基因表达式演化建模

为了有效地建立动态系统的演化模型,将常微分方程的解的模型按基因表达式编码,给出了动态系统建模在遗传算法求解中的编码规则.算法采用精英选择,在主要遗传算子中,结合四阶龙格—库塔迭代公式对个体进行评估,按基因表达式程序设计进行演化,算法在求解过程中不需要过多地依赖于问题本身的知识,从而极大地降低了问题的复杂性.数值实验表明,算法具有很强的普适性.     

基于改进微分进化和分散辨识算法的炼钢模型研究

在炼钢过程模型辨识中,被控对象的动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,使得难以对其建立比较精确的模型。为实现精确建模,提出了一种基于微分进化和分散辨识算法的辨识方法。该方法通过改进的微分进化算法,对系统进行参数优化,接着采用分散辨识在设定点输入阶跃信号,待系统进入稳态后再采样,使得到的稳态输出值能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,通过微分进化算法可进一步确定炼钢过程的最佳参数,在采用分散辨识方法对炼钢复杂对象进行辨识后,可以建立更好的数学模型。     

高阶常微分方程的动态演化建模

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ＡＲＭＡ模型来实现一维时间序列的建模和预报。设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法,用遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,边收集数据边建模边预报,首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化,两个时间序列的应用实例表明：采用此算法可获得较好的实时预报效果。     

常微分方程组的演化建模新算法

提出了常微分方程组的演化建模的一种新算法，新算法在３个方面改进了作原有的算法：（１）采用新的适应值评估方式；（２）彩一种基于子空间搜索的遗传算法来优化模型的参数；（３）将传统的遗传程序设计方法与局部搜索技术相结合来优化模的结构，将新算法分别应用于人口增长与化学反应模型的自动建模，并比较两种算法的实验结果，表明新算法发现的模型更稳定、精确度更高。     

甘油间歇生物歧化非线性系统的参数辨识

研究了甘油间歇生物歧化非线性系统的参数辨识问题.针对甘油间歇生物歧化过程的非线性常微分方程系统,首先给出了以代谢物浓度误差与斜率误差之和为优化目标、以甘油间歇生物歧化过程的非线性常微分方程系统为约束的参数辨识动态优化问题;然后基于改进的欧拉法将动态优化问题中的常微分方程组近似表示为代数方程组,从而可将原动态优化问题转化为非线性规划问题;最后利用粒子群算法求解得到的非线性规划问题.与已有文献相比,本文获得了更好的参数辨识结果,为构建甘油间歇生物歧化过程的非线性系统提供理论指导.     

改进遗传规划算法在系统辨识中的应用

为了解决工业过程中数据丰富但机理不完全可知的非线性动态系统建模问题,提出了一种改进的遗传规划算法,以辨识模型结构和参数.该算法首先基于多层次辨识和反馈的基本思想,对系统进行多次辨识,直到把辨识误差缩小到可接受的范围;然后,采用最小二乘法估测模型参数,避免优良模型结构因低劣参数而被淘汰;最后,实施M估计技术,削弱强噪声对建模的影响,增强模型泛化能力.针对满足Lotka-Volterra方程的非线性动态系统进行建模仿真,试验结果表明该算法能较好地辨识满足Lotka-Volterra方程的一类非线性动态系统.     

数学建模微分方程应用举例

常微分方程是数学建模的必备知识,但在建模过程中常被忽视。本文从常微分方程在数学建模中的作用和应用两方面入手,以两个独立模型阐述了常微分方程在数学建模中的重要贡献,并由此揭示了由纯方程理论建立起的数学模型所具备的基础性、直观性、应用性和有效性。     

单相可压缩流体网络的动态实时仿真

单相可压缩流体网络的严格机理模型是形式复杂的偏微分方程／代数方程组,它不能作为化工、热工仿真培训器的实时动态仿真模型。本文采用的改进的单相可压缩流体网络的动态模型———节点压力模型是常微分方程／代数方程组,它在宏观上描述了单相可压缩流体网络的动态特性。该模型不仅适合整个网络建模,而且适合若干工段构成的子网络的建模。它采用了可变流动阻力系数,能够处理管路阻力与流体流动方向相关的特殊问题。利用基于隐式欧拉法的预估校正法构成的实时仿真算法,达到了化工、热工仿真培训器的实时性要求。     

任意变长度柔性提升系统纵向振动分析与能量变化

基于Hamilton原理,建立了任意变长度柔性提升系统纵向振动的运动微分方程和能量方程,通过Galerkin方法将无限维的偏微分方程转化为具有时变系数的有限维的常微分方程,并使用数值方法进行求解.最后,以电梯悬挂提升系统为例对所建模型进行了验算.仿真结果表明,连续系统建模和能量方法能有效地表现柔性提升系统的纵向振动状态,并从纵向振动的角度揭示了某些高速电梯上行过程中的强烈振动这一现象.     

管式换热器的动态模拟

讨论四种不同热交换情况的管式换热器稳态和动态数学模型的建立。基于建立的数学模型，采用精度控制的变步长单步积分算法的Ｍｅｒｓｏｎ四阶算法求解常微分方程组，以及部份自变量离散化的线上求解方法求解偏微分方程组，相应地编制了一套通用软件，对以上换热器进行了动态模拟。     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

构筑物动态变形行为的自组织进化识别

建筑物沉降变形行为是一个复杂的非线性动力学演化过程,针对这一过程,引入进化算法的全局优化思想,结合时间序列分析的基本理论,提出了一种新的构筑物变形动态预测模型进化识别算法·该方法将复杂的模型结构与参数混杂的搜索空间简化为两个相对简单的模型结构进化过程和模型参数进化过程,分别由遗传规划和遗传算法完成·设计了模型结构和参数的共同进化方案,实现对非线性动力学演化模型结构和参数的全局最优搜索·实例分析结果表明该方法具有较好的预测精度和推广预测能力,并且显示出较高的自组织能力,为构筑物变形预测提供了一个有效的分析工具·     

一种新的动态进化聚类算法

针对模糊聚类算法不适应复杂环境的问题,提出了一种新的动态进化聚类算法,克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。通过改进的遗传策略来优化染色体长度,实现对聚类个数进行全局寻优;利用FCM算法加快聚类中心参数的收敛;并引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,使算法能快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数,将其应用于控制过程可获得高精度的非线性模糊模型。     

基于遗传BP网络的PID控制算法在无模拉拔温度控制中的应用

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能. 通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型. 采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性.     

氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络建模方法

为了提高模型效率,更好地反映实际系统的动态特性,根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构.采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优,并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,建立了氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络模型.仿真结果表明,所建模型误差小、收敛速度快、网络泛化能力强,能更好地反映实际对象特点.     

基于遗传算法的预期动力学方程优化

为改进非线性控制系统的性能,提出了一种基于遗传算法的预期动力学方程及其参数的优化方法。利用遗传算法提供的通用框架,在控制系统结构和控制器形式确定的情况下,对控制参数进行全局优化。讨论了该方法在M IM O非线性过程控制中的应用。仿真结果表明,该方法能有效改善系统的动态特性,使系统对扰动和噪声具有较好的鲁棒性,在指定的性能指标上取得满意的控制效果。     

基于模糊神经网络的球团密度在线测量

提出了一种在线测量球团密度的新方法．该方法以模糊神经网络技术为基础,综合考虑制团过程各因素对球团密度的影响,建立起球团密度的软测量模型．在软测量模型中,采用模糊神经网络模型描述球团密度变化的非线性过程,并提出了一种改进的模型辨识算法,利用减法聚类法确定合适的聚类组数目,并用实数编码的遗传算法优化全局参数,从而获得了结构简单、具有较高精度的模糊神经网络软测量模型．根据此方法,设计了测量装置,并进行了现场试验,试验结果表明软测量模型输出与实验室测量值基本一致,平均误差较低且最大误差未超过0．05g／cm^3．     

基于模糊建模的混炼胶粘度测量

提出了一种在线测量混炼胶粘度的新方法．该方法以模糊建模技术为基础,综合考虑混炼过程各因素对胶料粘度的影响,建立起胶料粘度的在线测量模型．在模糊建模中,采用T-S模型描述胶料粘度变化的非线性过程,提出了一种基于相似性判别的模糊聚类算法以自动确定合适的聚类组数目,并用实数编码的遗传算法优化全局参数,从而获得了规则简化的、具有较高精度的模糊模型．根据此方法,设计了测量装置,并进行了现场试验．试验结果表明模糊模型输出与实验室测量值基本一致,平均误差较低且最大误差未超过1门尼．该方法较大地提高了橡胶混炼的生产效率,为粘度最优控制奠定了基础．