基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划．首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法．同时利用C＋＋编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的．     

小麦免耕播种机悬挂机构提升过程仿真

应用ADAMS软件对小麦免耕播种机悬挂机构提升过程进行了动态仿真,得到了工作部件的位置高度、工作部件与拖拉机后轮之间的间距、路面通过角以及悬挂点的受力等参数,找到了悬挂机构的关键参数,通过优化仿真,得到了悬挂机构的最佳工作参数,仿真结果表明,设计变量DV_2、DV_3在结构受限范围内分别取其最大值和最小值,悬挂机构悬挂点受力最小.     

电动汽车悬架优化设计及操纵稳定性分析

以某电动汽车麦弗逊式前悬架为研究对象,运用多体动力学软件ADAMS/Car建立悬架系统虚拟样机试验模型,得出双轮同向激励下的仿真结果;选用改进型非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对悬架系统进行多目标优化,得到定位参数Pareto最优解集,表明悬架结构设计的合理性。将优化前后的麦弗逊悬架仿真装配到整车中进行转向回正性试验,得出操纵稳定性仿真曲线。结果表明,优化后的悬架系统运动特性良好,有效提高了整车的操纵稳定性。     

基于混沌遗传算法的PHEV能量管理策略优化

提出了一种新的混沌遗传算法,改进了混沌映射和遗传算法的结合方式,使种群在进化的过程中能够混沌搜索解空间,从而增强遗传算法的遍历性.该算法有效地克服了遗传算法局部收敛的缺陷.在软件ADVISOR2002中,以一辆采用模糊能量管理策略的插电式混合动力电动汽车(Plug-in Hybrid Electrical Vehicle,PHEV)为研究对象,应用该混沌遗传算法对其隶属函数和控制规则进行了优化.仿真结果表明,该算法可以实现对模糊控制器的全局优化.与原模糊控制策略相比,优化后的燃油经济性提高了5.15%,CO排放减少了6.39%.     

基于遗传算法和MATLAB-ADAMS的汽车转向节优化计算

针对某微型汽车转向沉重、前轮摆振和前轮磨耗严重的问题，首先建立了麦弗逊前悬架数学模型，依照给定的前轮定位目标参数，在Matlab环境下，优化计算得出转向节关键点静平衡位置坐标，然后根据计算结果在ADAMS软件中建立麦弗逊前悬架虚拟样机模型，最后采用遗传算法联合ADAMS仿真优化的方法，以前轮上下跳动时4个前轮定位参数值相对于给定值变化量绝对值加权之和最小为综合目标，对其进行优化.优化后4个前轮定位参数值都是围绕目标值上下变化，其中后倾角变化幅度减少32%，内倾角变化幅度减少24%，前束角变化减少34%，外倾角的变化也一直处于外张状态，悬架运动特性得到改善，同时也证明了联合仿真优化方法方便可行.     

遗传算法优化人工神经网络模型在日光温室湿度预报中的应用

提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的方法预测日光温室湿度环境因子。实测日光温室内影响空气湿度的环境因子组成数据样本作为神经网络的输入,采用基于实数编码的遗传算法替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后通过改进的BP算法在由遗传算法确定的搜索空间中对网络进行精确训练。模型预报值和实测值基于1：1线的决定系数R2和预测平均相对误差MSE分别为0.9857和3．1％。结果表明,遗传算法优化BP神经网络预报模型收敛速度快、预测精度高。可为日光温室的湿度环境调控制提供理论依据和决策支持。     

基于ADAMS的4UX—550型马铃薯收获机仿真研究

应用ADAMS软件对4UX-550型马铃薯收获机进行了动态仿真,建立了4UX-550型马铃薯收获机仿真模型,得到了摆动筛质心的速度、加速度,找到了摆动筛装置的关键参数,通过优化仿真,得到了马铃薯收获机达到最佳分离状态时的关键参数取值.     

基于NSGA-Ⅱ的汽车悬架优化设计及振动分析

为了改善燃油车改装为电动汽车的振动问题,以某电动汽车麦弗逊前悬架为研究对象,利用动力学软件ADAMS/Car,建立悬架系统仿真试验模型,得出双轮同向激励下的仿真结果。与实验数据相比,对不满足设计要求的参数,采用改进型非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ进行多目标优化,得到Pareto最优解集,表明悬架结构设计的合理性。再对整车进行动态仿真分析并优化,结果表明该悬架能有效提高整车的振动特性。     

基于多岛遗传算法的湍流模型优化研究

采用Isight软件中的优化拉丁方法设计了20组Realizable k ε湍流模型的经验系数，并在Fluent中采用这些经验系数对Ahmed模型的外流场进行了仿真分析.在此基础上，用Kriging模型建立近似面模型，以风洞试验结果为优化目标，采用多岛遗传算法对Realizable k ε湍流模型中的经验系数进行优化.最后，把优化的经验系数应用于某实车的研发，并做了风洞试验验证.结果表明，使用优化的经验系数进行计算，得到的速度场云图与实验更为接近，收敛速度快，阻力系数误差也减小了2.8%.     

黑水虻虫沙双向集料装置参数优化与试验

针对黑水虻虫沙机械化集料程度低的问题,结合黑水虻养殖特点与虫沙特性,设计一种螺旋式双向集料装置。阐述了该装置的结构组成与工作原理,对其关键部件双向螺旋进行了分析与参数设计。采用离散元软件建立了虫沙-双向螺旋装置的耦合仿真模型,模拟仿真了虫沙的集料输送过程,以螺距、螺旋轴径、螺旋转速、移动速度为试验因素,以质量流率为评价指标进行了四元二次回归通用旋转组合仿真试验。试验结果表明,各因素对质量流率影响主次顺序为螺旋转速螺旋移动速度螺旋轴径螺距。以提高质量流率为目标,运用Design-Expert8.0.6软件进行参数优化,确定了最优组合:螺距153 mm、螺旋轴径29 mm、螺旋转速83 r·min~(-1)、螺旋移动速度66 mm·s~(-1),此时仿真优化得到集料质量流率为1.13 kg·s~(-1),加工物理样机并进行验证试验,得到集料质量流率为1.20 kg·s~(-1),与仿真试验相对误差为5.83%。     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木枯死模型

目的贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。方法以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法（非线性最小二乘法）、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC（Under Curve）来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。结果（1）贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。（2）贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0% ~ 31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2% ~ 185.0%。（3）拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。结论层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。      

基于RSM和GA-ANN的侵蚀沟煤矸石复垦优化设计

文章基于沟道复垦后导排水能力最大原则研究侵蚀沟煤矸石填埋复垦方法,采用煤矸石作为侵蚀沟复垦材料,各层填埋材料最优厚度为变量,出流时间为响应值,依次建立中心组合设计响应曲面法(RSM)模型和遗传算法优化神经网络遗传算法—人工神经网络模型(GA-ANN),验证两种模型优异度及最终预测结果,分析试验结果全局灵敏性。研究表明,响应曲面法模型(RSM)和遗传算法—人工神经网络(GA-ANN)模型决定系数R~2分别为0.91810和0.94497,与响应曲面法(RSM)模型相比,遗传算法—人工神经网络模型(GA-ANN)建模能力、模型精度更优。响应曲面法(RSM)模型和遗传算法—人工神经网络模型(GA-ANN)确定的厚度最优阙值及预测出流时间分别为53.42、38.51、90 cm,145.129 s和50、41、90 cm,140.542 s。模型验证偏差率分别为2.85%和1.43%。改进全局敏感性分析结果表明,覆土厚度X_1、混合煤矸石层厚度X_2和大粒径煤矸石层厚度X_3对于全局敏感性为X_3X1X_2,大粒径煤矸石厚度单位变化对于复垦沟道导排水能力影响最大。在实际生产中,精度要求较小情况下,采用响应曲面法设计煤矸石填埋复垦方案简洁高效。     

基于可持续发展量化方法的水资源优化配置模型研究

[目的]为水资源的科学分配提供理论依据。[方法]以"发展综合指标测度"(DD)做为量化可持续发展的方法,构建了基于可持续发展量化方法的水资源优化配置模型,并介绍了模型的求解方法。[结果]优化模型建立的目标函数为MaxDD(T)=Max{[EG(T)1β.LI(T)β2]},并对式中的参数进行了约束,约束条件体现了可持续发展的要求。采用了"遗传算法",以各水源分给各用户的水量作为决策变量,对决策变量进行编码并组成可行解集,通过判断每一个体的优化程度来进行优胜劣汰,从而产生新一代可行解集,如此反复迭代来进行模型求解。[结论]构建了面向可持续发展的水资源优化模型,为进一步科学分配水资源提供了新的思路。     

基于Sobel算子的金相图边缘提取新算法

猪肉产量受诸多因素影响，因此数据波动性大，并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1，1)模型对我国未来几年内猪肉产量进行了短期预测.首先,介绍了GM(1，1)模型；然后,通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据，减少随机性，加强规律性，建立基于最小二乘法的GM(1，1)模型；其次,结合2008至2014年我国猪肉产量数据建立预测模型；最后,使用2014年数据对模型的可靠性进行验证，基于最小二乘法的GM(1，1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国猪肉产量将持续增加.该模型为其他相关预测提供了理论依据，也便于我国对未来猪肉产品市场进行宏观调控，维持猪肉市场平衡，避免猪肉价格波动风险.     

基于分层贝叶斯方法的高山松单木生物量模型

以香格里拉市典型森林生态系统高山松林为对象,在前期进行Ⅰ区和Ⅱ区共115株高山松单木地上生物量实测基础上,以异速生长方程为单木生物量基础模型,并采用分层贝叶斯方法、非线性混合模型法、贝叶斯方法和非线性最小二乘法进行异速生长参数拟合,运用决定系数(R²)、估测精度(E)、均方根误差(RMSE)等指标对模型参数拟合效果进行评价。结果表明:1)从拟合精度看,4种方法的模型拟合效果均较好,R²均达到了0.98以上。但分层贝叶斯方法估计结果更优,其R²=0.985 6,E=84.76%和R_MSE=39.75 kg;2)通过对比不同方法的差异发现,加入了区域随机效应的分层贝叶斯方法和非线性混合模型法的拟合效果均优于未加入区域随机效应的贝叶斯方法和非线性最小二乘法。分层贝叶斯方法在拟合高山松单木生物量模型中具有更大优势,模型拟合效果最好。加入了随机效应的分层贝叶斯方法和非线性混合模型法可以提高单木生物量模型的估计精度,采用分层贝叶斯方法进行高山松单木生物量模型参数估测,为大尺度样本数据模型参数估测方法提供新思路。     

基于样本挑选和不同偏最小二乘方法的近红外光谱玉米淀粉组分校正模型的研究

[目的]获得精度高、鲁棒性强的玉米近红外光谱淀粉组分检测模型。[方法]用一阶导数和Savitzky．Golay平滑对玉米1300～2298nlTl近红外光谱进行预处理,而后分别以RS（random sampling）、KS（Kennard Stone）、Duplex、SPXY（sample set partitioning based on joint x-y distance）方法选取最佳校正集样本集合,最后分别用PLS（Partial Least Squares）、iPLS（intervalPLS）和siPLS（synergy interval PLS）方法建立校正模型。[结果]采用sPXY方法选取有代表性的校正集合样本,以siPLS方法所建立的近红外光谱玉米淀粉组分校正模型最优,校正样本集合中r为0．9917,RMSECV为n1073,预测样本集合中r达到了0．9944,RMSEP为0．0814。[结论]SPXY-siPLS方法建立的近红外光谱玉米淀粉组分校正模型,不但可以减小参与建模的数据规模．而且缩短了运算时间．预测能力和精度也均得到提高。     

基于贝叶斯法的长白落叶松林分优势高生长模型研究

贝叶斯统计推断是基于总体信息、样本信息和先验信息的一种统计推断方法,并已成为森林生长模型中的一种重要方法。本文以长白落叶松人工林为对象,基于1 687对林分优势高与年龄数据,利用Richards生长方程构建基于贝叶斯法和经典概率统计法的林分优势高生长模型,探讨贝叶斯统计法拟合小样本量数据的稳定性。分别基于全部样本,以及随机抽取的10%、5%和2%样本,利用经典概率统计法(非线性最小二乘法)、无先验信息的贝叶斯统计法和有先验信息的贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型表现和参数分布。模型评价指标包括均方根误差(RMSE)、贝叶斯统计常用的DIC统计值以及参数的可信区间。结果表明:基于小样本的贝叶斯统计与大样本的经典概率统计的拟合结果相近,但贝叶斯统计法估计的参数稳定性强,且抽样5%时的RMSE值最小。有先验信息的贝叶斯统计拟合结果优于无先验信息的贝叶斯统计拟合结果,参数分布也较为集中,不确定性小;有先验信息贝叶斯统计和经典概率统计的参数分布区间有较大重叠。另外,有先验信息贝叶斯统计对3种不同样本量的拟合结果显示,参数标准差以及模型RMSE值都是在抽样5%时最小,说明用贝叶斯统计的拟合精度及参数确定性与样本量大小也有一定关系。研究验证了贝叶斯统计在利用先验信息、基于小样本量进行森林生长建模时的优越性。      

用子结构方法自动计算飞机舱体实验模型裂缝的应力强度因子

基于ANSYS编制的自动分析软件，用子结构方法自动建立实验模型的有限元分析模型，完成子结构间的无缝连接，通过计算由2个子结构组成的模型并扩展包含裂缝的子结构的解得到应力强度因子。应用算例计算结果表明，子结构方法与整体模型方法的计算结果相同，而子结构方法占用机时少约40％；计算结果与实验结果十分接近。     

基于组合预测的农业用水量预测

在分析农业用水特性的基础上,提出了可有效克服单一预测模型预测精度不高的组合预测模型,并给出了农业用水量组合预测模型的权重确定方法,最后基于GM（1,1）模型、回归预测模型和指数平滑模型验证了组合预测模型对我国农业用水量的预测精度。     

基于高光谱成像技术的泾源黄牛肉色度PLSR预测模型构建

利用高光谱成像技术对泾源黄牛肉色度的PLSR预测模型进行构建。通过可见近红外高光谱成像系统获取牛肉样本的高光谱图像,提取感兴趣区域(ROI)的光谱信息并计算平均光谱,采用蒙特卡洛法剔除异常样本后进行样本集划分,并对划分后的样本数据进行预处理。其中,亮度(L^*)经Deresolve法预处理的模型结果最好,其$R_{C}^{2}$为0.979 0,预测集相关系数$R_{P}^{2}$为0.976 6;红度(a^*)经卷积平滑法预处理的模型结果最好,其$R_{C}^{2}$和$R_{P}^{2}$分别为0.807 0、0.915 5;黄度(b^*)经卷积平滑法预处理的模型结果最好,其$R_{C}^{2}$和$R_{P}^{2}$分别为0.931 1、0.950 6。分别利用竞争性自适应重加权法(CARS)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除算法(UVE)进行特征波长提取,建立基于特征波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型,进而优选出最佳预测模型,结合视觉的空间深度、立体程度,对样本的形态和色觉感知进行提取与辨别。结果表明,利用高光谱成像技术所构建的色度PLSR模型均是可行的,研究结果为牛肉品质在线快速检测提供了理论依据。