一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。     

建设项目随机离散型工期-成本优化算法的改进

针对建设项目随机离散型工期-成本优化问题的求解,一般采用遗传算法为外循环、蒙特卡罗模拟算法为内循环的双层循环算法框架. 为减少内层循环中按期完工概率约束条件检验所耗费的计算资源,根据按期完工概率估计值（采用蒙特卡罗模拟方法）的概率特性,提出一种计算资源的高效、动态分配策略,以提升现有算法的计算效率. 通过算例验证,本文建议的改进优化算法可高效、稳定地求解建设项目随机离散型工期-成本优化问题.     

无人机微波着陆引导设备扫描波束指向精度改进方法

无人机微波着陆引导设备为提高机动性减少了相控阵扫描天线阵元数目,使得扫描波束展宽、主瓣对称性变差,这会使原有馈相方法的扫描波束指向精度及其鲁棒性降低,设备保障能力减弱。针对这一问题,提出一种将相位循环法与改进遗传算法组合使用以提高扫描波束指向精度的方法。在各扫描指向上,每增加一个相位循环常量进行一次改进遗传算法优化,确定最终的各移相器输入值及其量化方式,克服相位循环法与基本遗传算法单独使用时的不足。仿真分析表明,组合方法产生的扫描波束指向精度优于随机馈相法以及基本遗传算法产生的扫描波束指向精度。     

遗传算法对模糊控制的优化及其应用

为了使模糊控制器具有自学习能力,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了使用遗传算法对模糊子集进行划分的优化方法,并根据模糊控制的特点,给出了改进的编码方法和交叉算子,加快了算法的收敛速度．应用该方法对锅炉过热汽温进行了仿真研究,结果表明本文提出的基于遗传算法的模糊控制优化方法是很有效的．     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

用遗传算法求解一个系统可靠性优化问题

在造价、体积和重量约束条件下,多级串并联系统的可靠性优化问题是一个具有多局部极值的、非线性的、同时具有整数和实数变量的混合优化问题。把遗传算法和共轭梯度法结合起来,对该问题搜索到了其它算法未能得到的最优解。在遗传算法的应用中,设定了有效的线性定标技术和混合交叉操作,改善了遗传算法的收敛性能。并基于模式理论从数值上表明该问题是符合积水块假设的。最后还从数值上表明遗传算法对该问题是多项式收敛的。     

改进遗传算法及其在谷氨酸发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程建模中变量取值范围扩大时,二进制遗传算法存在收敛速度和精度的矛盾,研究了改进的浮点遗传算法．仿真结果表明：该改进算法能克服二进制遗传算法的缺点,不仅在收敛精度和速度上都有明显的改进,且效率很高．具有工程实际应用前景．     

基于遗传算法的RBF神经网络设计

采用了遗传算法自动构造ＲＢＦ网络,把网络结构的形式作为一个子集选择问题来解决,并提出了新的遗传操作算子来改进遗传算法,加快了收敛速度,提出了算法的实用性,文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了ＲＢＦ网络结构的生成方法,用仿真结果证明了本算法的可行性。     

遗传算法在系统辨识中的应用

基于遗传算法,采用改进的遗传算子,提出了一种辨识系统参数的方法,该方法能有效地克服有色噪声的干扰,获得系统参数的无偏估计。仿真结果说明了该方法的有效性。