离散变量结构优化设计的复合形遗传算法

对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法,并基于满应力思想,对离散复合形法的优化结果进行进一步搜索,提高了离散复合形法的局部寻优能力·为了弥补遗传算法自身的不足,把改进的复合形算法作为复合形算子嵌入到遗传算法中,以提高遗传算法的局部寻优能力;同时对遗传操作过程做了改进,如在进化初期采用大的交叉率,以尽快筛选出最优个体;对最差个体采用大的变异率,使其向最优解逼近,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法·算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法,是可行和有效的·     

离散变量桁架结构拓扑优化的改进混合遗传算法

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来计算上的麻烦,在对桁架结构进行受力分析的基础上设计了一些启发式准则来产生可能的拓扑结构形式,然后采用一种改进的混合遗传算法进行截面优化.混合遗传算法将离散复合形法引入到遗传算法中,一方面利用遗传算法为离散复合形法提供可行点;另一方面利用离散复合形法对遗传算法种群中的可行个体和不可行个体进行改进,从而提高了遗传算法的局部寻优能力,并对标准遗传算法在选择、交叉和变异操作上作了一些改进.它将两种算法的优点集中在一起,同时又弥补了两者的不足.算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的.     

一种引入复合形法的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法求解复杂问题时搜索精度不高、易出现早熟收敛问题,提出一种引入复合形法的改进引力搜索算法。该算法在寻优初期利用引力搜索算法进行全局搜索,同时对引力系数进行改进,以提高全局收敛速度;在寻优后期,当算法出现早熟收敛现象时,引入复合形法,利用复合法较强的局部搜索能力,帮助种群快速跳出局部最优解。通过5个标准测试函数验证了改进算法的可行性和有效性。与标准引力搜索算法、基于权值的引力搜索算法、记忆性引力搜索算法相比,该算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。     

求解约束非线性优化问题的群体复合形进化算法

分析了SCE－UA算法的特性,指出该算法仍存在着一些缺陷,例如（1）SCE－UA算法的全局最优性依赖于随机选取的初始点集的多样性,若初始点集选取不当,搜索进化就会早熟而陷入局部最优解;（2）SCE－UA算法其求解效率有待于进一步提高,提出了群体复合形进化算法,能充分利用目标函数值的信息,优化搜索过程具有较强的方向性和目标性,收敛速度较快,且是全局优化算法,能有效地求解不等式约束非线性优化问题。     

基于复合一遗传算法斜齿轮减速器优化设计

针对标准复合形算法在设计变量较多时容易陷入局部最优的缺点,提出了复合形一遗传算法．建立了两级斜齿圆柱齿轮减速器的结构参数优化模型,并开发了相应的计算程序．以齿轮中心距之和为优化目标,在所确定的约束条件下,采用复合形一遗传算法对两级斜齿圆柱齿轮减速器进行结构参数优化设计．结果表明,减速器原方案并不是最优方案,尚有较大的优化空间,同时优化结果也证明该优化设计方法的可行性．     

1种基于复合形法的改进遗传算法

提出了1种基于复合形法的改进遗传算法,分析该算法与遗传算法相结合的思想和流程;通过算法测试函数Rosenbrock测试改进的算法;通过与常规算法的对比,验证该传算法的优越性,并将该算法应用到一种间歇反应器的温度优化问题中.该算法可为常规的单目标或多目标优化问题提供借鉴.     

采用模拟退火算法的电动汽车复合电源能量管理系统优化

针对电动汽车的混合式复合电源工作模式切换复杂、不利于不同工作模式的功率最优分配问题,提出基于模拟退火算法的复合电源能量管理优化方法。对混合式复合电源的工作模式进行分层讨论,建立能量管理系统的各部件损耗模型,基于不同层次设计能量管理策略。在分层能量管理策略的基础上,采用模拟退火算法降低系统的损耗。搭建混合式复合电源仿真模型和实验台进行仿真和实验。仿真和实验结果表明:在NYCC和EUDC路况下,混合式复合电源能量管理系统采用模拟退火算法优化比滞环逻辑控制的总损耗降低0.8%和1.1%。混合式复合电源能量管理系统采用模拟退火算法不仅能有效降低系统损耗,实现功率最优分配,而且能及时跟随功率需求,由超级电容提供或吸收峰值功率,保证电池安全。     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

针对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法，并基于满应力思想，对离散复合形法进一步做了改进，提高了离散复合形法的局部寻优能力，从而构造了一种改进的离散复合形法用于离散变量结构优化设计；对基本遗传算法运用Hamming距离控制种群的个体差异；在适应度计算过程中加入判定因子来减少结构重分析次数：在遗传操作中。对交叉和变异操作做了改进．并把复合形算子嵌入到复制操作中，从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法，是可行和有效的。     

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

三层前向人工神经网络全局最优逼近

提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法，提出的算法能充分利用目标函数值的信息，优化搜索过程具有较强的方向性和目标性，收敛速度快，且是全局优化算法；将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近，提出了三层前向人工神经网络全局最优逼近算法；将三层前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于实例，表明了提出的全局最优逼近算法的有效性     

产品设计中的绿色设计

通过对目前产品在生产和使用过程中资源消耗以及对环境的影响的分析，提出了“绿色设计”，要求设计师把握设计的本质，进行设计创新，在产品设计中尽可能节约资源，突出绿色设计的根本目标，在产品造型、功能、选材等方面，符合绿色设计的原则。     

结构设计中概念设计方法应用的探讨

文章根据结构设计的步骤,阐述了概念设计在计算模型的建立、结构计算结果检验以及具体构件的设置等环节的应用,从而明确了结构基本概念的重要性和概念设计应用的必要性。     

产品设计中的绿色设计

通过对目前产品在生产和使用过程中资源消耗以及对环境的影响的分析,提出了"绿色设计",要求设计师把握设计的本质,进行设计创新,在产品设计中尽可能节约资源,突出绿色设计的根本目标,在产品造型、功能、选材等方面,符合绿色设计的原则.     

现代主义设计风格在工业设计中的演变

18世纪的工业革命直接催生了现代设计,现代主义设计风格作为一种主导风格在现代设计近100年的发展史中,经历了产生、发展和走向后现代的过程,这一期间不断受到各种设计思潮的影响和挑战,但其在工业设计中仍一直处于主导地位。解析其演变历程,探其生命力依然旺盛的原因,展望设计未来的发展趋势,现代主义设计以其特定的合理内核和意识形态背景,仍将主导未来的工业设计。     

多学科设计优化在建筑工程设计中的应用

针对传统建筑设计阶段重信息执行、轻信息评价的现象,采用多学科设计优化技术,通过分析建筑设计阶段涉及的各学科特性及学科间的耦合关系,建立参数化建筑信息模型,在各局部最优解空间中快速搜索整体优化解.以简单长方形教室为算例,将系统划分为几何、结构、能源和经济4个子模块,给出设计参数与约束条件,并对结构和能源模型的优化做了分析,采用遗传算法加快优化方案的搜寻速度,表明多学科设计优化能有效地促进建筑设计整体的综合性能达到最优.     

集成电路工艺设计仿真平台的交互设计

本文介绍了集成电路工艺设计仿真平台的系统集成及交互功能设计等技术实现。该系统成功地使用诸多VB-API函数。完成了集成电路工艺设计仿真平台的系统集成研究。其研究与开发路线对实现适时性的CAD仿真环境的系统集成开发具有一定的可借鉴性。     

应急设计框架:卫星总体方案设计

以卫星有效载荷总体方案变型设计为背景,探讨在人为或自然灾害的非正常情况下的应急设计方法．首先给出应急设计系统定义,然后给出实现应急设计基本依据：一是基于演化算法、Agent、人机结合和协同设计理论;二是仿蚁群社会应急行为．本系统的关键是,构造基干人与演化算法相结合的Agent（human—computer cooperation Agent,HC—Agent）,进而基于混合P2P网络模型构成多HC—Agent的协同设计系统,以使该应急设计系统具有抗干扰、自适应、快速响应的设计能力．     

建筑结构设计中的概念设计与结构措施

针对目前建筑结构设计当中墨守成规的现象,提倡采用概念设计思想来促进结构工程师的创造性,从整体的角度来确定建筑结构的总体布置和抗震细部措施的宏观控制.     

建筑结构设计中的概念设计与结构措施

针对目前建筑结构设计当中墨守成规的现象，提倡采用概念设计思想来促进结构工程师的创造性，从整体的角度来确定建筑结构的总体布置和抗震细部措施的宏观控制．     

基于以用户为中心的设计理论的交互式实验教学设计

为了在交互式实验教学中有针对性地提高实验教学设计质量,提出了以用户为中心的设计思想应用于实验教学设计中。在教学设计中将学生作为整个教学设计的核心,发现学生对教学设计的真正需求,在学生共同参与下进行迭代式的实验教学设计。通过实践证明,该方法解决了实验教学设计中忽视学生真实需求的问题,为改进课程实验教学设计,提高实验教学质量提供有效途径。