基于改进遗传算法的反卷积信号识别

信号处理中的反卷积是一个不适定问题，在泛涵理论上求取反卷积正则解的关键足求距离的最小。遗传算法在优化方面具有优势，因此提出用遗传算法优化求取最小值进行反卷积信号诊断。但足由于传统的遗传算法存在着一些问题，易陷入局部极小点导致成熟前收敛，使得反卷积问题的解决有误差，恢复的波形具有波动性，精度还不够，由此我们对传统的遗传算法进行了改进，改进后模拟计算发现恢复的信号波形精度明显上升，和原信号波形很相象，比较准确地反映了原信号固有的特性。     

建筑围护材料热导率反演模拟研究

本文建立了建筑围护墙体导热反问题求解模型.采用控制容积法求解一维非稳态导热方程,得到墙体各节点的温度值;应用遗传算法编制建筑围护材料热导率的反演程序.确定了墙体的热导率,结果具有较高的计算精度,该方法可为确定广阔地理位置所对应气候条件下的建筑维护墙体热导率提供准确参照.     

基于遗传算法的混凝土-维瞬态导热反问题

基于Laplace积分变换法和遗传算法，提出了一种混凝土-维瞬态导热反问题求解的新方法。运用Laplace变换将温度的求解表示为只与空间坐标及浇筑时间有关的函数，使得反问题的求解具有测点布置灵活的特点。运用遗传算法寻求非线性反演问题全局最优解，只需要若干点温度实测值便可实现多个热学参数的同时反演，算例对反演方法的反演精度及数值稳定性给出了满意的证明。     

基于遗传算法的混凝土一维瞬态导热反问题

基于Laplace积分变换法和遗传算法,提出了一种混凝土一维瞬态导热反问题求解的新方法。运用Laplace变换将温度的求解表示为只与空间坐标及浇筑时间有关的函数,使得反问题的求解具有测点布置灵活的特点。运用遗传算法寻求非线性反演问题全局最优解,只需要若干点温度实测值便可实现多个热学参数的同时反演,算例对反演方法的反演精度及数值稳定性给出了满意的证明。     

基于分布式计算的复合材料机翼优化设计

将遗传算法与高精度的通用有限元分析软件相结合, 并将其应用于复合材料机翼满足气动弹性要求的优化设计中。为了提高采用遗传算法的复合材料机翼优化设计的效率, 探讨了将分布式计算与遗传算法进行集成, 形成了基于分布式计算和遗传算法的复合材料机翼优化设计方法, 并应用该方法解决某大展弦比复合材料机翼副翼和舵面操纵反效问题。计算结果表明, 该方法可用于解决工程上复杂结构优化问题。      

基于遗传算法的网格任务调度方法研究

任务调度算法是网络计算研究的一个重要方向,己被证明是一个NP完全问题。研究表明遗传算法是解决复杂环境下任务调度的有效方法之一。本文提出的网格任务调度算法是基于遗传算法,并引入任务复制方法。实验结果表明,该算法在收敛速度和调度完成时间均优于普通遗传算法。     

基于主从式并行遗传算法的岩土力学参数反分析方法

考虑到遗传算法的天然并行性和集群计算的高速并行性,提出了基于主从式并行遗传算法的岩土力学参数反分析方法。采用实数编码方法,缩短了个体编码的长度,减少了搜索空间;采用动态任务分配方案,可以避免处理器效率的不均衡;采取"松耦合"的方法将主从式并行遗传算法与FLAC程序进行耦合。基于C+MPI语言编写了反分析程序,并用标准弹性问题对程序进行了测试。测试结果表明,主从式并行遗传算法不仅能够准确地对岩土力学参数进行反分析,而且随着问题规模的增大可以得到接近线性的加速比。因此,针对适应度评价计算量大的岩土工程反分析问题,采用基于主从式并行遗传算法的岩土力学参数反分析方法,既保证了反分析的求解精度,又提高了反分析速度,满足工程上对于反分析的及时性需求,具有较强的应用价值。     

基于Levenberg-Marquardt算法的内部缺陷导热反问题研究

在传热学的基础上,建立了三维的物理和数学模型,同时对LM(Levenberg-Marquardt)方法进行了修正.根据修正后的模型进行了导热反问题模拟研究,计算结果显示修正后的模型收敛速度更快;同时利用修正后的导热反问题的数学模型对材料内部不同性质缺陷的位置、几何形状及导热率对反问题求解的影响进行了分析,发现修正后的模型如果同时对缺陷位置、几何形状和导热率进行求解时,效果不好,但是对缺陷位置、几何形状与导热率分别进行求解时,可以获得比较好的结论;而测量误差对该方法求解结果有所影响,特别是对导热率影响较大.     

遗传算法在结构振动主动控制中的应用研究

基于遗传算法，对简支梁振动主动控制的传感器/作动器位置优化问题，提出了一种以结构总储能量小为优化目标的数学模型，并编制了遗传算法软件包Ga205对此模型进行优化计算，结果表明，较之穷举法，用遗传算法解决感器/作动器进行位置优化问题是高效的，同时也是全局收敛的。     

基于B样条基优化搜索的导热系数反推测量新方法

针对许多工程和科学实验上温度以及导热系数测量的问题,提出了一种基于非线性导热反问题辨识的反推测量方法.该方法包含了一种基于B样条基的因素交替优化搜索新思想,避免了目前流行的反问题数值方法如共轭梯度法要泛函变分的数学难点.实验表明该方法具有相当高的精度,并且计算工作量小、收敛速度快、易于用计算机程序实现,因而具有广泛的应用前景.     

不适定热传导反问题的两种求解方法及其比较

本文以不适定热传导反问题为对象，采用两种方法进行了求解。一种方法基于对具有测量误差的边界条件进行适当的微扰，使之化为适定问题；另一种方法基于Ｔｉｋｈｏｎｏｖ的正则平滑思想，对反问题中的输入数据进行平滑处理，以便使函数及其一阶导数均实现一致逼近。通过计算与求解表明，两种方法均能得到具有一定精度与稳定性的结果，其中以正则化法更为理想     

基于改进遗传算法的聚类新方法

提出一种基于改进遗传算法的聚类新方法(GAKME),该方法采用遗传算法和k-medoids算法相结合,既可以很好地解决局部最优的问题,也可以很好地解决孤立点的问题,同时还可以加快遗传算法的收敛速度,节约时间成本。     

反问题法在相变材料热导性能研究中的应用

基于相变导热模型,提出将相界面运动的测试实验与数值计算相结合来求解有效导热系数的反问题法,对几种相变储能材料添加金属介质后导热系数的改善进行了研究。结果表明,金属介质的导热系数越大,则相变材料的有效导热系数也越大;在相同的添加比例下,低热导率相变材料有效导热系数的改善程度要大于高热导率相变材料。该方法的求解结果与相关文献吻合较好。     

改进遗传算法在非线性热传导参数识别中的应用

建立了基于优化算法的估计材料热传导系数和边界条件的热传导反问题求解方法。该方法以观测的温度值与有限元计算模拟的温度值最小二乘极小化原理为基础,然后采用具有全局搜索能力的遗传算法求解。为了加快收敛速度和提高反演识别精度,采用了浮点编码的遗传算法。根据先验信息,建立了高斯变异策略。数值计算结果表明,所建立的数值反演方法可以用来解决未知的热传导系数和边界条件识别问题,并且具有良好的抗观测噪音能力。     

基于智能算法的平板导热系数测量仪

平板式导热系数测量仪是根据傅立叶导热定律。能够提高导热系数的精度及测试的效率,加热器控制算法是来自改进遗传算法的PID。运用改进的遗传算法去寻优确定PID参数Kp、Ki、Kd。这样的话缩短了测试周期,并使导热仪的测试效率得到提高,更能让虚拟仪器平台提高了测量处理的自动化和智能化程度。结论:导热系数的测试精度与效率,在应用此测量仪得到提高。     

遗传算法的改进策略及其在桥梁抗震优化设计中的应用效果

本文论述了采用遗传算法进行结构优化设计时遇到的诸如计算量大、早熟收敛和边界探索不足等棘手问题，提出了三个解决对策，编制了计算程序，其在桥梁抗震代化设计中的应用效果表明，改进后的遗传算法不但提高了计算速度，而且在尽可能短的时间内找到最好的优化解。     

带时间窗的车辆路由问题的改进遗传算法

提出了一种改进的遗传算法,使用了一种新的染色体编码方式,和与之对应的启发式交叉算子,同时采取了竞争选择的淘汰机制,通过对Solomon提出的100个点的标准算例的计算验证,证明了该算法能够很好地解决各类带时间窗的车辆路由问题,通过和混和遗传算法的比较,证明了该算法在计算时间、收敛速度上都有大的优势.该算法计算得到的解在总行驶距离相差不大的情况下使用车辆数较少.     

再论基于遗传算法的圆度误差评价

为了在全局范围正确评价圆度误差，采用遗传算法评价圆度测量数据。本文讨论了遗传算法与传统优化算法结合来进行圆度误差评价，从而解决了遗传算法收敛终止条件的问题。计算结果表明，本文介绍的方法可以在设计变量的全局范围内有效、正确地评价圆度误差。     

防护热板法装置热板功率损失的补偿方法

在防护热板法装置中,沿整个隔缝的温度分布是不均匀的,导致热板与护板间的功率损失,影响导热系数测量的准确度.针对该问题提出一种补偿方法,通过计算热板功率损失修正热板功率,使修正后热板的功率准确反映理想一维条件下流过试件的热流量,从而提高导热系数测量准确度.实验结果显示,通过提出的补偿方法测得的导热系数准确度达到±2!,有效地解决了由于隔缝温度不平衡而造成的测量导热系数不准确的问题.     

基于分形理论的碳泡沫有效导热系数研究

以煤焦油基中间相沥青为原料，在一定的温度和压力条件下升温发泡，然后再经碳化、石墨化便可以制得一种高导热系数的多孔材料——碳泡沫。应用分形理论讨论了这种新型多孔材料的导热特性，推导出了碳泡沫的面积分形维数，并在此基础上建立了石墨化碳泡沫材料的导热模型，采用热阻法导出了石墨化碳泡沫材料的等效导热系数的关系式，计算出了碳泡沫的有效导热系数，计算结果与碳泡沫样品的实测值基本一致，这种方法为更好地利用其优良的导热性能提供了理论基础。