复合材料仿竹薄壁管耐撞性和可靠性研究

为提高薄壁吸能管的耐撞性,该文设计了一种复合材料仿竹薄壁管。将钢材、铝材及复合材料运用于仿竹薄壁管,利用有限元法模拟薄壁管的轴向碰撞,对比分析了三类材料薄壁管的耐撞吸能效果,得出玻璃纤维/环氧树脂基复合材料仿竹薄壁管耐撞吸能效果最佳。为进一步提高薄壁管的耐撞性和可靠性,将试验设计、响应面模型、可靠性理论和优化算法相结合,求出仿竹薄壁管的最优结构。研究表明,仿生设计、复合材料运用、可靠性理论及优化算法相结合的研究方法可提高薄壁管的耐撞性能。     

多流股换热器网络综合问题的优化算法设计

多流股换热器网络综合问题是一个混合整数非线性规划问题（MINLP）,这类问题规模大、约束条件多,严重的非凸非线性使得目标函数存在多个局部最优解．传统的基于梯度的优化算法在求解时极易陷于局部最优．有鉴于此,本研究采用遗传算法解决此类问题,通过对遗传算法进行改进,针对简单遗传算法存在的早熟和运行参数难以确定的问题,设计了多样性保持算子和多种群进化的算法结构;计算时运行参数自适应确定,并把模拟退火算法思想引入遗传算法子代的生成中去．实例证明,采用所构造的算法可有效求解MINLP问题,并有利于寻求到全局最优解．     

改进灾变遗传算法及其在无功优化中的应用

针对灾变遗传算法的早熟和稳定性问题,提出了一种改进灾变遗传算法,设计了与进化代数相关的改进灾变算子;为了兼顾算法的全局性能和收敛速度,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率.IEEE14节点和IEEE30节点无功优化算例表明,该改进算法具有良好的全局性能和收敛速度,适合求解电力系统的无功优化问题.     

改进自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

为了克服基本遗传算法在求解移动机器人路径规划问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,该文提出了一种改进的自适应遗传算法。采用人工势场法对种群进行初始化,设计了自适应交叉和变异概率。同时,采用混合选择方式改善了基本遗传算法收敛速度慢和早熟的现象,提高了算法的进化效率。栅格环境下的仿真实验证明了该文算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

一种应用于多agent系统通信的多变异遗传算法

简述多agent系统通信优化问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法。针对多agent系统通信问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力。仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决多agent问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善。新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果。     

基于改进遗传算法的自动化制造单元调度

研究了一类带时间窗口的自动化制造单元调度问题。为了克服基本遗传算法求解此类问题容易陷入局部最优这一缺陷,在设计改进遗传算法时,采用基于循环序列的编码排列方式,并配合使用两点交叉操作,以增强进化过程中种群的多样性。采用启发式目标函数以引导种群向有利方向进化。针对进化过程中产生的大量不可行解,提出了具有联动修复机制的修复策略,根据修复过程自适应搜索待修复目标片段,同时引入禁忌表记录各基因的移动方向以避免迂回搜索,从而保证算法的搜索效率和求解质量。最后,使用文献中的8个基准案例进行算法测试,测试结果验证了本文提出的改进遗传算法的有效性。     

混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.     

改进遗传算法求解惠更斯问题的研究

将惠更斯函数作为目标函数,采用改进的实数编码遗传算法进行求解。通过系统地调整群体规模、变异率和杂交率三种进化控制参数值,设计并进行了分组实验,得到了一组满意的进化控制参数。运用这组参数进行计算得到的优化结果十分接近惠更斯问题的理论值,使惠更斯问题得到比传统算法更好的解决方法。     

自适应搜索的改进遗传算法及其应用

提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法。在计算过程中，设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整，并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子，对变异算子进行改进，加速了算法的收敛性。为了验证算法的可行性和鲁棒性，对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解，并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题。计算结果表明，该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷，在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法。     

基于CSD量化编码的FIR滤波器优化设计

目的 针对ADC设计中滤波器功耗过大,遗传算法收敛速度慢,以及遗传算法操作可能破坏CSD编码要求等问题,对FIR滤波器设计进行优化研究.方法 采用CSD(canonic signed digit)编码控制加法器数量,通过改进遗传算法交叉、变异等操作提升算法收敛速度,对FIR滤波器进行有限精度优化设计.结果 优化算法可在降低功耗的同时,可有效减小通带波纹.加快寻优速度.算法应用于级联滤波器设计,可使其通带纹波大部分抵消.结论 给出基于CSD编码的FIR滤波器优化设计方法,以及遗传算法收敛速度慢,交叉、变异破坏算法编码要求的简明处理方法.仿真结果表明优化算法是有效的.     

金字塔型波纹薄壁管抗撞性分析和优化

 为提高薄壁结构吸能元件的抗撞性能,在传统的光滑圆柱壳表面添加金字塔型波纹。基于显式有限元技术, 应用LS-DYNA软件对这种新型的金字塔型波纹薄壁管进行抗撞性分析。采用Fibonacci搜索方法搜索该波纹管的正多边形截面的最佳边数,以波纹的高度和倾角为设计变量,以结构的吸能为优化目标建立优化模型。采用响应面法拟合目标函数,进行优化设计。半径为40mm的波纹管算例的优化结果表明,金字塔型波纹管在截面为正十一边形、波纹高度为80mm、金字塔形波纹的顶点到中心轴的距离为38.92mm时吸能最大,吸能能力比光滑表面的圆截面结构提高31.88%。新提出的波纹结构可用于实际吸能元件的设计,并为进一步研究奠定基础。     

基于虾螯结构的仿生薄壁管吸能特性分析及优化

为提高薄壁管结构的耐撞性和吸能性,基于雀尾螳螂虾螯结构,结合结构仿生学原理设计出具有仿生晶胞单元薄壁管,利用有限元法模拟了仿生薄壁管碰撞吸能特性,采用响应面法进行薄壁管结构优化.结果表明,仿生薄壁管的比吸能较普通薄壁管的分别提高了11.1%（轴向）和24.6%（径向）,优化得到仿生薄壁管轴向和径向吸能特性最优的结构尺寸,比吸能分别为27.0 kJ/kg （轴向）和10.8 kJ/kg （径向）,该薄壁管仿生设计和响应面优化方法为吸能元件的轻量化设计提供了新思路.      

变截面梁的抗撞性分析及应用

在研究多种不同截面形状薄壁梁碰撞吸能特性的基础上,提出了一种有效的变截面梁结构。选取变截面梁的主要设计参数作为研究对象,将有限元分析与试验设计、响应面法等结合起来,对变截面梁的抗撞性能进行分析,建立了变截面梁的抗撞性多目标优化模型;采用优化算法进行求解,得到了变截面梁的最优设计参数和多目标优化后的Pareto最优解,并通过有限元分析对最优设计参数进行了验证;最后将优化后的变截面前纵梁结构应用于某越野车40%偏置碰模拟中。试验结果表明,碰撞侧A柱的加速度峰值显著降低,整车的被动安全性得到提高。     

夹芯圆管耐撞性分析及结构优化

夹芯圆管因其质量轻、成本低、能量吸收率高等特点被广泛应用于车辆工程和航空航天领域。为了提高夹芯圆管的耐撞性能,使用有限元软件Ansys进行轴向冲击仿真研究,分析了肋板数、壁厚、内圆直径对其耐撞性能的影响。结合响应面法和NSGA-Ⅱ算法对夹芯圆管的结构进行多目标优化,最后将结构进行扭转,探究扭转角对耐撞性能的影响。结果表明：壁厚对耐撞性的影响最大,内圆直径对峰值压缩力基本没有影响。扭转后的夹芯圆管可以在不提高峰值压缩力的前提下增加比吸能,耐撞性能有明显提高,扭转角度为45°时效果最佳,较扭转前增加了10.75%,为夹芯圆管的耐撞性设计提供了一种新方法。     

新颖波纹截面薄壁圆管的耐撞性

提出一种新颖的波纹薄壁圆形结构,采用数值对比分析方法,分析不同波纹截面形状对薄壁结构耐撞性的影响.结果表明:对于同一外截面形状的波纹,波纹内截面形状的变化使吸能相差10%;外截面是矩形的不同内截面波纹结构的吸能性要高于外截面是圆形的不同内截面波纹结构,其中,外截面为矩形,而内截面为圆形的波纹结构具有最优的吸能性,比外截面为圆形,内截面为矩形的波纹结构的吸能性提高34.5%;波长对薄壁结构的耐撞性也具有较大的影响,波长为7.8 mm的波纹管具有较好的耐撞性;与无波纹结构的圆管相比,外截面为矩形,内截面为圆形的波纹薄壁管在不影响吸能的情况下,可以使峰值力降低50.8%.     

具有反向学习的多目标元胞遗传算法的空间桁架结构优化设计

为了解决具有多约束的桁架结构问题,提出一种具有反向学习的多目标元胞遗传算法应用于空间桁架结构多目标优化设计中。根据分析元胞遗传算法特点,引入一种反向学习策略、差分进化策略和约束处理技术。通过标准测试函数对比分析,算法能很好地保持Pareto解集的收敛性和均匀性。针对空间桁架结构优化的数学模型,采用实数编码和个体修正方法,将该算法对72杆空间桁架优化问题进行求解,并与MOCell的优化结果进行比较。结果表明,新算法获得的Pareto解集更加均匀,极端点值域更宽广,具有一定的工程实用性。     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局...     

正八边形多胞薄壁管吸能特性仿真和优化

基于正八边形多胞薄壁管相比其他截面形状薄壁管具有结构紧凑、比吸能高等特点,采用有限元软件Abaqus研究了其在准静态轴向压缩下的吸能特性,分析了不同截面形状和结构参数对吸能特性的影响.根据吸能特性指标,运用非支配遗传算法对正八边形多胞管边对边(S2S)结构进行了优化.结果表明,正八边形多胞管的边对边布置形式的吸能效果优于角对角布置形式,其S2S结构吸能特性最优.结构参数对其吸能特性影响明显,经优化后的S2S结构比吸能提高了33.11%,最大压溃力降低了3.78%,具有较好的吸能特性.     

基于遗传算法的数控机床主轴优化设方法

通过分析主轴的结构和加工过程中的受载变形情况,建立了主轴优化设计的数学模型.针对传统优化设计方法在解决主轴优化设计中出现的问题,引入遗传算法,应用实数编码规则和改进的遗传算子对数控机床主轴进行优化设计.在VC++平台上,利用C++语言构建基于遗传算法的数控机床主轴优化设计系统.通过实例设计及结果分析,验证了应用基于遗传...     

基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.