平面四杆机构函数综合的混沌优化设计

传统优化算法对于解决平面四杆机构函数综合等复杂非线性约束优化问题存在局部收敛等不足。分析了混沌的特性及在优化方面的应用，建立了混沌与传统Powell法结合的混合算法。计算实例表明，该方法全局收敛性好，搜索效率高，是解决工程设计中具有复杂非线性约束优化特性问题的理想方法。     

基于混沌的平面四杆机构轨迹综合优化设计

对于解决平面四杆机构轨迹综合等复杂非线性约束优化问题,传统优化算法存在局部收敛等缺点。对混沌的特性及其优化应用进行了分析,建立了混沌结合传统Powell法的混合算法。设计实例表明,该方法全局收敛性好,搜索效率高,是解决工程设计中具有复杂非线性约束优化特性问题的理想方法。     

基于混沌优化的有约束广义预测控制器

针对传统优化算法解决约束广义预测控制的优化问题时存在计算量大、不能找到全局最优解等缺点,该文尝试用混沌优化算法来解决此类问题.提出一种用混沌优化算法作为滚动优化策略的有约束广义预测控制算法(COGPC).该算法可以有效地处理约束并找到全局最优解,是一种新的"软约束"方法.最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

混沌遗传优化算法及其在机械优化设计中的应用

为了解决传统遗传算法的早熟问题，首次提出了混沌移民算子。利用混沌迭代的遍历性和内在随机性。通过混沌移民操作可克服传统遗传算法中的近亲繁殖问题，确保算法的全局收敛性。用MⅣ啪语言研制了混沌遗传优化算法软件；数值计算表明，该算法的全局收敛性好、算法稳健，适应于求解连续变量的无约束及有约束优化机械优化设计问题，具有工程实用价值。     

工程约束优化的自适应罚函数混合离散差分进化算法

将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题,开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件,给出惩罚基数的计算方法和连续映射基函数的表达式,在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合,构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法。对3个离散约束优化实例进行验证,结果表明,混合算法具有良好的鲁棒性且优于离散粒子群算法。应用混合算法求解斜齿圆柱齿轮传动优化设计问题,结果优于遗传算法及其改进算法、离散粒子群算法,目标函数值较遗传算法及其改进算法分别下降41%和10%。     

基于遗传算法的四杆机构的优化设计

遗传算法是基于生物进化论的思想，生物自然选择与遗传机理的随机搜索的全局优化算法。该算法适合处理复杂和非线性优化问题。文章针对机构运动轨迹能够最佳逼近某一给定运动轨迹．且机构的约束较多，将遗传算法引入四杆机构的优化设计中，为避免局部收敛，获得全局最优解，在早期进化阶段采用适当放宽约束条件的方法，最后解决了四杆机构复杂的非线性优化问题，并验证了其可行性和可效性。     

"基因遗传算法+惩罚函数法”在机械优化设计中的应用

提出了“基因遗传算法＋惩罚函数法”的通用算法，并从中发现，它非常适合求解复杂的非线性约束优化问题。该方法与传统的优化方法相比，可取得较为理想的全域最优解，同时该方法也改善了基因遗传算法的局限性。     

基于液压伺服阀动态特性辨识的混沌遗传算法

在混沌优化算法与遗传算法的基础上，提出了一种新的混沌遗传优化组合算法。该算法能够解决传统上用伪随机信号进行系统辩识时参数选择的不确定性问题。基于液压伺服阀动态特性辨识的实践证明了该算法的准确性与快速性。     

改进FGA算法及其在四杆机构优化设计中的应用

遗传算法可以有效地处理一些常规优化方法不能解决的复杂优化问题。然而,传统遗传算法存在容易陷入局部解、收敛速度慢和处理带约束优化问题效果不佳等缺点。提出了一种采用浮点数编码方法处理不等式约束优化问题的改进遗传算法(Float-encoding Genetic Algorithm,FGA),该算法具有收敛效率高、算法稳定性好和局部搜索能力强等优点。运用该算法对曲柄连杆机构进行优化设计,优化结果表明,改进后的遗传算法比传统遗传算法优化效果更好。     

基于PID参数混沌优化的摊铺机液压行驶系统

摊铺机液压行驶系统为时变、非线性的复杂系统,为了解决传统PID参数整定方法整定繁琐、难以达到最优状态、控制结果出现较强的振荡和超调等问题,提出一种基于混沌优化的PID参数优化方案。利用MATLAB语言对摊铺机液压行驶系统近似模型进行了仿真分析,结果表明该算法具有稳定、超调小、响应快、调节时间短、结构简单、易于计算机编程的优点。     

液压缸非线性刚度约束系统的混沌预测及控制

针对液压缸非线性刚度约束系统的混沌问题,建立了一种液压缸非线性刚度约束系统的动力学控制模型,通过Melnikov方法得到了液压缸非线性刚度约束系统发生Smale马蹄变换意义下混沌的临界条件。通过仿真分析发现,当线性控制参数发生变化时,系统发生混沌的临界条件也会发生变化,同时当线性控制参数增大时,系统的稳定性会得到提高。     

基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星传动优化

提出了一种基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星齿轮优化方法.以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用.利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算法在收敛速度和寻优能力上有较大提高.仿真结果显示它既能减小结构的尺才,又能提高机构的运动性能.     

工程混合离散变量优化设计的遗传算法及应用

针对机械工程中的非线性约束优化的混合离散变量优化设计问题，提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造字符型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作，较大地提高了寻优效率和寻化能力，并用Matlab语言开发了相应软件。实例表明，该方法正确，算法简洁、稳健，求解精度和可靠性高，是机械化化设计问题的一种有效方法。     

Isogeometric topology optimization based on energy penalization for symmetric structure

We present an energy penalization method for isogeometric topology optimization using moving morphable components (ITO–MMC), propose an ITO–MMC with an additional bilateral or periodic symmetric constraint for symmetric structures, and then extend the proposed energy penalization method to an ITO–MMC with a symmetric constraint. The energy penalization method can solve the problems of numerical instability and convergence for the ITO–MMC and the ITO–MMC subjected to the structural symmetric constraint with asymmetric loads. Topology optimization problems of asymmetric, bilateral symmetric, and periodic symmetric structures are discussed to validate the effectiveness of the proposed energy penalization approach. Compared with the conventional ITO–MMC, the energy penalization method for the ITO–MMC can improve the convergence rate from 18.6% to 44.5% for the optimization of the asymmetric structure. For the ITO–MMC under a bilateral symmetric constraint, the proposed method can reduce the objective value by 5.6% and obtain a final optimized topology that has a clear boundary with decreased iterations. For the ITO–MMC under a periodic symmetric constraint, the proposed energy penalization method can dramatically reduce the number of iterations and obtain a speedup of more than 2.     

星形齿轮传动系统分岔与混沌的研究

迄今,未有文献详细研究复杂齿轮系统在强非线性因素激励下的混沌与分岔性态。建立了星形齿轮传动的间隙型非线性动力学模型并用数值解法进行了求解。研究了系统在改变激振频率或者齿轮副啮合阻尼比时产生的种类分岔以及通向混沌的途径。利用Poincare映射和分岔图详细描述了系统在倍周期分岔和拟周期分岔道路上吸引子由规则运动到混沌运动深化过程。发现了因变化阻尼比引起的周期倍化道路上存在的吸引子突变现象。从而首次从理论上揭示了星形齿轮系统非线性动力学行为的复杂性态。     

基于支持向量机的模糊稳健优化设计方法

在模糊稳健设计中,需要采用随机模拟方法计算模糊概率和非线性约束函数,但计算效率很低.为此,提出了一种基于支持向量机的模糊稳健设计方法.采用支持向量回归机对模糊概率进行仿真计算,采用支持向量回归机或分类机作为非线性约束函数的替代模型,显著降低了模糊稳健优化设计的机时消耗.给出了新方法的具体算法步骤,并通过模糊稳健优化设计...     

基于混沌序列的起重机箱形主梁粒子群优化

为了解决起重机箱形主梁优化设计中的多变量、多约束问题,提出了一种新的基于混沌序列的粒子群优化算法。利用混沌变量的遍历性和随机性,通过Logistic映射生成初始粒子群位置。根据平均粒距描述种群的多样性,通过混沌扰动对早熟个体进行局部搜索,从而跳出局部极小点。起重机箱形主梁优化试验结果表明,新混沌粒子群算法具有收敛速度快,优化精度高的优点。     

多指抓取的实时力优化算法

根据非线性摩擦约束与特定结构矩阵正定性之间的等价性,将多指抓取力规划问题描述为线性约束正定矩阵对应的平滑流形最优化问题,并且采用线性约束梯度流方法计算得到最优的抓取力。当手指数目较多时,高维描述矩阵限制了传统线性约束梯度流表达式的计算速度,为了解决该问题,基于力优化过程中描述矩阵的仿射约束特性,提出一种适合实时应用的基于抓取力矢量的线性约束梯度流算法。该算法取代描述矩阵,采用抓取力矢量表示线性约束梯度流,大大降低了线性约束梯度流表达式的维数和计算量。以摩擦点接触情况下的四指灵巧手为对象, 采用该算法进行抓取力计算,分析权重因子和步距因子对于计算结果和收敛速度的影响,证明该算法的正确性和实时性。