实数型遗传算法的研究

在引入实数型遗传算法的基础上,对遗传算法的关键问题交叉和变异操作进行了深入的研究,提出了几种新颖而实用的交叉和突异操作方法。同时,对需编码的传统的二进制型遗传算法和无需编码的实数型遗传算法进行了简要的比较,阐述了实数型遗传算法的优越性。     

基于投影寻踪模型的安康市土地生态安全评价

从影响土地生态安全的自然、社会、经济3个方面选取了17项指标,构建了安康市土地生态安全评价体系,并应用投影寻踪模型进行了相应探讨。结果表明:2001²011年安康市投影值从0.5427上升到3.2170,土地生态安全度不断提高。安康市土地生态安全的威胁主要源于土地经济生态系统,同时土地社会生态系统的限制作用不断减小;其中人均水资源率、人口密度、单位面积粮食产量、单位面积农林牧渔产值、单位面积机械化水平等因子成为安康市土地生态安全的主要限制因素。     

变桨距风力发电系统模糊控制

提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA＜107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。     

数控机床加工工艺参数优化及试验

该文旨在研究数控机床加工工艺参数的优化和实验。介绍了数控机床的基本结构和加工工艺流程,以及加工工艺参数的种类和影响因素,探讨了现有加工工艺参数优化方法,并提出了一种基于遗传算法的优化方法。在此基础上,设计了一组实验,通过对比不同优化方法的加工效果,验证了该方法的有效性。实验结果表明,基于遗传算法的优化方法可以显著提高加工效率和质量,对于优化数控机床加工工艺具有一定的实用价值。     

基于STARCCM+的离心式冷却水泵叶轮优化设计

为解决汽车冷却水泵叶轮在设计优化中存在设计周期长、优化方法不明确等问题,基于离心泵设计与计算流体动力学(CFD)理论,设计一种半开式叶轮并进行优化.首先确定叶轮各项结构参数并通过三维建模软件CATIA V5对水泵进行实体的初步建模,然后利用CFD计算软件STARCCM+对水泵设计模型进行性能仿真分析,得到水泵截面的绝对压力云图、相对速度矢量图以及湍动能分布图,最后通过MATLAB遗传算法工具箱以水泵总的能量损失最小为目标对叶轮进出口宽度、进出口直径、进出口角度等主要结构参数进行优化,从而得到水泵叶轮最佳设计参数.研究结果表明:通过对多个工况点下优化前后冷却水泵性能仿真对比,MATLAB遗传算法工具箱在对水泵的优化过程中起到重要的作用,在寻找叶轮结构参数最优组合具有明显优越性,且结果合理可靠,经叶轮优化后的水泵性能优良,额定工况下水泵效率提高了2.3%.     

基于BP神经网络的立式离心泵导叶与蜗壳优化设计

立式离心泵是大型灌溉和长距离调水工程的核心动力装备,单机配套功率能够达到40 MW级。为了降低立式离心泵的运行能耗,以效率指标为优化目标,基于BP(反向传播)神经网络模型与多岛遗传算法对其多个过流部件进行优化设计。考虑到各过流部件的匹配性,采用Plackett-Burman试验设计从导叶与蜗壳的10个设计参数中筛选出优化设计变量。运用最优拉丁超立方采样方法设计了106组方案,并搭建了立式离心泵自动数值模拟优化平台。基于BP神经网络模型构建了优化设计变量和优化目标之间的高精度非线性关系,最终通过多岛遗传算法得到导叶与蜗壳的最优参数组合。研究结果表明,运用SST k-ω湍流模型能够准确地预测立式离心泵的性能参数;BP神经网络是映射泵设计参数和性能参数间内在联系的有效方法;优化后模型设计工况下效率达到90.21%,较原始模型提高了3.61个百分点;优化后的导叶与蜗壳对立式离心泵设计工况和小流量工况下的性能影响更为显著;优化后导叶与其他过流部件匹配性提高,导叶与蜗壳内部流动特性得到明显改善。     

基于改进NSGA-Ⅱ的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化

为实现大功率拖拉机变速箱箱体在强度、刚度要求下的轻量化,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化方法。首先,分析大功率拖拉机变速箱箱体的受力情况,提出承载式变速箱箱体的静力学仿真分析方法,利用ANSYS分析箱体的强度、刚度;然后,引入K-均值聚类算法、正态分布交叉算子（Normal distribution crossover,NDX）和差分变异搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法,并开展算例测试,结果表明,改进NSGA-Ⅱ的解集分布均匀性和算法稳定性均优于NSGA-Ⅱ,寻优效果更好,验证了所提算法的有效性与优越性;最后,基于改进NSGA-Ⅱ算法开展变速箱箱体多目标优化,对优化后的箱体进行仿真分析验证。结果表明,优化后的箱体质量、最大变形量、最大应力分别为168.16kg、0.449mm、215MPa,优于NSGA-Ⅱ的168.16kg、0.454mm、216.12MPa,在满足强度、刚度要求的前提下达到了轻量化的目的,同时进一步验证了本文算法在解决大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化问题中的有效性和优越性。研究可为大功率拖拉机变速箱箱体的仿真、优化过程提供方法参考。     

茶叶理条机行星齿轮传动机构参数优化设计

为了降低茶叶理条机在工作过程中的噪音与振动,提高机器的传动性能与茶叶的加工质量,运用遗传算法和Mat Lab工具箱,建立了行星齿轮传动机构的数学模型,编制目标函数与约束条件的m文件,然后通过Mat Lab遗传算法工具箱对参数进行优化计算并进行验证试验。优化结果表明:内齿轮的模数为2.5 mm,齿数为2 8,齿宽为2 1 mm,噪音降低了2 d B,成条率增加了2%。该研究对提高茶叶理条机的工作性能与延长机器的使用寿命具有重要意义。     

基于遗传算法的乡级土地利用规划空间布局方案研究

针对乡级土地利用规划中如何将确定的土地利用数量结构方案优化配置到具体的地域空间,以及常规的精确算法求解每次只能产生一个空间布局方案的问题,提出了辅助产生可供选择的乡级土地利用规划空间布局方案的遗传算法。首先根据目标规划原理建立了乡级土地利用规划空间布局问题的数学模型,以最大化布局方案的综合指数及最大化布局方案中每类用地在空间布局上的紧凑度作为目标函数;其次针对该数学模型多目标、非线性的特点,提出了基于遗传算法的求解方法,主要包括编码方法确定、种群初始化、适应度的计算及遗传操作等过程。利用该方法,在北京市平谷区王辛庄镇的土地利用规划空间布局中,得到了多种规划方案,结果表明,遗传算法是一种辅助乡级土地利用规划的有效优化方法。     

基于遗传算法的土地多目标规划应用

针对土地利用过程中的多目标规划问题,利用遗传算法的并行机制和全局优化性能,采用基于遗传算法的多目标求解方法,获得一定数量的非劣解,从而为决策者进行决策提供依据。通过一个实例分析,结果表明,使用该法可以得到一定数目的非劣解,为决策选择提供了可进行比较的方案,比常规的加权多目标求解法具有更好的决策效果。