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1.
汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性. 相似文献
2.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。 相似文献
3.
刘丰年 《北京服装学院学报(自然科学版)》2021,41(2):64-70
针对云计算框架中VM资源调度问题,提出一种改进型云计算VM资源调度方法.首先,将直觉模糊机制和Canopy算法融入传统的模糊c均值聚类算法,设计一种改进型直觉模糊c均值聚类算法,用以完成对用户任务请求进行聚类;其次,设计一种改进型粒子群算法,对云计算中的VM资源进行分配.通过在Cloudsim平台上的仿真实验结果表明,本文方法无论在资源调度效率,还是收敛性效果方面均优于经典调度方法,预期可以作为云计算框架中一种有效的资源调度方案. 相似文献
4.
5.
自动变速器(AT)正向着高速、高功率密度、多挡化发展,其可行的理论传动方案数以指数函数形式增加,方案的综合及寻优变得极为困难。针对这一问题,本文结合进化设计理论,提出基于遗传编程的变速器行星传动方案进化设计方法,包括行星传动方案树型编码规则、种群初始化、基于信息公理的适应度评价、遗传操作等关键技术。在此基础上构建了原型系统,该系统包括设计知识库、设计模块、进化结果选择与转化3个模块,在实现设计流程的同时还具有机械干涉检测、挡位分析等功能,在一定程度上实现了智能设计。通过对比分析和实例应用,证实了该原型系统的有效性、合理性。 相似文献
6.
7.
比例积分(PI)控制技术可以快速跟踪并网电流,但由于逆变器包含电力电子开关器件,因而导致谐波电流含量高.此外,PI参数在调节过程中难以达到最优,更加剧了并网电流的畸变.为了得到更好的性能,一种改进的遗传算法被用来优化PI控制的参数.这种算法通过计算并网电流和给定电流的误差,构建电流适应度函数,迭代得到最优PI参数,从而降低并网电流畸变率.结合重复控制技术,构建特定频率陷波器和二阶低通滤波器,提高稳态性能.通过MATLAB/Simulink仿真平台,建立LC型滤波的逆变器并网模型,仿真分析并比较PI、PI结合重复、改进遗传PI结合重复3种控制策略的结果,验证所提控制策略的有效性. 相似文献
8.
经典的模糊增强算法在应用于医学图像时,由于在采集或者传输图像时,外部的干扰较多,图像较大几率会不够清晰,该算法的的控制参数是由手动调整控制的,效率和增强效果较差,无法达到最优。由于粒子群算法存在调整参数少,全局寻优的能力,本文将混沌粒子群算法和模糊增强算法结合,运用混沌粒子群算法对模糊增强的增强参数进行优化,仿真实验证实,对于优化后的混沌粒子群算法,可以使模糊的医学图像的清晰率提高95%以上,同时可以突出某些特征,有效地改善了医学图像的视觉效果。 相似文献
9.
10.
在基于逐点搜索的计算机视觉智能消防系统的消防炮射流轨迹的识别中,围绕多起点搜索技术搜索射流轨迹后筛选最优轨迹的问题,鉴于已有筛选方法寻优能力和抗干扰能力不强,提出了一种分步骤的逐级筛选寻优方法。采取分步处理方式,第一步进行基础筛选,采取两种不同来源的信息并行进行基础筛选,保留优质的轨迹的同时,去除完全不符合射流特征或偏差很大的轨迹;第二步根据粒子群算法的适应度寻优思想和射流轨迹本身的特点,设置适应度值计算规则,再根据适应度值的计算结果,进行筛选择优,使整个筛选方法有较强的可靠性和对环境有较好的适应性,并已在visual studio平台下实现,为智能消防系统的轨迹搜索提供了一种较为理想的筛选方案。 相似文献