基于遗传算法的神经网络学习算法研究

为了克服神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人的经验的缺点,提出了一种改进的基于遗传算法的BP神经网络学习算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,首先利用遗传算法对神经网络结构、初始连接权和阈值以及学习率和动量因子进行全面进化设计,在解空间中定位出较好的搜索空间,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优。通过利用该算法对XOR问题求解,证明了该算法的有效性,其收敛速度和精度均优于基本BP算法和附加动量项的BP算法。     

基于免疫进化算法的小波神经网络的混沌优化设计

针对进化算法中的“退化”问题和小波神经网络的“维数灾”问题,将免疫算法和进化算法相结合,在引入混沌机制的基础上,提出了一种基于免疫进化算法的小波神经网络混沌优化设计方法。该方法既充分发挥了小波神经网络的快速性,又充分利用了免疫算法的全局性、适应性等特点。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于GPS的车速传感器在汽车操稳性试验中的应用

多种车辆性能试验的准确性与瞬时车速的精确测量密切相关,可将广泛应用于定位的GPS技术应用在瞬时车速测量上,利用单片机PIC16F877作为控制器的核心,E580 OEM模块接收GPS信号,通过软硬件设计,开发出成本低廉,测量精度较高的车载GPS车速传感器,并应用在汽车操稳性试验中,降低试验难度,提高试验准确度。通过试验验证表明系统运行快捷稳定,测量精确。     

霍尔式汽车车速传感器检测系统

利用VB软件对单片机采集汽车车速传感器信息进行图形化处理,形成完整的车速里程表性能检测系统,实际应用表明,该系统测试精度高、数据通信可靠、用户界面良好、抗干扰能力强.     

切向式霍尔车速传感器在变速箱中的应用

本文介绍一种切向式霍尔车速传感器,该传感器可以在不变动变速箱结构的前提下,与机械式车速传感器完全互换,节约了变速箱后盖的模具开发费用,降低了产品设计成本。     

江淮重卡车速传感器信号模式及其计算方法

江淮重卡汽车变脉宽车速信号模式及其计算方法,主要是解决目前载货汽车等宽度脉冲车速信号与汽车上其他电子器件信号模式相同,易受干扰和相互干扰问题及不准确问题。针对上述问题,将等宽度脉冲信号模式变成可变脉宽车速信号模式,并且该模式信号可同时提供给多个用电器,可以有效的避免干扰问题,使车速信号准确稳定,特别是电控发动机ECU也使用车速信号,车速信号的稳定、准确是电控发动机排放的稳定和经济运行的保障,直接影响到发动机油耗和行车安全。     

基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计

对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析，重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响，提出了一种改进的自适应遗传算子的方法。该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度，所构造的遗传算子随适应值自动变化，对远离最优值的个体采用较大的遗传算子值，对接近最优值的个体采用较小遗传算子值，以提高得到全局最优解的概率。通过测试函数的求解，验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性。实算结果表明，在无刷直流电机的优化设计中，改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果，得到全局最优解的概率较改进前有明显提高。     

求非线性规划全局最优解的一个算法

首先给出了判别ｆ（ｘ）的极小值点ｘ０∈Ｄ是否为ｍｉｎ ｆ（ｘ）的最优解的充分必要条件,在此基础上,给出了求一元函数及多元函烽全局最优解的方法,此外,还给出了求一元函数极值的一个迭代算法。     

模拟退火算法在军用桥梁优化设计中的应用

军用桥梁结构优化设计中包含两类设计变量：连续变量和离散变量,混合变量优化设计问题是军用桥梁界普遍关注的问题。介绍了一种新的优化设计方法——模拟退火算法,其突出的优点是可以求得全局最优解。以军用桁架桥为例,对军用桥梁结构设计中连续和离散混合设计变量的优化问题进行了分析,计算结果表明该方法是可行的。对算法在军用桥渡结构设计中的应用提出了几个研究方向。     

不同混沌序列对全局最优解的搜索影响

通过对Logistic映射、立方映射和无限折叠映射进行了比较,并分析了他们的混沌特性,通过实验仿真和数据统计,发现后两种映射所产的混沌序列更均匀些,加快了搜索全局最优解的速度.而混沌优化算法在解决多极点的优化问题时能够体现出它的优势.通过对传统的优化算法和混沌优化算法进行比较,并应用于求解多极点的全局最优解,得出的结论是,在解决多极点的优化问题时,混沌优化算法明显优于传统的优化算法.     

时钟电路的电磁兼容研究与设计

时钟电路是数字电路的重要组成部分,其电磁兼容设计是一个复杂的问题.在分析脉冲频谱特性的基础上,研究了时钟电路的电磁干扰问题,提出了时钟电路电磁兼容设计的基本方法.     

开关磁阻电动机调速系统的电磁兼容设计

从电网噪声抑制、功率电路干扰抑制、印刷电路板制作及系统布线等方面介绍了开关磁阻电动机调速系统电子控制器的电磁兼容设计及其抑制电磁干扰的技术措施。     

计算机实现电磁兼容(EMC)的讨论

论述计算机电磁兼容问题的重要性,探讨了如何提高计算机系统的电磁抗扰度实现电磁兼容的方法,着重分析了常用屏蔽材料的电磁性能特性,对铁镀锡膜的屏蔽机箱能高效抑制计算机电磁辐射,有效防止计算机的信息泄漏,进行了计算分析.并展望未来计算机电磁兼容性技术.     

车用混合电磁作动器优化设计与试验研究

为了解决车用线性电磁作动器存在可靠性差的问题,设计了一种新型混合电磁作动器.针对该结构,采用改进天棚控制策略进行性能匹配,优化混合电磁作动器的性能参数,并以直线电机需要提供的峰值电磁推力为优化目标,优化混合电磁作动器的结构参数,最后试制实体样机并进行台架试验.试验结果表明,混合电磁作动器能够较好地改善车辆动力学性能,验证了样机的有效性.     

混合动力电动汽车动力系统电磁兼容设计

分析了混合动力汽车内部电磁环境,提出了优化动力系统电磁兼容性的设计方法,并探讨了可行的电路结构。     

一种电磁耦合集成角度传感器的关键模块设计

设计了一种基于电磁耦合原理的集成角度传感器.该传感器由两块电路板与一片专用信号处理芯片组成,在电路板上实现了激励线圈、接收线圈和反馈线圈的设计,通过交变电磁场之间的电磁耦合完成角度信息的转换.传感器芯片设有增益编程模式、零度标定模式,可消除制作工艺与装配过程带来的误差,并实现零度标定;以CORDIC算法为核心设计了角度解码电路,经过误差补偿,大大减小了CORDIC算法在反正弦运算中的误差.经实验测试,数字电路组成的关键模块工作正确,其角度解码范围为0°～120°,误差小于0.05°,满足传感器0.5°的整体设计要求.     

基于多学科设计优化的车辆产品族设计

为提高汽车产品平台及产品族性能优化效果并提高开发效率,提出了一种融合共享变量决策和多学科设计优化的产品族优化设计方法.首先,厘清了产品族设计优化的基本概念;然后,建立了产品族优化问题的数学描述和MDO模型;接下来,提出了改进的产品族设计流程;最后,针对某高性能纯电动乘用车产品平台的底盘产品族优化问题,示例了所提出优化方法和设计流程的有效性.结果表明,经过协同优化的产品族能有效处理多产品多目标间的协调问题,相较于非平台化开发,在保证关键性能的前提下能够最大程度提高车型零部件通用化率,充分发挥产品平台化开发的优势.      

基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%.     

超薄六维力/力矩传感器优化设计及其解耦

为降低六维力/力矩传感器的高度尺寸对基座和驱动部件引起的附加力矩,结合有限元分析法、SDO方法和神经网络方法,设计了一种新型的基于应变检测原理的超薄六维力/力矩传感器,其高度尺寸可控制在15mm以内.为进一步提高设计的六维力/力矩传感器的精度,对其进行非线性维间解耦和标定,实验结果表明,传感器精度性能优良,最大线性度误差为0.15%F.S.,其设计和优化过程正确合理,最大耦合误差为1.6%F.S.,各维在满量程时的输出相等,具有各维同性.