基于遗传算法的夹紧机构优化设计

通过对机构结构的分析,抽象出机构的理论化模型,从而将该夹紧机构简化为双摇杆机构.运用遗传算法在约束条件范围内对决定机构运动特性的关键部件的结构参数进行优化设计,从而达到机构按照给定的运动轨迹运动的设计要求.根据优化设计得到的参数建立机构数字化模型,并运用UG进行运动仿真分析.仿真结果表明,通过遗传算法进行优化设计得到的结果能够很好满足设计要求.     

基于遗传算法的计算机通信网优化设计

在生物遗传法则中,有一种自然选择最优机制,是促进生物不断进化的主要方法,这种进化方法就是遗传算法。生物遗传算法是具备的优良特性以及优化可靠性使其在其他很多科研领域中也获得了广泛应用,其中计算机通信工程的通信网优化设计就常常采用遗传算法来进行优化设计。现本文通过区分遗传算法与一般数学寻优方法,阐述了遗传算法的基本原理,继而分析了计算机通信网的优化设计要求,并探讨基于遗传算法的计算机通信网优化设计方法。     

有功运行模式下的无功短期负荷预测

有功运行模式下的无功短期负荷预测对系统的无功优化有着非常重要的作用。本文研究并通过实例验证了无功的短期负荷预测值,希望能够对相关人员有所借鉴。     

论基于遗传算法的模拟电路优化设计方法

遗传算法可以有效解决电路优化设计面临的速度和规模瓶颈,虽然有固定的编解码方案,但是从结构设计角度看,电路优化的创造空间很大,影响参数可以满足适度调节需要。围绕遗传算法,设定的调节参数,其功能性很强,可以为元件控制设计、电路优化设计提供稳定的运算规范。基于此,本文将结合遗传算法相关内容,深度解析电路优化设计的若干问题。     

基于BP神经网络的电力系统负荷预测

短期电办负荷存在着未知不确定因素和周期性变化的规律,负荷曲线具有相似性;同时受特殊情况的影响,呈现强烈的非线性特性。而神经网络具有较强的非线性映射特性,本文期BP神经网络对电力负荷进行matlab仿真预测。     

基于Simulink运动仿真与改进自适应遗传算法的曲轴优化设计

采用了Simulink仿真软件对曲柄连杆机构进行运动仿真,得到曲轴的受力极限情况,在此基础上,得到了最大拉伸载荷和最大压缩载荷对曲轴参数的约束,以及自身参数的边界条件约束,并进一步建立了以曲轴体积最小作为目标函数的曲轴优化模型,最终运用了改进自适应遗传算法来求解该模型的最优设计参数,并将其优化设计参数结果与实际曲轴参数比较,发现用改进自适应遗传算法求得的曲轴参数更加优于曲轴的实际设计参数。     

遗传算法在机械优化设计中的应用价值分析

遗传算法(简称GA),效仿自然界中"适者生存、优胜劣汰"的物种进化原则,对整个群体进行优化选择,最终求出最优解,与传统的算法比较有其较多的优点,特别近年来在机械优化设计中的应用越来越广泛,本文通过介绍遗传算法在平面四连杆机械设计中的具体应用步骤及应用效果,从而充分论证了遗传算法的优越性,为进一步深入研究遗传算法的应用价值打下了基础。     

基于MATLAB工具箱四杆机构优化设计

以极值位置传动角为优化设计的对象,探讨优化设计的数学模型,并结合MATLAB优化工具葙进行计算对学会应用优化工具箱很具有借鉴意义.     

基于遗传算法的齿轮传动优化设计

将齿形系数与齿数之间的关系映射为径向基神经网络,并且利用遗传算法优化径向基神经网络隐层与输出层的权值,最后利用遗传算法合理选择交叉概率与变异概率对齿轮进行优化设计.利用本算法对二级斜齿圆柱齿轮减速器进行设计,结果表明本算法的性能优于原遗传算法且设计效率高,在机械优化设计中具有广泛的应用前景.     

基于模糊控制自适应遗传算法的电力系统有功优化及仿真

本文采用改进的模糊控制自适应遗传算法,以克服采用定值常量作为交叉和变异概率所带来的早熟现象和效率相对较低的问题,尽量避免陷入局部寻优。本文采用三机、十三机系统进行电力系统有功优化仿真,结果表明,改进的算法具有更好的寻优效果。     

基于遗传算法的座舱综合显示器色彩匹配设计方法

为解决座舱综合显示器画面色彩匹配设计效率和效果的问题,提出了一种基于遗传算法的座舱显示器色彩匹配设计方法。该方法进行色彩方案基因的有效编码,构建了合理的适应度函数,建立了多目标加权综合遗传模型,最终实现座舱综合显示器色彩匹配设计的自动生成和优化。应用实例证明该方法在短时间内能得到满足设计需求的方案,可用于飞行器座舱综合显示器画面色彩匹配设计。     

基于混合遗传模拟退火算法的空调冷冻水系统优化

根据中央空调水系统中冷水机组和冷冻水泵的性能曲线,建立了描述中央空调冷冻水循环系统特性的优化数学模型。并以遗传算法为主,融入模拟退火算法,设计出了一种混合遗传模拟退火算法。利用该算法设计中央空调冷冻水循环系统的优化控制方案,使其在一定的负荷下达到最小能量消耗。同时,将遗传算法控制方案与混合遗传模拟退火算法控制方案进行比较,用以说明混合遗传模拟退火算法优化控制的相关优越性。     

基于神经网络与遗传算法的蔬菜市场价格预测方法研究

农产品市场价格预测是研究的难点.本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.1...     

遗传算法在电梯中的应用研究

高层建筑和智能化建筑必须安装多台电梯。为满足人们需求,须采用优化的控制策略来协调多台电梯的正常运转。本研究对遗传算法在电梯群控调度算法中的应用现状进行了阐述,对遗传算法作为电梯群控的调度方法进行寻优的机制、调度程序设计进行研究,并结合实际提出了相应建议。     

粗糙集理论和遗传算法集成的上市公司违规行为预警研究

以2002~2004年间受到监管部门处罚的上市公司为研究对象,经检验样本数据不服从正态分布及协方差矩阵不相等,故将粗糙集理论与遗传算法相结合,利用粗糙集方法具有不需要满足统计假设和遗传算法可以有效简化判别规则的特点,构建了符合上市公司数据实际情况的违规行为预警模型。实证结果显示该集成模型对上市公司发生违规行为的预测精度为82.00%,预警效果较好。