大型复杂曲面零件加工余量均布优化问题研究

提出通过曲面的初始匹配和精确匹配来实现余量分布的优化，初始匹配决定后续算法的变量空间；精确匹配获得最佳的曲面匹配姿态及最佳的余量分布，精确匹配采用最小二乘方法构造评估函数，应用遗传算法和单纯形法混合寻优，直接对问题涉及的曲面匹配变换矩阵的6个未知量求解，应用结果表明该方法具有易地实现，算法稳定等特点，较好解决了大型复杂曲面类零件加工余量计算问题。     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

大型复杂结构施工特性分析与控制

大型复杂结构由于工程规模大、结构形式复杂的特点,在施工中容易发生质量和安全问题,所以为了保证实现结构的理想设计状态,在施工过程中较好的引入施工过程控制和分析是很有必要的。本文对大型复杂结构的施工特点、施工控制系统组成、影响因素以及施工控制的具体内容做了简要分析介绍。     

遗传算法在复杂结构离散优化中的应用

本文利用遗传算法ＧＡ处理离散非凸问的优势,提出将序列二次规划法,改进的外罚函数法与ＧＡ法结合,并提出了进行可行性调整的新策略,从而为复杂结构离散优化建立了一种新的方法。     

遗传算法在深基坑支护结构优化设计中的应用

利用遗传算法的基本原理 ,提出深基坑支护结构设计的全局优化算法 .该方法模拟了生物遗传的过程 ,克服了传统优化方法容易陷入局部最优解的缺点 ,降低了对目标函数性质的要求 .通过实例证明该方法的有效性     

改进遗传算法在支护结构优化设计中的应用

研究了利用遗传算法对支护结构优化设计的方法 .在普通遗传算法的基础上 ,提出了加入小生境技术和保留最佳个体策略的选择方法的改进遗传算法 .利用实例证明了 ,改进遗传算法比普通遗传算法具有更好的收敛性 ,可以提高遗传算法的可靠性及效率 .     

一种改进的遗传算法及其在结构优化设计中的应用

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上"隐约束",缩小了搜索空间,减少了结构重分析次数,提高了收敛速度.该算法的优点是可以根据实际问题的需要任意选择变量的精度.实例计算表明,该算法对复杂结构的优化设计是有效的.     

模拟退火遗传算法与结构优化设计

介绍了模拟退火遗传算法的基本理论及其特点，以在应力约束条件下的静定桁架结构的离散变量结构优化设计为例，证明了该方法的有效性和实用性．     

用遗传算法优化模块密度探测社团结构

为更精确地探测社团结构,通过选择优化函数,分析社团结构特性,设计适合社团检测的选择、交叉、变异等遗传算子,提出了基于遗传算法和模块密度的社团结构探测算法.该算法未采用传统的分裂或聚合方法用减边或加边的策略,没有引入其他中间变量,直接通过优化模块密度函数发现网络社团结构.分析和仿真结果表明,该算法探测的社团结构与模块度探...     

一种求解复杂优化问题的快速遗传算法算子

针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最小二乘法在低维空间下将种群分布拟合成二次曲面,并将计算极值点作为优势个...     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

自适应遗传算法求解运动员最佳配对问题

采用引入了收敛因子和进程因子的自适应遗传算法求解运动员最佳配对问题,并在保持群体多样性和全局收敛性的情况下与回溯法进行对比.结果表明,自适应遗传算法能有效提高收敛速度,对较大规模的配对问题也能快速求解.     

改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

最优合并构成的有序遗传算法

在假设合并是独立的情况下,采用有序的遗传算法（OBGA）作为随机搜索处理方法来识别最优合理算法,与确定搜索算法（SPLIT）比较,通过实验,证实OBGA更有效。     

基于遗传算法的机械优化设计

阐述了遗传算法的原理、理论基础和实现步骤,将遗传算法与搜索算法进行了分析比较,并附有应用实例。     

遗传算法的平板建筑结构瞬态隔振性能边界条件优化方法

基于遗传算法及平板建筑构件瞬态振动响应时域有限元模型,提出一种提高平板建筑构件瞬态隔振性能的边界条件优化方法.有限元模型可模拟任意弹性边界条件下平板结构的瞬态振动响应,并在此基础上引入遗传算法,以边界条件为优化变量、瞬态振动响应最小化为优化目标,对边界参数进行最优解搜索,最大程度提升平板建筑构件对已知瞬态激励的隔振性能.实例结果表明:运用所提优化方法可以在不改变平板自身参数(材质、尺寸、厚度)前提下,通过边界条件的优化设计,有效提升平板建筑构件的瞬态隔振性能.     

基于有限元法的复杂结构的损伤容限分析

飞机上简单结构,可以通过工程方法或是全机有限元内力解结果,进行损伤容限分析.但是,对于复杂结构,例如机身的大开口(旅客观察窗开口,登机门开口等)、气密波纹板,还有一些复杂连接,必须要建立有限元细化模型计算应力,进行损伤容限评估.通过1个算例介绍借助HYPERMESH建立细化的有限元模型,模拟结构受载情况.通过NASTRAN软件进行求解.得到的应力与工程方法的结果进行比较,结果表明方法切实可行,而且结果正确,最后运用NASGRO软件进行损伤容限分析.     

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。     

解决影片递送问题的改进混合遗传算法

影片递送问题(简称FDP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题.遗传算法是一种生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.论文针对影片递送问题的特点,在遗传算法中引入新的交叉算子,同时对进化个体进行可行化及结合2-opt邻域搜索也提高了运算效率,设计出一种改进的混合遗传算法.具体实例测试表明在解决FDP时新算法的有效性.