某型客车动力传动系统参数的优化设计

文章通过分析影响客车动力性与燃油经济性的因素,提出一种对动力传动系统主要构成部分的主要参数进行最佳计算的方法,并借助该方法用计算机模拟了实际使用工况。     

基于遗传算法的风电齿轮传动系统参数优化设计

齿轮箱是风力发电系统的重要部件,其体积大、重量高等问题制约了风电清洁能源的发展.以1.5 WM风力发电机组为研究对象,建立齿轮传动系统轻量化数学模型,并采用遗传算法进行优化求解.结果表明,采用遗传算法是可行的,优化后齿轮传动系统体积减少了4.59%,这将进一步减小齿轮传动系统箱体体积和总质量.通过计算行星轮系的传动效率,验证了优化结果的可行性,该研究将为风电齿轮传动系统轻量化设计提供新方法.     

基于非线性规划遗传算法的混合动力拖拉机控制策略

针对串联式混合动力拖拉机的特点,建立了整车动力学模型,设计了恒温器式控制策略、恒温器式+制动能量回收控制策略.为进一步提高串联式混合动力拖拉机的整车燃油经济性,采用非线性规划遗传算法(NLPGA)优化恒温器式控制策略关键参数.通过AVL-Cruise与Matlab/Simulink联合仿真,结果表明：3种策略均可有效地维持电池荷电状态在指定范围内.在犁耕工况下,基于NLPGA优化的能量管理策略的燃油消耗率比恒温器式降低了29.25%,比恒温器+制动能量回收式降低了9.35%;累计燃油消耗量分别比两者降低了31.50%和1.74%;电池荷电状态SOC比两者分别提高8%和6%.     

基于遗传算法的交流传动系统研究

在阐明交流传动系统控制难点的基础上,综述了遗传算法以及遗传算法结合其他控制策略在交流传动系统中的应用,并指出了这种控制策略存在的问题以及改进方向。     

搭载回流式动力传动系统的PHEV参数优化

针对搭载回流式动力耦合传动系统的插电式混合动力汽车(PHEV,plug-in hybrid electric vehicle),提出了一种参数匹配优化设计方法。建立了整车各个模式下的等效输入功率模型,根据最小等效输入功率原则制定了各驱动模式间的切换规律,并设置控制参数系数对模式切换曲线进行调整。通过MATLAB/SIMULINK构建了整车经济性仿真模型,利用遗传算法对匹配的动力参数和控制参数系数进行了综合优化。仿真结果比较表明:此方法得到的一组参数能有效提升燃油经济性,百公里等效燃油消耗比优化前降低了4.8%。     

基于遗传算法的非线性系统参数优化方法

提出了一种基于遗传算法的非线性系统参数仿真优化方法，解决了非线性系统参数优化问题，由于遗传算法是在解空间的多个区城内进行搜索，能以较大的概率跣出局部最优，因此可找到整体最优解。仿真结果表明，该方法是一种有效的非线性系统参数优化方法。     

基于遗传算法的PID参数优化设计

提出一种新的ＰＩＤ参数设计方法,以模糊化的性能指标为目标函数,以设计参数的取值范围及极限性能指标为约束条件,建立优化数学模型,结果表明,在Ｍａｔｌａｂ环境下,将遗传算法同Ｓｍｕｌｉｎｋ仿真技术有机融合,求解该优化模型,该法能有效提高编程效率,所得优化解大大提高系统性能指标。     

基于遗传算法的模糊控制器参数优化

针对非线性量化因子模糊控制器的参数对系统性能影响和参数间的相互制约,提出了一种基于遗传算法的参数整定与优化方法,并进行了仿真研究。仿真结果表明通过该方法寻优的系统具有更好的响应速度和控制精度;当对象结构或参数发生变化时,非线性量化因子模糊控制器可以重新整定参数,以保持良好的控制效果,具有很强的鲁棒性。     

基于遗传算法的并联式混合动力汽车控制策略优化

并联式混合动力汽车是一个高度复杂的非线性系统,控制策略参数的设定对汽车性能有着重大影响﹒通过AMESim软件,建立整车动态性能仿真分析模型,以百公里油耗和排放指标为优化目标,运用遗传算法,针对NEDC工况,对混合动力系统的控制策略参数进行优化﹒结果表明,优化后的汽车燃油经济性提高了9.3%,NOx,HC和CO分别减少了7.6%,4.9%和8.2%.     

BFC6100-EV电动大客车动力传动系统参数设计

为提高纯电动大客车的加速性能和续驶里程,采取电池和超级电容混合驱动.根据动力传动系统参数设计原则,对电池和超级电容选型提出了一种新的设计方法,得出了电池组容量与整车加速性能和续驶里程的关系,以及根据超级电容放电时间进行特征参数设计的步骤.通过对BFC6100-EV纯电动大客车匹配计算及实验结果表明,整车0～60 km/h加速时间缩短了9 s,续驶里程达到306 km,验证了设计方法的正确性和可行性.     

一种变速器参数优化匹配方法研究

为兼顾车辆动力性和经济性的改善,针对变速器开展参数匹配的多目标优化设计.利用权重法将最高车速指标、0~60 km·h~(-1)加速时间和1挡最大爬坡度归一化处理,得到表征动力性的优化目标函数.并将百公里能耗作为经济性优化目标函数,再基于多岛遗传算法获得多目标优化问题的Parato解集.优化计算前后显示车辆的综合性能有较好提升,证明该优化方法较适用于车辆动力系统参数的匹配设计.     

求解一类非线性规划问题的混合遗传算法

提出了一种求解目标函数和约束条件均二阶可导的非线性规划问题的混合计算智能算法．该算法是把一种浮点数编码遗传算法和约束变尺度法相结合提高求取全局解的速度和概率．在该算法中,选择、交叉和变异等遗传操作算子是以非线性规划问题的一个惩罚函数为求解对象,目的是把解引向全局解附近,为约束变尺度算子提供初值;而约束变尺度算子直接以原非线性规划问题为求解对象,以发挥其局部搜索能力强的优点,数值实验表明,混合算法是一种可靠、高效的全局优化算法．     

过程综合的全局优化改进遗传算法

针对过程系统综合和蒸汽动力系统优化的复杂非线性规划问题，提出了改进和连续化全局优化的遗传算法，算例表明，该方法用于求解复杂优化问题是非常有效的，而且具有获得全局最优解的能力。     

基于遗传算法的纯电动轿车动力总成参数优化

基于动力传动系部件参数对纯电动轿车性能的影响,利用遗传算法对纯电动轿车动力传动系的主要部件进行了优化;所有部件的模型均基于实际配置的纯电动轿车(QREV)动力传动系台架试验的试验数据．优化结果与传统优化算法结果相比表明,本文提出的算法是有效的,能够提高纯电动轿车的性能．该算法已应用于实车动力传动系的参数设计．     

基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。     

一种改进遗传算法及应用

提出一种改进遗传算法．它是以实数编码,采用自适应Pc、Pm与固定的Pc、Pm相结合,引入生物进化编程（EP）思想,利用不同形式的评判函数,完成遗传操作．实验表明,该改进遗传算法具有快速、有效的特点,提高了GA的优化能力．     

风电系统中变流器与蓄电池容量优化配置策略

以直驱永磁风电系统中双PWM变流器和蓄电池为研究对象,建立了以风电系统收益最大为目标的变流器与蓄电池容量优化模型,提出了基于非线性规划遗传算法的变流器与蓄电池整体容量配置策略.该策略分析了风电系统的发电收益、损失电能效益、双PWM变流器成本、蓄电池成本,建立了风电系统年收益的目标函数;同时考虑国标对风电系统并网功率波动的限制条件;并通过非线性规划遗传算法求解目标.为验证该策略的正确性,以某风电场的发电系统为仿真对象进行了分析,结果表明,相对于传统的容量配置方法,本文提出的容量优化配置策略可以使风电系统的年成本降低10.3%.     

基于混合优化算法的船体线型优化设计

为了克服单一优化算法的缺点和不足,将遗传算法(GA)和非线性规划法(NLP)有机结合组成混合优化算法来优化船体形状,开发船体线型优化设计程序.在优化过程中,以Rankine源法计算的兴波阻力为目标函数,以船型修改函数的参数为设计变量,在保证必要排水体积的条件下进行优化设计.Wigley数学船型算例的计算结果表明,在优化效果和耗费时间上,混合优化算法的计算结果更优.该算法可为船舶初步设计阶段船体线型的选择提供理论基础和技术支持.关键词：
混合优化算法; 遗传算法; 非线性规划; 兴波阻力; Rankine源法中图分类号： U 661.1
文献标志码： A     

一种基于遗传算法的非线性规划问题求解方法

非线性规划在航天,军事,经济及生产过程等多方面都有广泛应用．但其各种求解方法有相应的适用范围和局限性．Holland教授1962年提出的遗传算法已被广泛应用于系统建模,控制器参数优化等方面．在这里我们针对非线性规划问题,结合极大熵方法和遗传算法.提出了一个改进的遗传算法．文章给出了几种算例,效果不错．     

非线性电路的ACNGA求解方法研究

在非线性电路的研究中,非线性电路的全解集的求解方法研究是非线性电路理论的重要研究领域之一。遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法,因其稳定性好、不需要计算目标函数的能处理多维数值问题,遗传算法在科学研究和工程技术中得到广泛运用。针对非线性电路的全解集的求解要求,本文提出了一种改进的具有自适应交叉算子的小生境遗传算法,成功地应用于非线性电路的全解集的求解,结果表明了具有自适应交叉算子的小生境遗传算法（ACNGA）对非线性电路求解的有效性和实用性。