实用性。     

遗传算法的小生境技术改进

针对简单遗传算法的收敛速度慢、效率低,进行了改进。引入了小生境技术：构造的小生境群体,在保障群体中个体多样性的同时,使得优良算子能够更好的共享,提高了群体的整体搜索性和收敛效率．实验表明：改进的小生境遗传算法优于简单遗传算法．     

轴流压气机串列静子叶片弯掠设计优化

为了提高轴流压气机的串列静子在不同工况下的静压比与总压恢复系数,采用高自由度的复合弯掠三维叶片造型设计方法,对其前后排叶片进行协同双目标优化设计。设计优化研究表明：弯掠优化设计显著抑制了正攻角工况下串列静子叶片流道内的气流分离,缓解了负攻角工况下串列静子叶片缝隙通道内的气流堵塞。最后优化的弯掠叶型在正和负攻角工况下,静压比分别提升了0.99%和0.71%,总压恢复系数分别提升了0.89%和0.72%。