差异演化算法改进与应用

提出了一种改进的差异演化算法MDE(modified differential evolution algorithm),该算法首先对差异演化算法的缩放因子进行混沌计算,减少了用户参与程度,平衡了算法的收敛速度与全局搜索能力;其次引入灾变因子,对群体中的个体进行小概率淘汰,同时又有新的个体加入,从而提高了群体多样性,提高了算法的全局搜索能力.仿真实验与工程实例表明,该算法具有较好的全局搜索能力.     

结合面法向接触刚度分形模型建立与仿

基于接触分形理论和微接触大小分布函数,建立了计及微接触大小分布的域扩展因子影响的结合面法向接触刚度的分形模型,并通过对所建模型的数字仿真,直观地揭示了结合面法向接触刚度与结合面诸参数之间的非线性关系,探讨了这些相关参数对法向接触刚度的影响规律.研究仿真结果表明,结合面法向接触刚度随着结合面法向载荷的增大而增大,随结合面分形特征长度尺度参数的增大而减小,但随结合面分形维数的变化规律比较复杂.     

差异演化算法及其在机械优化设计中的应用

针对约束优化同题,提出了一种适于约束优化的自适应交叉率中心差异演化算法.在约束处理上采用只更新可行域内的点的方法,避免了传统的惩罚函数方法中对惩罚因子的设置,使算法的实现变得简单,同时在差异演化算法中引入群体中心点参与群体最优点的竞争,并且对交叉概率进行动态调整.仿真实验结果和工程计算实例表明,提出的算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性、鲁棒性.     

结合面切向接触刚度分形模型建立与仿真

基于接触分形理论和微接触面积分布函数,建立了计及微接触面积分布的域扩展因子影响的结合面切向接触刚度分形模型,并通过数字仿真直观揭示了结合面切向接触刚度与结合面诸参数之间的非线性关系以及这些相关参数对切向接触刚度的影响规律.仿真研究结果表明,结合面切向接触刚度随着结合面法向载荷的增大而增大,随结合面切向载荷的增大而减小,随结合面分形特征长度尺度参数的增大而减小,但随结合面分形维数的变化规律比较复杂.