以一曲線(xiàn)方程已知的復(fù)雜回轉(zhuǎn)體內(nèi)圓曲面加工為例,闡述了一種優(yōu)化的磨削加工模型,以數(shù)學(xué)理論和運(yùn)動(dòng)合成法建立了精密數(shù)控磨床加工復(fù)雜旋轉(zhuǎn)體的數(shù)學(xué)模型,得到了高精度數(shù)控加工模型,提高了數(shù)控加工工件的加工質(zhì)量,并對(duì)模型做了誤差分析。表明模型誤差均在允許范圍內(nèi),且修正模型提高了精度。

本文針對(duì)石材加工的特殊工藝,研究了回轉(zhuǎn)體石材的粗加工和半精加工自動(dòng)編程技術(shù),并基于此開(kāi)發(fā)了回轉(zhuǎn)體石材數(shù)控加工的計(jì)算機(jī)輔助編程軟件,同時(shí)集成了加工過(guò)程仿真模塊,能夠驗(yàn)證nc代碼的正確性,大大提高了數(shù)控編程的效率和質(zhì)量.

本文針對(duì)石材加工的特殊工藝,研究了回轉(zhuǎn)體石材的粗加工和半精加工自動(dòng)編程技術(shù),并基于此開(kāi)發(fā)了回轉(zhuǎn)體石材數(shù)控加工的計(jì)算機(jī)輔助編程軟件,同時(shí)集成了加工過(guò)程仿真模塊,能夠驗(yàn)證nc代碼的正確性,大大提高了數(shù)控編程的效率和質(zhì)量。

標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題時(shí)得到了成功的應(yīng)用,但是多數(shù)的工程實(shí)例為約束優(yōu)化問(wèn)題.目前引入懲罰函數(shù)思想的遺傳算法是解決約束優(yōu)化問(wèn)題最常用的方法,但是使用此方法時(shí)參數(shù)的設(shè)定較為困難.從避免這個(gè)困難和提高算法本身性能的角度出發(fā),構(gòu)造了一種新的算法.首先對(duì)非可行個(gè)體進(jìn)行修正,把約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題;其次,采用了擴(kuò)大搜索空間選擇較優(yōu)個(gè)體的交叉算子,增強(qiáng)了全局搜索能力;最后,在部分較優(yōu)個(gè)體附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通過(guò)對(duì)2個(gè)工程優(yōu)化實(shí)例的求解說(shuō)明了算法的有效性.

基于分級(jí)遺傳算法的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)——提出一種分級(jí)處理的遺傳算法，它采用微種群和附加變異算子來(lái)減少計(jì)算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，這種算法收斂平穩(wěn)、并取得了較好的效果?！　?/p>

遺傳算法原理、實(shí)現(xiàn)及其在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用——闡述了遺傳算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟，論述了遺傳算法的特點(diǎn)．介紹了遺傳算法在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用情況　　

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的單向搜索算法并與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時(shí)、高效、局部搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點(diǎn).算例結(jié)果表明,該方法能直接計(jì)算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,也能處理同時(shí)具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題.這種混合遺傳算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長(zhǎng),棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計(jì)方法.

針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在迭代過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)未成熟收斂、發(fā)生振蕩、隨機(jī)性太大等缺點(diǎn),提出一種新的遺傳算子轉(zhuǎn)基因算子,用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的改進(jìn)·這種轉(zhuǎn)基因算子有效地利用了計(jì)算適應(yīng)度的信息,很好地保護(hù)了最優(yōu)個(gè)體,并能提高群體中個(gè)體的適應(yīng)度·包含轉(zhuǎn)基因算子的改進(jìn)遺傳算法能直接計(jì)算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,也能處理同時(shí)具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題·算例結(jié)果表明,改進(jìn)遺傳算法的收斂特性和優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果遠(yuǎn)好于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法,是一種理想的建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法·

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的單向搜索算法并與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時(shí)、高效、局部搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點(diǎn)·算例結(jié)果表明,該方法能直接計(jì)算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,也能處理同時(shí)具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題·這種混合遺傳算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長(zhǎng),棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計(jì)方法·

介紹了免疫遺傳算法的原理、模型和算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程,并采用該算法對(duì)防汛打樁機(jī)激振器數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了優(yōu)化計(jì)算,優(yōu)化計(jì)算結(jié)果表明,基于免疫遺傳算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)切實(shí)可行,為復(fù)雜的水利機(jī)械設(shè)備優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了新的思路和方法。

工程中檁條用鋼量將隨新規(guī)程《門(mén)式剛架輕型房屋結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》cecs102:2002中活荷載取值的變化而變化。論文結(jié)合該新規(guī)程和《冷彎薄壁型鋼技術(shù)規(guī)范》gb50018-2002,在常見(jiàn)荷載和柱距條件下,采用遺傳算法對(duì)簡(jiǎn)支檁條的截面進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),并對(duì)新規(guī)程中檁條的用鋼量進(jìn)行了分析比較。

針對(duì)傳統(tǒng)算法在套筒滾子鏈傳動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中全局尋優(yōu)能力差的問(wèn)題,改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法參數(shù),并運(yùn)用退火罰函數(shù)處理約束,提出了基于改進(jìn)遺傳算法的套筒滾子鏈傳動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法。開(kāi)發(fā)了混合離散變量?jī)?yōu)化的改進(jìn)遺傳算法程序,給出了套筒滾子鏈傳動(dòng)的混合離散變量?jī)?yōu)化設(shè)計(jì)的實(shí)例,所得優(yōu)化參數(shù)符合實(shí)際生產(chǎn)的要求。

遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)過(guò)程中不要求計(jì)算函數(shù)梯度,對(duì)問(wèn)題沒(méi)有依賴(lài)性,能以較大的概率找到問(wèn)題的全局最優(yōu)解。運(yùn)用遺傳算法對(duì)鋼閘門(mén)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的實(shí)例表明:遺傳算法在離散變量的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面比傳統(tǒng)方法更容易找到全局性?xún)?yōu)化解,節(jié)省了撐臥式平板鋼閘門(mén)的工程造價(jià),提高了數(shù)值分析的準(zhǔn)確性。

在彎管前安裝擾流子，可以減小彎管處二次流強(qiáng)度，降低能量損失，并運(yùn)用cfd軟件對(duì)不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計(jì)算。以l9（33）正交試驗(yàn)以及4組補(bǔ)充試驗(yàn)作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，建立在5種雷諾數(shù)下擾流子節(jié)能效率與擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長(zhǎng)度、安裝距離3個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)的非線(xiàn)性映射關(guān)系；擾流子節(jié)能效率最大值作為目標(biāo)函數(shù)，再結(jié)合遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化。最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長(zhǎng)度、安裝距離的最佳組合形式，并利用有限元方法對(duì)結(jié)果驗(yàn)證。結(jié)果表明，這種優(yōu)化方案具有可行性；合適的結(jié)構(gòu)參數(shù)的擾流子具有良好的節(jié)能效果。

在彎管前安裝擾流子,可以減小彎管處二次流強(qiáng)度,降低能量損失,并運(yùn)用cfd軟件對(duì)不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計(jì)算.以l9(33)正交試驗(yàn)以及4組補(bǔ)充試驗(yàn)作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,建立在5種雷諾數(shù)下擾流子節(jié)能效率與擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長(zhǎng)度、安裝距離3個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)的非線(xiàn)性映射關(guān)系;擾流子節(jié)能效率最大值作為目標(biāo)函數(shù),再結(jié)合遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化.最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長(zhǎng)度、安裝距離的最佳組合形式,并利用有限元方法對(duì)結(jié)果驗(yàn)證.結(jié)果表明,這種優(yōu)化方案具有可行性;合適的結(jié)構(gòu)參數(shù)的擾流子具有良好的節(jié)能效果.

首先給出了離散變量結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,提出了子空間搜索的單親遺傳算法,并給出了兩個(gè)減少計(jì)算量的策略。通過(guò)兩個(gè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的算例表明,文章算法收斂速度快、收斂平穩(wěn),為離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一種借鑒方法。

基于遺傳算法的柱下獨(dú)立基礎(chǔ)優(yōu)化設(shè)計(jì)——柱下獨(dú)立基礎(chǔ)應(yīng)用廣泛，其優(yōu)化設(shè)計(jì)具有重要意義。建立了獨(dú)立基礎(chǔ)優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，給出了設(shè)計(jì)變量、優(yōu)化目標(biāo)、約束條件的具體表達(dá)形式，闡述了遺傳算法的求解過(guò)程。工程算例表明，遺傳算法能有效地解決獨(dú)立基礎(chǔ)的優(yōu)化...

以蝸輪的有色金屬齒圈體積最小為目標(biāo)函數(shù),并從設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)本身、運(yùn)動(dòng)性能、邊界條件等方面建立合理的約束條件,建立了蝸輪齒圈的優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優(yōu)解。優(yōu)化結(jié)果表明,采用遺傳算法能夠快捷有效地對(duì)蝸桿齒輪進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),是對(duì)蝸桿齒輪優(yōu)化設(shè)計(jì)的一種有效方法。

為了解決熱定型中影響成品織物門(mén)幅的工藝參數(shù)難以定量設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)難題。提出了將量子遺傳算法用于成品門(mén)幅模型工藝參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)中。建立優(yōu)化模型,基于該模型采用量子遺傳算法,實(shí)現(xiàn)了影響成品門(mén)幅的工藝參數(shù)精確定量設(shè)計(jì)。用該方法得到的工藝參數(shù)加工彈力布,生產(chǎn)成品的門(mén)幅與用戶(hù)要求指標(biāo)的偏差小于0.1%,完全滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)要求。同時(shí)將量子遺傳算法與遺傳算法在工藝參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中進(jìn)行比較,得出當(dāng)?shù)N群逐漸增大時(shí),量子遺傳算法在工藝參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

本文用水滴型回轉(zhuǎn)體的數(shù)學(xué)模型——二次多項(xiàng)式模型對(duì)三種水滴型型線(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行了逼近研究,以觀(guān)察兩者逼近的可能性和精度(或離差)。逼近的方法是工程上常用的最小二乘法。把經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)作為已知量,用多項(xiàng)式去擬合。對(duì)中國(guó)船舶標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)標(biāo)準(zhǔn)“水滴型潛艇線(xiàn)型設(shè)計(jì)和水下阻力估算方法”(報(bào)審稿)[1]中提供的二次多項(xiàng)式模型的合理性做了考察。還對(duì)使用nystrom經(jīng)驗(yàn)公式[2]設(shè)計(jì)水滴型型線(xiàn)的可行性作了探討,提出了一種設(shè)計(jì)方法。

計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì),是提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)性能,更好滿(mǎn)足人們上網(wǎng)需要的保障。在進(jìn)行計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中,主要考慮到路由器和鏈路容量分配,以?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)模型cfa構(gòu)建為主,該優(yōu)化過(guò)程屬于一個(gè)較為復(fù)雜的非線(xiàn)性0——1規(guī)劃。遺傳算法在計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中,起到了重要作用。本文對(duì)計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究,將以遺傳算法的具體應(yīng)用為主。

近年來(lái),隨著高等教育改革步伐的加快,特別是近年來(lái)高校教師工資變動(dòng)頻繁以及復(fù)雜程度不斷提高,原有的工資管理系統(tǒng)已不能適合工作的需要,改進(jìn)高校教師工資管理系統(tǒng)是形勢(shì)所趨.本文引入遺傳算法,旨在對(duì)高校工資管理系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)高效的信息化手段實(shí)現(xiàn)工資的規(guī)范化、精細(xì)化和智能化管理.