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基于退火遗传算法的弧形闸门优化系统的开发及应用 被引量:1

Development and Application of Radial Gate Optimization System Based on Annealing Genetic Algorithm
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摘要 阐述了退火遗传算法应用在弧形闸门结构优化的原理和步骤,使用有限元软件ANSYS建立了某水库溢流表孔弧形闸门三维有限元模型,提出使用VB封装ANSYS的方法开发出弧形钢闸门结构优化系统。利用该系统对比了普通遗传算法与退火遗传算法的优化结果,并且研究对几组不同的弧形钢闸门优化参数组合进行结构优化的结果,探讨了不同参数在弧形闸门结构优化中的作用。 The principles and steps of applying annealing genetic algorithm in radial gate optimization are described. The three- dimensional finite element model of a reservoir exterior overflow radial gate is built by using ANSYS, and a new structure optimization strategy which using VB to encapsulate the ANSYS is introduced. The optimization results of general genetic algorithm and annealing genetic algorithm are compared based on this new system, and the optimizations of several different radial steel gate parameter combinations are studied. The effects of different parameters on radial gate structure optimization are discussed.
出处 《水力发电》 北大核心 2016年第12期77-80,共4页 Water Power
基金 安徽省科技攻关计划项目(1604a0802106) 三峡库区地质灾害教育部重点实验室(三峡大学)开放研究基金项目(2015KDZ03)
关键词 退火遗传算法 弧形闸门 结构优化 ANSYS VB annealing genetic algorithm radial gate structure optimization ANSYS VB
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参考文献6

二级参考文献30

  • 1麻秀范,张粒子.基于十进制编码的配网重构遗传算法[J].电工技术学报,2004,19(10):65-69. 被引量:75
  • 2李鑫,陆海东.遗传算法及其应用[J].吉林化工学院学报,2005,22(1):30-32. 被引量:3
  • 3Antunes C H, Pires D F, Barrico C, et al. A muti- objective evolutionary algorithm for reactive power compensation in distribution networks [ J ]. Applied Energy, 2009,86(7-8) :977-984.
  • 4Ahouel-ela A A, Kinawy A M, El-sehiemy R A, et al. Optimal reactive power dispathch using ant colony optimization algorithm [ J ]. Electrical Engineering, 2011,93(2) : 103-116.
  • 5Moreira W S C,Mussoi F L R,Teive R C G. Ivestment prioritizing in distribution systems based on multi- objective genetic algorithm [ C]//Proceedings of the 2009 15th International Conference on Inelligent System Applications to Power Systems, November 8-12, 2009 Curitiba, Brazil. Piscatawav: IEEE Press. 2009.1 -6.
  • 6[日]玄光男,[日]程润伟著,于歆杰,周根贵.遗传算法与工程优化[M]清华大学出版社,2004.
  • 7F. Herrera,M. Lozano,J.L. Verdegay. Tackling Real-Coded Genetic Algorithms: Operators and Tools for Behavioural Analysis[J] 1998,Artificial Intelligence Review(4):265~319
  • 8孙艳丰,郝江凌.大型复杂结构优化问题的遗传算法[J].北方交通大学学报,1997,21(6):616-620. 被引量:8
  • 9吴志远,邵惠鹤,吴新余.基于遗传算法的退火精确罚函数非线性约束优化方法[J].控制与决策,1998,13(2):136-140. 被引量:75
  • 10马钧水,刘贵忠,贾玉兰.改进遗传算法搜索性能的大变异操作[J].控制理论与应用,1998,15(3):404-408. 被引量:84

共引文献70

同被引文献11

引证文献1

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