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A. Kaveh H. A. Rahimi Bondarabady 《International journal for numerical methods in engineering》2004,60(11):1803-1815
This paper presents an algorithm for nodal numbering in order to obtain a small wavefront. Element clique graphs are employed as the mathematical models of finite element meshes. A priority function containing five vectors is used, which can be viewed as a generalization of Sloan's function. These vectors represent different connectivity properties of the graph models. Unlike Sloan's algorithm, which uses two fixed coefficients, here, five coefficients are employed, based on an evaluation by artificial neural networks. The networks weights are obtained using a simple genetic algorithm. Examples are included to illustrate the performance of the present hybrid method. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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通过建立三维有限元模型,对土钉支护的变形和受力性能进行分析,得出土钉力的合理分布。在此基础上,考虑土钉支护的水平位移,采用遗传算法,对土钉支护的结构优化设计进行研究,建立了土钉支护结构的优化设计数学模型,并编制了相应的计算程序。通过算例分析,并与基于极限平衡分析的优化结果相比较,得出合理的土钉支护结构设计的参考结论。 相似文献
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天然气管网输配气量优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
天然气管网系统管理部门为了明确天然气管网的输气能力和提高天然气管网的利用率,需要对天然气管网系统的输配气量进行优化。为此,以天然气管网系统的最大流量为目标函数,同时考虑了管道强度、节点压力和流量限制等约束条件,建立了天然气管网输配气量优化的数学模型。在研究遗传算法和模拟退火算法的基础上,提出了一种由二者结合构成的具有全域搜索、快速收敛和鲁棒性强等特点的混合遗传算法。结合实例,采用这一新算法求解了天然气管网输配气量优化的数学模型。实例优化结果表明,所建立的数学模型和采用的混合遗传算法是可行和有效的,能够对天然气管网系统输配气量的调度运行起到指导作用。 相似文献
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Lie‐Fern Hsu 《Quality and Reliability Engineering International》2007,23(2):269-272
He and Grigoryan (Quality and Reliability Engineering International 2002; 18 :343–355) formulated the design of a double‐sampling (DS) s control chart as an optimization problem and solved it with a genetic algorithm. They concluded that the DS s control charts can be a more economically preferable alternative in detecting small shifts than traditional s control charts. We explain that, since they only considered the average sample size when the process is in control, their conclusion is questionable. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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The paper presents a neural network model of the touch sensitivity circuit of the nematode Caenorhabditis elegans. We describe a serie of simulations in which neural networks are trained, using a genetic algorithm, to reproduce the habituation of the nematode's touch sensitive behavior. A lesion study of the network allows to make a direct comparison between the fine functioning of the model and the data collected in real organisms. The model accords well with the known neurobiological data and it suggests some hypotheses about the functioning of the neural circuit and of single neurons. 相似文献
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