检索结果-内蒙古大学图书馆

计算力学学报 2012年第3期29卷 470-474页

作者：熊渊博程绍清韩旭四川大学建筑与环境学院成都610065 湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

提出自适应微型遗传算法,使种群的交叉和变异概率可以根据适应度的大小自我调节,该算法经过了测试函数的测试。本文以JC(Johnson-Cook)本构模型描述的高导无氧铜材料为例,集成运用该算法和有限元方法来反求JC动态本构参数。结果表明,该... 详细信息

提出自适应微型遗传算法,使种群的交叉和变异概率可以根据适应度的大小自我调节,该算法经过了测试函数的测试。本文以JC(Johnson-Cook)本构模型描述的高导无氧铜材料为例,集成运用该算法和有限元方法来反求JC动态本构参数。结果表明,该方法提高了收敛速度和搜索效率,能够快速地获取参数。

关键词：反求 JC本构自适应微型遗传算法

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基于微型遗传算法实现特定轨迹和姿态要求的新型机构设计及优化

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中国机械工程 2013年第6期24卷 736-741页

作者：刘桂萍薛青青湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

针对自动化机械生产中较为复杂的生产工艺要求,首先设计了一种可以实现特定轨迹和姿态要求的新型机构,该机构为齿轮凸轮组合机构,其中齿轮机构用于实现组合机构执行端的直线往复运动,凸轮机构用于实现组合机构执行端的特定姿态要求以及... 详细信息

针对自动化机械生产中较为复杂的生产工艺要求,首先设计了一种可以实现特定轨迹和姿态要求的新型机构,该机构为齿轮凸轮组合机构,其中齿轮机构用于实现组合机构执行端的直线往复运动,凸轮机构用于实现组合机构执行端的特定姿态要求以及配合齿轮机构的直线运动实现不同的轨迹要求。然后基于微型遗传算法,提出了通过优化新型机构中凸轮廓线来实现执行端的特定轨迹和姿态要求,同时实现其运动性能优化的方法。作为算例,将新型机构应用于超高速烟草包装机的铝箔烟包传送系统中,通过对机构的凸轮廓线的优化实现了铝箔烟包上短边折叠及其推送动作,同时还实现了机构运动性能的优化。结果表明:基于微型遗传算法优化的齿轮凸轮组合机构不仅可以实现铝箔烟包的折叠和推送动作要求,而且具有良好的运动特性,可减小对铝箔烟包的损坏,提高包装质量。

关键词：轨迹和姿态要求齿轮凸轮组合机构微型遗传算法超高速包装机

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基于微型遗传算法的最大似然法识别风机转子系统的不对中载荷

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应用力学学报 2021年第6期38卷 2250-2255页

作者：李建华毛文贵周舟湖南工程学院机械工程学院风电运维与试验技术湖南省工程实验室湘潭411104

转子不对中会加剧风机的振动。基于最大似然法识别不对中载荷时会因参数区间未知产生辩识发散,以及因初始值的敏感性而难以收敛等问题,提出了初始值从0开始,采用搜索区间进退法进行区间探索,以微型遗传算法在相应区间寻优的思路改进最... 详细信息

转子不对中会加剧风机的振动。基于最大似然法识别不对中载荷时会因参数区间未知产生辩识发散,以及因初始值的敏感性而难以收敛等问题,提出了初始值从0开始,采用搜索区间进退法进行区间探索,以微型遗传算法在相应区间寻优的思路改进最大似然法,将输入和输出参数具有随机性的不对中载荷识别问题转化为可利用微型遗传算法处理的优化问题。该方法以随机不确定性风机转子系统不对中载荷识别为例进行检验,三种测量误差下识别结果显示,基于微型遗传算法改进的最大似然法可提高辩识效果,识别结果受测量误差影响较小,鲁棒性好。

关键词：最大似然法搜索区间进退法微型遗传算法风机转子系统不对中载荷

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基于微型遗传算法的多目标优化方法及应用研究

基于微型遗传算法的多目标优化方法及应用研究

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作者：刘桂萍湖南大学

学位级别：博士

在实际工程优化问题中,通常会存在多个优化目标,由这些目标所组成的目标空间和由优化变量所构成的设计空间中的可行域常常为非凸的,它们之间的映射关系一般也是非线性的,有时无法用显式函数表达出来,需要通过复杂的计算模型来表示,工程... 详细信息

在实际工程优化问题中,通常会存在多个优化目标,由这些目标所组成的目标空间和由优化变量所构成的设计空间中的可行域常常为非凸的,它们之间的映射关系一般也是非线性的,有时无法用显式函数表达出来,需要通过复杂的计算模型来表示,工程优化问题的这些特点加大了对其求解的难度。遗传算法由于具有基于种群运算的基本特征以及可以在不考虑问题具体特征的前提下用于解的搜寻的进化本质,因此它非常适合用于复杂工程问题的求解,是现有多目标优化方法中应用最为广泛的一种求解方法。但目前采用多目标遗传算法求解时,由于受到进化种群规模和收敛速度的影响,普遍需要的目标函数值的计算次数较多,而对于复杂工程问题,目标函数值计算所耗费的时间一般为其求解过程中主要的时间开销,这极大地限制了多目标遗传算法在复杂工程优化问题中的应用。针对上述问题,本文首先在微型遗传算法的基础上提出了一种高效多目标优化方法——微型多目标遗传算法。该算法采用小规模进化种群(一般包括5～8个个体),但这种小规模种群进化时很容易发生早熟收敛,为了避免进化种群过早的收敛到某一局部Pareto最优解集,在进化过程中采用重启动策略来保持种群中个体基因的多样性。一旦进化种群收敛,则在设计空间中重新生成一个进化种群,同时提出一种探测算子在非支配解的设计空间中进行探测性的搜索,以提高收敛效率。这一算法在进化过程中通过非支配分级实现个体之间的比较和选择操作,并将当前的非支配个体保存到一个外部种群中,同时为了保持各级非支配个体集的多样性及其中非支配个体分布的均匀性,又进一步根据个体拥挤距离值进行同一非支配级个体的比较和选择。该算法通过多个测试函数的性能测试与评价,以及与现有性能较好的其它多目标遗传算法的比较,验证了其具有较高的求解效率和求解精度以及较好的分布均匀性。为了验证微型多目标遗传算法在工程问题中的应用能力,将其分别应用于三个工程优化实例的求解中,包括十衍架结构、层合板结构和汽车被动悬架结构的多目标优化设计。对这些工程实例的求解结果表明其具有较强的求解工程问题的能力。并且为了使该算法更方便地应用于工程实际中,本文又在其基础上开发了工程多目标优化设计系统软件,该软件的界面友好,用户只要输入相应的参数及待求解的问题即可。其次,本文从有效地利用并行计算机资源的角度出发,提出微型多目标遗传算法的并行化方法来进一步提高多目标优化方法的求解效率,使其能应用于更复杂的工程问题中。在该方法中,采用一种多种群并行结构来对微型多目标遗传算法实现并行化。由于遗传算法有着天然的并行性,采用这种并行结构把它并行化后用于并行计算机,不但可以极大地提高求解效率,而且由于种群规模的扩大和各种群的隔离,使种群的多样性得以丰富和保持,更好地避免了早熟收敛。通过对测试函数的验证比较可知并行后的算法的求解效率有了较大地提高,其求解工程问题的能力也在层合板的结构优化以及U形件冲压成形变压边力优化实例中得到了验证。再次,针对真实模型求解非常耗时的工程优化问题,提出了一种基于近似模型管理的微型多目标遗传算法。该方法通过建立近似模型代替实际复杂的计算模型来提高求解效率,并采用近似模型管理来保证在可能的非支配解区域内近似模型与实际模型的一致程度,从而大大减少了由近似模型引起的求解精度的损失。构建近似模型时首先采用拉丁超立方实验设计方法采样,然后根据样本点采用二阶响应面来建立各目标的近似模型。采用微型多目标遗传算法进行近似多目标优化。几种具有不同非支配前沿面的测试函数验证了该方法具有较高的求解效率及求解精度。其对复杂工程问题的求解能力在对汽车薄壁构件的耐撞性优化设计和角支撑板冲压成形变压边力优化问题的求解实例中得到了验证。

关键词：微型遗传算法多种群并行结构近似模型管理多目标优化工程应用

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基于多目标微型遗传算法的NoC映射研究

基于多目标微型遗传算法的NoC映射研究

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作者：郭宝兵武汉理工大学

学位级别：硕士

据ITRS预测,随着深微纳米技术的发展,2015年半导体器件的特征尺寸在接近达到25～35纳米的“极限”,并且单芯片内将能够集成几千上万IP核,时钟频率将达到10GHz。此时,传统以总线技术为主要特征的片上系统(System on Chip, SoC)在地址单... 详细信息

据ITRS预测,随着深微纳米技术的发展,2015年半导体器件的特征尺寸在接近达到25～35纳米的“极限”,并且单芯片内将能够集成几千上万IP核,时钟频率将达到10GHz。此时,传统以总线技术为主要特征的片上系统(System on Chip, SoC)在地址单元扩展、通讯带宽、系统时钟等方面面临巨大的瓶颈。此外,总线型拓扑结构将不能满足诸多片上应用对芯片能耗、延时、QoS等性能指标的要求。2001年左右,研究机构提出片上网络(Network on Chip, NoC),将计算机网络互连模式及并行计算模式应用到片上大量IP核的通讯互连上,解决了以上SoC所遇到的问题。NoC是当前片上技术研究的热点,也是SoC发展的趋势。 NoC映射是当前NoC设计空间内的研究热点之一。不同的映射方案,得到的IP核通讯能耗及延时等性能不同。特别指出,随着NoC应用任务的规模变得庞大,且NoC的IP核异构性变得突出时,映射算法的适应性及算法性能将严重影响映射的效果,并最终影响NoC处理应用时的能耗等性能。因此,设计并实现具有高适应性,性能及效率良好的片上网络映射算法有较高的研究意义。论文介绍了NoC的研究背景及研究热点,比较分析了NoC拓扑结构、通讯协议、路由交换算法、应用配置模型,给出了相关特征图及多个映射优化指标函数模型。论文设计实现适合以上要求的多目标优化NoC映射算法。论文的主要研究内容如下： ***应用配置模型研究及映射流程设计； 2.设计实现基于带宽引导因子XY路由算法； 3.提出实现了具有NoC映射的四个性能指标优化能力的两阶段微型遗算法TP-MGA,并设计实现并行TP-MGA,采用并行模型进一步提升TP-MGA算法的性能及效率,通过实验完成映射算法的比较分析。与当前其他多目标优化方法实验比较分析得出,本文提出的并行TP-MGA算法具有很高的效率和性能。

关键词：带宽引导因子应用配置模型 NoC特征图微型遗传算法多种群并行模型

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自适应微型遗传算法在动态本构参数反演中的应用

自适应微型遗传算法在动态本构参数反演中的应用

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作者：程绍清湖南大学

学位级别：硕士

遗传算法是模拟生物进化理论的仿生学方法中最重要的算法之一,近年来在计算机科学和优化反演中受到广泛关注,它具有很强的普遍适应性和数值计算稳定性。与传统的优化算法相比,在全局优化、复杂设计区域、复杂目标函数及易用性等方面都... 详细信息

遗传算法是模拟生物进化理论的仿生学方法中最重要的算法之一,近年来在计算机科学和优化反演中受到广泛关注,它具有很强的普遍适应性和数值计算稳定性。与传统的优化算法相比,在全局优化、复杂设计区域、复杂目标函数及易用性等方面都显示出了其优越性。然而,遗传算法毕竟是一门较新的学科,无论是在理论上还是在实现上都有许多不完善的地方。因此,不断对遗传算法加以研究和改进,使其更加适用于工程实际需要,以便更好的、更充分的发挥遗传算法的性能和特点是非常必要的。本文主要完成了以下几个方面的工作： (1)基于遗传算法的基本原理和设计理念,针对微型遗传算法的缺陷和不足,将自适应策略和微型遗传算法相结合,使其交叉概率和变异概率可以根据当前种群中个体适应度的大小自适应变化,提高算法的搜索速度和收敛性能。 (2)基于新算法的思想,对三杆和十杆这两种典型的桁架结构进行了优化,并对新算法的优化结果与微型遗传算法、精确解及文献结果进行了对比分析,算例分析表明该程序用于连续与离散变量结构优化设计是可行的和有效的。新的自适应微型遗传算法比微型遗传算法有更好的收敛特性,迭代次数减少,优化设计结果也好于微型遗传算法。 (3)本文以Johnson-Cook本构模型描述的OFHC材料为例,将自适应微型遗传算法与有限元分析模型相结合,编制反求程序并实现两者之间的数据交互,达到对JC动态本构参数进行反演的目的。算例结果表明,本文中所使用的反求方法的原理是正确的,方案是可行的,符合实际工程的需要,能迅速获取相关参数。

关键词：自适应微型遗传算法 JC动态本构反演优化

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JC本构参数反求中的自适应微型遗传算法

JC本构参数反求中的自适应微型遗传算法

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中国计算力学大会'2010（CCCM2010）暨第八届南方计算力学学术会议（SCCM8）

作者：程绍清熊渊博韩旭湖南大学机械与运载工程学院福州大学机械工程及自动化学院

提出自适应微型遗传算法,使种群的交叉和变异概率可以根据适应度的大小自我调节,该算法经过了测试函数的测试。本文以Johnson-Cook本构模型描述的高导无氧铜材料为例,集成运用该算法和有限元方法来反求JC动态本构参数。结果表明:该方法... 详细信息

提出自适应微型遗传算法,使种群的交叉和变异概率可以根据适应度的大小自我调节,该算法经过了测试函数的测试。本文以Johnson-Cook本构模型描述的高导无氧铜材料为例,集成运用该算法和有限元方法来反求JC动态本构参数。结果表明:该方法提高了收敛速度和搜索效率,能够快速的获取参数。

关键词：自适应微型遗传算法 JC本构反求

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高效动态微型多目标遗传算法及其应用

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系统仿真学报 2014年第2期26卷 260-266页

作者：刘桂萍于瑞贞湖南大学机械与运载工程学院湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

针对具有多个优化目标且目标和约束会随时间(环境)变化的动态优化问题,提出了一种高效的动态多目标遗传算法。该算法在微型遗传算法的基础上,针对动态优化问题的特点,加入一种环境检测机制,以实现对不同环境下的Pareto最优解集的快速求... 详细信息

针对具有多个优化目标且目标和约束会随时间(环境)变化的动态优化问题,提出了一种高效的动态多目标遗传算法。该算法在微型遗传算法的基础上,针对动态优化问题的特点,加入一种环境检测机制,以实现对不同环境下的Pareto最优解集的快速求取。通过对四种不同类型的动态多目标优化测试问题的求解,并与经典算法DNSGAII进行对比,验证了该算法具有较高的求解效率和求解精度。最后,将该算法应用于一个动态的垃圾焚烧系统的PID控制参数的优化问题中,将阶跃响应下的最大超调量和上升时间作为优化目标,对PID比例系数和微分系数两个参数进行优化,结果表明,算法能够快速求出不同环境下的Pareto最优解集。

关键词：动态优化多目标遗传算法微型遗传算法 PID控制

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基于改进遗传算法的区间参数多目标优化方法

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电脑知识与技术 2025年第12期 25-27页

作者：高俊玉天津天狮学院基础部

多目标优化旨在实现多个目标之间的协调共存。区间参数多目标优化问题是优化领域中的重要挑战，因其参数取值为区间且包含多个目标函数，求解难度较高。为了克服传统方法在求解此类问题时的局限性，文章对遗传算法进行了优化研究，提出... 详细信息

多目标优化旨在实现多个目标之间的协调共存。区间参数多目标优化问题是优化领域中的重要挑战，因其参数取值为区间且包含多个目标函数，求解难度较高。为了克服传统方法在求解此类问题时的局限性，文章对遗传算法进行了优化研究，提出了如基于微型多目标遗传算法的区间多目标优化直接方法等改进遗传算法，并分析了算法应用优势，该算法可以直接求解，结果收敛性与分布性较好。研究结果将为相关领域的研究者提供参考和帮助。

关键词：区间参数多目标优化遗传算法 NSGA-II 微型遗传算法

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遗传算法在斜条分上限法中的应用探讨

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岩石力学与工程学报 2013年第4期32卷 835-841页

作者：吴超陈祖煜王玉杰孙平中国水利水电科学研究院岩土工程研究所北京100048 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室北京100038

应用斜条分上限解法求解边坡稳定、地基极限承载力等问题时,需要借助优化手段寻求最优的上限解。由于斜条分法中增加了条间倾角作为优化自变量,导致优化变自量增加,传统的数值优化算法经常陷入局部极值的陷阱。本文以无重力地基承载力... 详细信息

应用斜条分上限解法求解边坡稳定、地基极限承载力等问题时,需要借助优化手段寻求最优的上限解。由于斜条分法中增加了条间倾角作为优化自变量,导致优化变自量增加,传统的数值优化算法经常陷入局部极值的陷阱。本文以无重力地基承载力问题为例,通过基于非均匀变异的微型遗传算法求解其临界滑移模式。发现改进后的遗传算法具有较好的全局搜索能力和局部收敛能力,能使问题较好地收敛到闭合解;采用改进遗传算法与单纯形法结合或滑裂面坐标和条块界面角分开优化的方式可以得到更为精确的解答。最后用该数值方法对地基承载力公式中考虑地基土重力的经验系数进行了对比验证。

关键词：土力学斜条分上限解法地基承载力微型遗传算法非均匀变异

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