梯度遺傳算法壓電換能器穩(wěn)健優(yōu)化設計

隨著我國經濟與現(xiàn)代化技術的發(fā)展,高層建筑規(guī)模和數(shù)量快速的增長,人們對高質量居住環(huán)境的要求越來越高.以往涉及有關日照方面的建筑優(yōu)化設計問題,存在計算規(guī)則和方法過于復雜,數(shù)據(jù)精度無法保證以及操作性差等問題.因此,采取更有效的方法對建筑日照進行分析與建筑高度的優(yōu)化設計勢在必行.遺傳算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比較,以生物進化為原型,具有很好的收斂性,計算時間少,魯棒性高等優(yōu)點,廣泛地應用在建筑優(yōu)化設計方面.鑒于此,本文提出一種基于遺傳算法的日照約束下建筑高度的優(yōu)化求解方法.該方法首先將有效時間劃分若干個時間切片,基于窗口日照分析確定被遮擋窗口的數(shù)量,進一步將擬建建筑區(qū)域分割為與時間切片等量的方格,并向上拉伸為遮擋小柱,基于小柱棒影和小柱到窗體距離之間的關系,計算窗口日照累計時間;然后,基于窗口最小日照時間的約束,構建擬建建筑高度最佳值的數(shù)學模型;最后,針對該數(shù)學模型,設計交叉和變異操作,并增加評價操作,求解最佳建筑高度.實驗結果表明,所提方法能夠自動求解擬建建筑的高度最優(yōu)值,并能夠準確獲得被遮擋窗口的日照累計時間.本文方法還可以在建筑申報以前就計算出該地塊的建筑最佳高度,從而計算出該地塊最大能開發(fā)出的建筑面積,為審批人員批準建筑申報提供了依據(jù),為建筑結構優(yōu)化設計提供一種有效幫助.

隨著我國經濟與現(xiàn)代化技術的發(fā)展,高層建筑規(guī)模和數(shù)量快速的增長,人們對高質量居住環(huán)境的要求越來越高.以往涉及有關日照方面的建筑優(yōu)化設計問題,存在計算規(guī)則和方法過于復雜,數(shù)據(jù)精度無法保證以及操作性差等問題.因此,采取更有效的方法對建筑日照進行分析與建筑高度的優(yōu)化設計勢在必行.遺傳算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比較,以生物進化為原型,具有很好的收斂性,計算時間少,魯棒性高等優(yōu)點,廣泛地應用在建筑優(yōu)化設計方面.鑒于此,本文提出一種基于遺傳算法的日照約束下建筑高度的優(yōu)化求解方法.該方法首先將有效時間劃分若干個時間切片,基于窗口日照分析確定被遮擋窗口的數(shù)量,進一步將擬建建筑區(qū)域分割為與時間切片等量的方格,并向上拉伸為遮擋小柱,基于小柱棒影和小柱到窗體距離之間的關系,計算窗口日照累計時間;然后,基于窗口最小日照時間的約束,構建擬建建筑高度最佳值的數(shù)學模型;最后,針對該數(shù)學模型,設計交叉和變異操作,并增加評價操作,求解最佳建筑高度.實驗結果表明,所提方法能夠自動求解擬建建筑的高度最優(yōu)值,并能夠準確獲得被遮擋窗口的日照累計時間.本文方法還可以在建筑申報以前就計算出該地塊的建筑最佳高度,從而計算出該地塊最大能開發(fā)出的建筑面積,為審批人員批準建筑申報提供了依據(jù),為建筑結構優(yōu)化設計提供一種有效幫助.

隨著我國經濟與現(xiàn)代化技術的發(fā)展,高層建筑規(guī)模和數(shù)量快速的增長,人們對高質量居住環(huán)境的要求越來越高.以往涉及有關日照方面的建筑優(yōu)化設計問題,存在計算規(guī)則和方法過于復雜,數(shù)據(jù)精度無法保證以及操作性差等問題.因此,采取更有效的方法對建筑日照進行分析與建筑高度的優(yōu)化設計勢在必行.遺傳算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比較,以生物進化為原型,具有很好的收斂性,計算時間少,魯棒性高等優(yōu)點,廣泛地應用在建筑優(yōu)化設計方面.鑒于此,本文提出一種基于遺傳算法的日照約束下建筑高度的優(yōu)化求解方法.該方法首先將有效時間劃分若干個時間切片,基于窗口日照分析確定被遮擋窗口的數(shù)量,進一步將擬建建筑區(qū)域分割為與時間切片等量的方格,并向上拉伸為遮擋小柱,基于小柱棒影和小柱到窗體距離之間的關系,計算窗口日照累計時間;然后,基于窗口最小日照時間的約束,構建擬建建筑高度最佳值的數(shù)學模型;最后,針對該數(shù)學模型,設計交叉和變異操作,并增加評價操作,求解最佳建筑高度.實驗結果表明,所提方法能夠自動求解擬建建筑的高度最優(yōu)值,并能夠準確獲得被遮擋窗口的日照累計時間.本文方法還可以在建筑申報以前就計算出該地塊的建筑最佳高度,從而計算出該地塊最大能開發(fā)出的建筑面積,為審批人員批準建筑申報提供了依據(jù),為建筑結構優(yōu)化設計提供一種有效幫助.

標準遺傳算法在求解無約束優(yōu)化問題時得到了成功的應用,但是多數(shù)的工程實例為約束優(yōu)化問題.目前引入懲罰函數(shù)思想的遺傳算法是解決約束優(yōu)化問題最常用的方法,但是使用此方法時參數(shù)的設定較為困難.從避免這個困難和提高算法本身性能的角度出發(fā),構造了一種新的算法.首先對非可行個體進行修正,把約束優(yōu)化問題轉化為無約束優(yōu)化問題;其次,采用了擴大搜索空間選擇較優(yōu)個體的交叉算子,增強了全局搜索能力;最后,在部分較優(yōu)個體附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通過對2個工程優(yōu)化實例的求解說明了算法的有效性.

基于分級遺傳算法的離散變量結構優(yōu)化設計——提出一種分級處理的遺傳算法，它采用微種群和附加變異算子來減少計算量、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、實現(xiàn)及其在離散變量結構優(yōu)化設計中的應用——闡述了遺傳算法的基本原理和實現(xiàn)步驟，論述了遺傳算法的特點．介紹了遺傳算法在離散變量結構優(yōu)化設計中的應用情況　　

提出一種離散變量結構優(yōu)化設計的單向搜索算法并與標準遺傳算法結合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點.算例結果表明,該方法能直接計算具有應力約束和截面尺寸約束的離散變量結構優(yōu)化設計問題,也能處理同時具有穩(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構優(yōu)化設計問題.這種混合遺傳算法優(yōu)于標準遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設計方法.

針對標準遺傳算法在迭代過程中經常出現(xiàn)未成熟收斂、發(fā)生振蕩、隨機性太大等缺點,提出一種新的遺傳算子轉基因算子,用于對標準遺傳算法的改進·這種轉基因算子有效地利用了計算適應度的信息,很好地保護了最優(yōu)個體,并能提高群體中個體的適應度·包含轉基因算子的改進遺傳算法能直接計算具有應力約束和截面尺寸約束的離散變量結構優(yōu)化設計問題,也能處理同時具有穩(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構優(yōu)化設計問題·算例結果表明,改進遺傳算法的收斂特性和優(yōu)化設計結果遠好于標準遺傳算法,是一種理想的建筑結構優(yōu)化設計方法·

提出一種離散變量結構優(yōu)化設計的單向搜索算法并與標準遺傳算法結合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點·算例結果表明,該方法能直接計算具有應力約束和截面尺寸約束的離散變量結構優(yōu)化設計問題,也能處理同時具有穩(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構優(yōu)化設計問題·這種混合遺傳算法優(yōu)于標準遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設計方法·

基于邊界層理論和轉捩區(qū)聲輻射理論,利用krane偶極子聲源模型對liepmann單極子聲源模型進行改進,結合回轉體頭部線型設計理論,采用標準遺傳算法,建立了一套完整的回轉體頭部線型低噪優(yōu)化設計的方法和模型。優(yōu)化結果表明:找到了全局最優(yōu)解,最大降噪量約為11.8%。

工程中檁條用鋼量將隨新規(guī)程《門式剛架輕型房屋結構技術規(guī)程》cecs102:2002中活荷載取值的變化而變化。論文結合該新規(guī)程和《冷彎薄壁型鋼技術規(guī)范》gb50018-2002,在常見荷載和柱距條件下,采用遺傳算法對簡支檁條的截面進行了優(yōu)化設計,并對新規(guī)程中檁條的用鋼量進行了分析比較。

針對傳統(tǒng)算法在套筒滾子鏈傳動優(yōu)化設計中全局尋優(yōu)能力差的問題,改進了標準遺傳算法參數(shù),并運用退火罰函數(shù)處理約束,提出了基于改進遺傳算法的套筒滾子鏈傳動優(yōu)化設計的方法。開發(fā)了混合離散變量優(yōu)化的改進遺傳算法程序,給出了套筒滾子鏈傳動的混合離散變量優(yōu)化設計的實例,所得優(yōu)化參數(shù)符合實際生產的要求。

遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)過程中不要求計算函數(shù)梯度,對問題沒有依賴性,能以較大的概率找到問題的全局最優(yōu)解。運用遺傳算法對鋼閘門進行優(yōu)化設計的實例表明:遺傳算法在離散變量的結構優(yōu)化方面比傳統(tǒng)方法更容易找到全局性優(yōu)化解,節(jié)省了撐臥式平板鋼閘門的工程造價,提高了數(shù)值分析的準確性。

在彎管前安裝擾流子，可以減小彎管處二次流強度，降低能量損失，并運用cfd軟件對不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計算。以l9（33）正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經網絡的訓練樣本，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角、葉片長度、安裝距離3個結構參數(shù)的非線性映射關系；擾流子節(jié)能效率最大值作為目標函數(shù)，再結合遺傳算法進行結構參數(shù)優(yōu)化。最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式，并利用有限元方法對結果驗證。結果表明，這種優(yōu)化方案具有可行性；合適的結構參數(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度,降低能量損失,并運用cfd軟件對不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計算.以l9(33)正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經網絡的訓練樣本,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角、葉片長度、安裝距離3個結構參數(shù)的非線性映射關系;擾流子節(jié)能效率最大值作為目標函數(shù),再結合遺傳算法進行結構參數(shù)優(yōu)化.最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式,并利用有限元方法對結果驗證.結果表明,這種優(yōu)化方案具有可行性;合適的結構參數(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構的數(shù)學優(yōu)化模型,提出了子空間搜索的單親遺傳算法,并給出了兩個減少計算量的策略。通過兩個結構優(yōu)化的算例表明,文章算法收斂速度快、收斂平穩(wěn),為離散變量結構優(yōu)化設計提供了一種借鑒方法。

基于遺傳算法的柱下獨立基礎優(yōu)化設計——柱下獨立基礎應用廣泛，其優(yōu)化設計具有重要意義。建立了獨立基礎優(yōu)化設計的數(shù)學模型，給出了設計變量、優(yōu)化目標、約束條件的具體表達形式，闡述了遺傳算法的求解過程。工程算例表明，遺傳算法能有效地解決獨立基礎的優(yōu)化...

以蝸輪的有色金屬齒圈體積最小為目標函數(shù),并從設計經驗本身、運動性能、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)化設計數(shù)學模型。應用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優(yōu)解。優(yōu)化結果表明,采用遺傳算法能夠快捷有效地對蝸桿齒輪進行優(yōu)化設計,是對蝸桿齒輪優(yōu)化設計的一種有效方法。

計算機通信網優(yōu)化設計,是提升計算機網絡性能,更好滿足人們上網需要的保障。在進行計算機通信網優(yōu)化設計過程中,主要考慮到路由器和鏈路容量分配,以優(yōu)化設計模型cfa構建為主,該優(yōu)化過程屬于一個較為復雜的非線性0——1規(guī)劃。遺傳算法在計算機通信網優(yōu)化設計過程中,起到了重要作用。本文對計算機通信網優(yōu)化設計的研究,將以遺傳算法的具體應用為主。

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

遺傳算法在機械工程全局優(yōu)化設計中的應用

滴灌系統(tǒng)干管設計是否合理,直接影響滴灌系統(tǒng)投資及運行費用,本文以滴灌系統(tǒng)年費用最低為目標,建立了滴灌系統(tǒng)管網優(yōu)化模型,采用遺傳算法對模型進行求解.應用結果表明:該模型及算法能夠快速、準確地計算出管網優(yōu)化方案及水泵優(yōu)化揚程,適合滴灌系統(tǒng)管網的優(yōu)化設計.