机械压力机低速锻冲机构的遗传算法优化设计

采用斯蒂芬森六连杆作为机械压力机的工作机构,用12 个设计变量建立了滑块的运动方程,建立了以滑块在工作阶段的速度波动、最大速度和工作压力角均为最小的优化设计数学模型.以JH23 63 型机械压力机的技术参数为依据,采用遗传优化算法进行求解,设计的斯蒂芬森六连杆压力机在公称压力行程范围内,滑块的最大工作速度仅为94 mm/s,工作行程与行程速比系数为2 461 5,并且具有平均速度为99 mm/s的平台.该新压力机在要求低速锻冲的板料拉延工艺等实际应用中,与原普通型机械压力机相比,其工作性能有明显的提高.     

双曲柄机构的急回运动特性研究

分析用图解法和解析法研究分析了双曲柄机构的急回运动特性，推导出了计算双曲柄机构急回特性系数的公式，最后给出一应用实例。     

利用优化理论进行曲柄摇杆机构运动分析教学的探讨

阐述优化设计理论在"曲柄摇杆机构运动特性分析"教学中的应用,总结出在一定极位角范围内改变机架长度时,机构急回特性的变化规律。     

无急回曲柄摇杆机构的综合

本文提出了一种按给定传动角和摇杆摆角进行无急回曲柄摇杆机构尺度综合的方法,并对该机构的最佳传动进行了分析研究,认为其最佳传动角值只取决于摇杆摆角的大小,经实例设计表明,本文给出的方法既简单又有效.     

基于遗传算法与非线性规划的串联四连杆机构优化

建立模型以解决飞机货运舱门解锁机构的串联四连杆机构的尺寸优化,将几何约束、传动性能约束、边界条件约束和运动轨迹约束等作为优化的约束条件,利用遗传算法和非线性规划完成机构的优化,并对比了2种算法结果的优劣与特点.结果表明:2种算法优化有效改善了机构输出角的运动关系,使之更接近于理想情况;非线性规划优化的输出角在上升阶段与理想情况差异较大,而在平稳阶段的角度保持稳定性较好.     

曲柄摇杆急回机构的优化设计程序及应用

用黄金分割法编制了曲柄摇杆机构的优化设计程序 ,可以解决两类优化设计问题 .本文还提供了QBASIC程序 ,以便设计人员使用 .     

非圆齿轮传动串联曲柄滑块机构方案及其优化

通过对曲柄滑块机构运动特性的研究，提出将非圆齿轮特有的变传动比特性引入曲柄滑块机构的方案，以改善滑块的加速度特性，并对该非圆齿轮及曲柄滑块机构的设计参数进行了优化。结果表明，该方案可改善滑块的加速度特性。     

双齿轮曲柄摇杆组合机构综合

本文根据齿轮连杆组合机构间歇区间的运动特性建立起回归式双齿轮曲柄摇杆间歇运动机的综合方程式，使这一类讥构综合问题得到简化．本方法亦可应用到其它齿轮连杆间歇机构综合中去．     

无急回特性曲柄摇杆机构的图解分析和设计

在许多教材或专业资料中,常把具有急回特性的曲柄摇杆机构作为重要知识点来讲解,而无急回特性的曲柄摇杆机构几乎未提及。事实上,生活中许多机械都是靠无急回特性的曲柄摇杆机构实现的。因此,研究无急回特性曲柄摇杆机构非常有意义。文章中运用了CAD软件,采用图解法分析了该机构存在的条件、特点并提供了典型的设计方案。     

转置双曲柄滑块机构急回运动特性的研究

本文对转置双曲柄滑块机构急回运动特性进行了分析,结果讧明,此机构不仅具有超急回运动特性的可能性;而且在机构各构件尺寸一定的情况下,仅改变其相对安装位置,便可具有行程速比系数不同的急回运动特性。     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

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．     

混沌伪并行遗传算法及其在火力分配优化中的应用

剖析了混沌模型的随机性、遍历性和初值敏感性的特点,提出了多种群伪并行混沌遗传算法.把多群体伪并行进化的并行性和混沌运动的内在随机性结合起来,利用不同的混沌扰动策略,把混沌变尺度映射机理应用到种群初始化和中间群体的优化进化实现函数优化.仿真结果表明,混沌伪并行遗传算法比伪并行遗传算法和简单遗传算法具有更快的收敛速度和更高的最优解搜索成功率,可对火力分配进行优化.     

分组量子遗传算法及其应用

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它易陷入局部极值。提出一种分组量子遗传算法，通过分层、分组等方法，保证了染色体的多样性。典型函数测试结果表明，分组量子遗传算法具有全局最优性，其性能优于其它几种遗传算法和QGA。     

融合遗传算法改进的蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象及收敛速度慢的缺点,提出了一种融合遗传算法改进的蚁群算法,在蚁群算法中引入路径遗传运算.对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,通过适应度函数对蚂蚁的路径做适应度评价,进行路径交叉和路径变异运算,设计了新的信息素更新策略.以对称TSP测试集为对象,将改进算法与现有算法进行测试比较.实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象.     

遗传算法在电磁散射中介质涂覆部位优化上的应用

本文简略介绍了一种全域优化算法－遗传算法,并将其应用于介质涂覆抑制后向散射问题中,得出了最佳涂覆方案。     

利用遗传算法优化客户价值评估模型

提出了一种利用遗传算法对海量客户数据的评估模型进行参数优化的方法,使用已知样本客户的计算价值与实际价值的误差作为评价函数.针对精度要求较高的情况,我们采用了分步进化的方式以实现快速收敛.     

单亲遗传算法及其应用研究

针对传统遗传算法（ＴＧＡ）在求解组合优化问题方面存在的不足,提出一种单亲遗传算法（ＰＧＡ）。ＰＧＡ不使用ＴＧＡ常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种算法是有效的。     

一种改进的双基因遗传算法

提出了遗传算法双基因模型，验证了算法对“最小欺骗问题”的处理能力．对比计算表明，相对于简单遗传算法，双基因遗传算法的进化速度有明显提高．利用实例计算，得到了满意的结果     

遗传搜索优化算法

简述了多峰优化的主要问题及遗传算法的基本概念及算法.在传统的优化方法基础上,引入遗传算法的思想,提出以优化搜索方向向量为研究对象,在连续空间进行优化的遗传搜索优化算法;给出了算法中关键参数的选取方法;最后,给出了该算法的计算实例,结果表明,用该算法能较稳定地找出全局最优点.