遗传算法在船舶动力机械混合隔振系统优化设计中的应用

阐明了混合隔振问题的实质就是综合被动隔振系统和主动控制系统的多目标联合优化设计.运用子结构导纳综合法分析了应用混合隔振技术的双层隔振系统的功率流传递特性.采用遗传算法对混合隔振系统进行了优化设计,并作了数值仿真.     

基于黄金比例遗传算法的动车组列车节能优化研究

为研究注重最小化能耗的动车组列车运行控制,针对列车单质点模型受力分析不准确问题,提出一种对附加阻力进行处理的多质点方法,进而以多质点模型为基础进行2次优化。为解决遗传算法寻优时容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金比例遗传算法的优化方法,1次优化通过该算法为列车运行寻求一组满足约束条件的目标速度集合,获得列车节能运行速度曲线。考虑过电分相对列车运行的影响,进行2次优化,将运行区间划分为操纵固定段和操纵可优化段,并通过黄金比例遗传算法搜索出一组操纵可优化段内满意的工况转换点,结合1次优化得到列车最终运行曲线。以兰考南-开封北线路CRH3型动车组为仿真实例,列车运行能耗降低了10.83%,表明所提方法是可行的。     

土石方调配问题双层规划模型及算法研究

研究目的:针对铁路土石方工程中较少考虑对生态环境影响的现状,研究如何构建合理的土石方调配问题模型,实现铁路土石方工程与生态环境的有效协调,减少对生态环境的影响的同时,从而实现土石方工程系统最优的目标。研究结论:根据土石方工程具体特点,系统地描述土石方调配问题,在此基础上兼顾政府监管部门与施工企业双方不同的利益目标,建立土石方调配问题双层规划模型。在双层规划模型中,上层模型为土石方工程系统最优模型,下层模型为土石方调配费用最低模型。计算结果表明:土石方调配问题双层规划模型在减少对保护生态环境影响同时,降低工程建设成本。     

遗传算法在区段站到发线的应用研究

为解决车站到发线的合理运用问题，采用遗传算建立了到发线运用的染色体结构和适应度函数，对这种复杂的非线性组合优化问题进行了仿真。     

基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。     

基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

载人潜水器耐压球壳的多目标优化设计

采用基于响应面(RSM)近似模型和遗传算法(GA)对某深海载人潜水器耐压球壳进行多目标优化设计。首先建立深海载人潜水器耐压球壳的结构优化模型,通过试验设计(DOE)获得设计目标的响应特性,拟合得到响应面近似模型,最后采用Pareto遗传算法对响应面模型进行多目标优化求解,得到潜水器耐压球壳的优化设计方案。     

基于响应面和遗传算法的柴油机瞬态过程喷油参数优化

基于台架试验数据,利用响应面法建立了某工程机械用柴油机瞬态过程喷油参数与性能的近似高精度模型,基于此模型采用遗传算法对瞬态过程喷油参数分别进行离线优化研究。结果表明:采用单目标优化确定的燃油消耗率(BSFC)、NO_x比排放量和颗粒质量(PM)比排放量的优化极限分别可达180.23g/(kW·h),8.92g/(kW·h)和0.011 8g/(kW·h),相对原机可降低多达4.5%,34.0%和37.3%。双目标优化的Pareto解集表明,相比于同时优化BSFC和NO_x比排放量,BSFC和PM比排放量更容易同时得到优化。采用权重因子适应度函数的三目标优化结果对应的BSFC,NO_x比排放量及PM比排放量分别为184.70g/(kW·h),12.62g/(kW·h)和0.012 2g/(kW·h),较原机分别降低2.1%,6.6%和35.3%。改进优化模型后,性能优化Pareto解集对应的BSFC和PM比排放量水平都非常接近其优化极限,但NO_x比排放量相对其优化极限仍然较高。