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遗传算法中两种学习机制的混合应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在遗传算法中引入个体学习机制能够提高算法的性能,避免算法收敛过慢或陷入局部最优.常用的个体学习机制有两种,即拉马克学习与鲍德温学习,通过分析比较了两种学习机制在遗传算法中的性能差异,指出了它们各自的优势与不足.为进一步提高算法性能,基于"学习潜能"的新概念及利用鲍德温学习挖掘个体学习潜能的方法,将两种学习机制有机结合在一起,使学习的优势得到充分发挥,使其不足得到有效抑制.数值试验结果表明,包含两种学习机制的新算法取得了很好的效果. 相似文献
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传统的三自由度平台设计是一个串行设计过程,基于物理样机的设计与验证过程制约了产品开发的周期和效率。为快速高效地实现由概念设计到样机设计,提出将虚拟现实技术与三自由度运动平台的运动学分析、动力学分析、结构设计相结合,构建一个可视化设计平台,作用于机械设计、虚拟装配、运动可视化仿真,以及系统的动力学特性分析。推导了三自由度运动平台的运动学解析模型,就平台实现的关键技术,包括XML信息集成、运动可视化、VRML文件生成、基于动态特性分析的模型检验等,进行了研究探讨。 相似文献
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车辆质心位置测量系统的研制 总被引:12,自引:0,他引:12
利用静态称重法测量车辆质心位置的三维坐标,需要分别测量2个不平行平面内的二维质心坐标.设计了一种两自由度运动平台,通过精确控制平台的位置,构造出2个不平行的平面,从而实现了车辆质心三维坐标的测量.详细介绍了测量原理和方法,并对测量误差进行了分析和计算、 相似文献
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标准Stewart平台对负载的苛刻要求使其无法实现完全动态各向同性,而基于复合单叶双曲面的广义Stewart平台以解析形式给出了其满足局部完全动态各向同性的参数约束条件,打破了对负载特性的限制.为进一步衡量广义Stewart平台在大运动范围下的模态频率特性,文中基于模态分析理论,提出了一种新的全局动态各向同性指标;以此为优化目标,以局部完全动态各向同性解析条件为约束,提出了满足局部完全动态各向同性且在全域工作空间内具有最优全局动态各向同性的结构优化方法.设计实例表明,该方法为大运动范围Stewart并联平台的设计提供了新路线. 相似文献
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飞行模拟器视景系统是飞行模拟器的重要组成部分,和其它视景系统相比飞行模拟器视景系统具有其自身的特点,包括场景覆盖范围大、涉及的场景对象复杂、视场角较大、对虚拟环境模拟和系统实时性要求较高等特点.针对于这些特点以及整个模拟器应用对视景系统的要求,对飞行模拟视景系统的视景数据库、多通道组网结构以及仿真程序进行了设计,给出了基于Creator/CTS/VegaPrime实现整个系统的开发流程,并对系统实现中的关键技术,包括多通道同步技术、大场景数据库的调度和实时绘制技术、环境模拟技术等进行了较为深入的研究.整个视景系统应用于飞行模拟器平台,实现了对于飞行模拟视景系统特定功能和性能的要求,能够在保证实时性要求的前提下达到预期的视觉效果. 相似文献
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