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传统渐进结构优化法的参数删除率和进化率保持固定,降低了优化过程收敛速度和结构稳定性.文中通过构造一种基于罚值选择与结构信息的参数自适应算法,使得参数随优化迭代过程进行而变化.分析典型算例结果,合适选择罚值的参数自适应渐进结构优化方法解决了传统渐进结构优化方法中参数固定且难以选择的问题,提高了优化过程中优化速度与结构稳定性.将此方法应用于调节阀设计,优化后调节阀刚度提高10%,说明参数自适应渐进结构优化方法可高效拓展至三维结构优化,并为阀门类结构设计提供参考. 相似文献
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基于Hammerstein模型的非线性自适应预测函数控制 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的预测函数控制对非线性和多变性的实际对象控制效果不佳.采用基于Hammerstein模型的预测函数控制(PFC)内部模型辨识方法来拟合实际对象的非线性.针对实际时象的多变性,不断辨识对象,校正内部模型参数,增强控制系统适应对象变化的能力.选取正弦多项式形式的基函数并介绍了滚动优化的办法.优化性能指标选取双值指标,计算量小,精度高.整个算法线性寻优,不需要非线性模型预测控制的非线性滚动优化,输出可以应用模型参数直接计算.实验表明该方法比PID控制效果更好而且对模型失配具有很好的自适应性能. 相似文献
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