基于智能算法的磁流变阻尼器位置优化

为了控制20层Benchmark建筑在地震作用下的非线性地震反应,采用改进的遗传算法确定MR阻尼器的优化设置位置.将标准遗传算法的遗传操作作相应改进,并进行给定数量的MR阻尼器优化配置的数值仿真分析,解决多约束非线性整数优化问题.结果表明,采用改进的遗传算法进行MR阻尼器位置设置优化后的半主动控制,能有效地降低结构在地震荷载作用下的响应,进一步提高了平均控制效果.     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼器多目标空间 优化布置

为解决空间结构中阻尼器位置和数量优化问题,基于遗传算法提出一种新型编码方式——“A-B”型数字编码,实现了对阻尼器优化布置的精确定位. 推导了磁流变阻尼器（MRD）附加刚度和附加阻尼矩阵,采取H2范数优化控制理论、代间比较权重等理论提出了改进遗传算法,并采用MATLAB软件开发了多目标空间优化布置改进遗传算法程序. 以10层钢筋混凝土框剪偏心结构为例,依据规范选取7条地震波作为动力时程输入,对优化方案及3种工况下结构位移、加速度、扭转控制进行计算,并分析了不同减震指标随MRD数量变化的发展趋势. 结果表明：优化目标函数值随进化代数迅速收敛;4种工况中优化方案控制效果最佳,顶层88号节点X、Y向减震率分别达39.45%、32.68%,结构扭转得到有效控制. 算例表明了改进遗传算法的有效性,实现了对空间结构阻尼器布置的精确定位,且结构得到最优控制.     

基于磁流变阻尼器的车辆悬架系统模糊半主动控制

在对磁流变流和磁流变阻尼器的研究基础上，以磁流变阻尼器作为半主动控制元件组成模糊半主动悬架系统。运用数值仿真和试验研究等方法对基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬架进行了研究，数值仿真和试验结果表明，设计的模糊半动控制算法了对基于磁流变阻尼器的半主动控制悬架实现有效的控制。     

电磁流变智能半主动控制系统的发展与应用

针对电磁流变智能产坟动控制系统具有性能稳定、反应迅速、能耗小、控制效果良好等特点,及其在结构控制方面的应用前景,介绍电磁流变智能半主动控制系统及其有关的电磁流变液、控制器及控制算法、驱动器、传感器、电磁流变阻尼器等部分的功能、应用和发展状况,指出其在结构振动控制中进一步应用所亟待解决的问题。     

基于磁流变阻尼器的汽车悬架半主动控制研究

采用磁流变阻尼器实现车辆悬架系统半主动控制,可显著降低系统的加速度和悬挂系统变形,因此在车辆振动控制中具有广阔的应用前景。本文简要介绍了磁流变液及磁流变阻尼器,分析了车辆系统动力学模型及随机激励路面模型,并论述了系统控制策略及控制器的设计方法。     

基于磁流变阻尼器的汽车悬架半主动控制

为研究磁流变阻尼器在汽车振动控制中的应用可行性，对Bouc-Wen磁流变阻尼器模型进行了数值计算分析，揭示了14个参数对模型阻尼力的影响．运用随机理论对Bouc-Wen模型及基于该模型的汽车悬架进行了模拟仿真分析，与传统线性阻尼器进行对比，采用非线性阻尼器模型能更精确描述汽车悬架的物理特性，通过对比半主动可调磁流变阻尼控制与被动控制、主动控制和半主动on-off控制在正弦激励和随机激励下的各种动态特性，证明了磁流变阻尼器在汽车控制工程中的可行性，说明磁流变阻尼器有较好的应用价值．     

基于磁流变阻尼器的车辆悬架半主动控制研究

采用磁流变阻尼器实现车辆悬架系统半主动控制。为了便于比较，研究了三种控制策略。提出一种基于最优控制理论的半主动控制方案，给出了悬架系统在B级公路路面激励下控制数值仿真结果。结果表明，基于最优控制理论的半主动控制磁流变阻尼器有明显的控制效果，具有良好的应用前景。     

基于磁流变液阻尼杆件的空间网壳风振半主动控制

对基于磁流变液阻尼杆件的空间网壳结构风振控制问题进行研究.将磁流变液阻尼器与网壳结构杆件结合,形成智能构件空间网壳结构.利用Bingham粘塑性模型描述磁流变液阻尼器的性能,采用Bang-Bang半主动控制算法,提出结构的广义弹性能和广义动能作为评价结构控制效果的指标.对一局部双层凯威特球面网壳结构,采用上层双十字交叉方案布置磁流变液阻尼器,并开展数值计算.结果表明,采用广义弹性能和广义动能指标可较好地反映对结构风振控制的效果.     

磁流变阻尼器结构控制系统的开关控制

介绍了磁流变阻尼器的性能及恢复力模型,提出了两种简易可行的半主动控制策略.三层框架结构的地震反应分析表明,策略2优于策略1和被动控制,该控制方法能够有效减小结构的地震反应.     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。     

基于Lyapunov稳定性理论的磁流变半主动悬架整车控制

研究了1种磁流变减振器半主动悬架整车控制策略。对每个车轮的悬架系统,以一理想的Skyhook半主动悬架系统作为参考模型,用Lyapunov稳定性理论建立控制策略,使之追踪参考模型。以车体的俯仰角和侧倾角为控制目标建立整车模型控制法则。结果表明：此控制策略比传统的Skvhook控制策略优越,能很好地追踪参考模型,对模型参数的变化有良好鲁棒性,他车身的速度、加速度降低10％。     

基于磁流变材料的汽车悬架半主动控制

结合磁流变液和磁流变弹性体的特性,提出了一种能同时调节刚度和阻尼的汽车半主动悬架系统及其控制策略。首先设计该悬架的大体结构并说明其工作原理,然后建立半主动悬架的控制模型,最后基于李亚普洛夫稳定性理论设计该悬架的半主动控制策略。仿真结果表明,所设计的半主动控制算法可以有效地抑制车身振动,且悬架动挠度保持在一定的范围内。此外,该策略实现了系统与参考模型的速度差和位移差同时为零的突破。     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。     

基于改进伪并行遗传算法的函数优化

针对遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,在已有的伪并行遗传算法基础上对遗传操作进行改进。采用3个测试函数对改进的算法进行验证,结果表明改进的算法在函数的平均适应度值、平均运行代数、收敛概率等方面都取得了较好的结果。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

为了提高配电网无功优化的收敛速度,结合配电网根节点电压稳定特性,提出以首端已知电压和计算功率向末端递推,且在回代递推支路末端电压中用第K次电压新值的方法,提高了常规支路电流法的收敛速度,在用遗传算法进行无功优化的过程中,提出了局部搜索替换过程,增加了个体多样性,同时加速了适应值较低的个体的淘汰,提高了每一代个体的平均适应值水平,从而显著提高了常规遗传算法的收敛速度,通过对120节点与53节点的实际算例计算,验证了改进方法能提高电网无功优化的收敛速度和优化效果。     

基于自适应遗传算法的水污染控制系统规划

介绍了自适应遗传算法的步骤和特点,并对其进行了改进。以辽宁鞍山市太子河段的水污染控制系统为例,建立了适宜该地区的污水处理费用函数及水污染控制系统规划模型,利用改进的自适应遗传算法对其求解,取得了良好的结果。     

采用遗传算法的模拟集成电路参数最优设计

探讨单元模拟集成电路参数最优设计方法,将此最优问题归结为约束化的非线性问题,并用遗传算法求解,事实证明,采用该方法能更准确,更有效地解决此类问题。     

基于改进遗传算法的桁架结构优化

桁架是一种广泛应用于工程领域的结构形式,对其结构优化有重要的意义.文章提出了随种群的进化而动态变化的自适应交叉算子和变异算子,以提高算法的优化效率及增强收敛性;引入了精英保留策略,以克服各代种群最佳个体未能保护的缺点.建立以最小化结构总重量为目标函数的桁架优化数学模型,并应用改进的遗传算法对桁架结构进行优化求解.通过实例验证了所建模型以及对算法改进的有效性和实用性.     

基于磁流变阻尼器的汽车半主动悬架的神经模糊控制

为了抑制由路面不平引起的车辆振动,该文采用磁流变(MR)阻尼器和神经模糊控制算法实现对车辆悬架系统的半主动控制,并在四分之一汽车的两自由度模型上进行了仿真计算.采用的神经模糊控制器能通过反馈的车身加速度,经过计算输出一个恰当的电压到MR阻尼器实时连续地改变其阻尼特性,实现对车辆悬架系统半主动振动控制.仿真结果表明:和被动悬架相比,基于MR阻尼器和神经模糊控制算法的半主动悬架系统对由路面不平引起的车辆振动有明显的控制效果,具有良好的应用前景.