Genetic Algorithms for the Optimal Design of Electromagnetic Micro-Motors

The genetic algorithm (GA) to the design of electromagnetic micro motor to optimize parameter design. Besides the different oversize from macro motor, the novel structure of micro motor which the rotor is set between the two stators make its design different, too. There are constraint satisfaction problems CSP) in the design. It is shown that the use GA offers a high rate of global convergence and the ability to get the optimal design of electromagnetic micro motors.

Optimization of band-notched UWB antenna using micro-genetic algorithm combined with FDTD

The micro-genetic algorithm (MGA) optimization combined with the finite-difference time-domain (FDTD) method is applied to design a band-notched ultra wide-band (UWB) antenna. A U-type slot on a stepped U-type UWB monopole is used to obtain the band-notched characteristic for 5 GHz wireless local area network (WLAN) band. The measured results show that voltage standing wave ration (VSWR) less than 2 covers 3.1-10.6 GHz operating band and VSWR more than 2 is within 5.150-5.825 GHz notched one with the highest value of 5.6. Agreement among the calculated, HFSS simulated and measured results validates the effiectiveness of this MGA-FDTD method, which is efficient for UWB antennas design.

基于遗传-模式搜索算法的微尺度管控区域大气污染物PM2.5溯源

针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜索算法嵌入遗传算法加快反算模型的搜索过程,反算得到污染源强度和位置.依托杭州市亚运板球场馆大气感知器网络进行实验验证,监测2021年10月PM2.5质量浓度、气象数据,对所提出的混合式大气污染溯源方法进行实验验证.实验结果表明:改进遗传-模式搜索算法对于多维变量的搜索效果较好,能快速精准地反算污染源的位置和强度,可以为微尺度管控区域突发性气体污染防治提供应急决策参考.

基于遗传算法的集中式传动系统齿轮修形及模态优化研究

集中式传动系统布局紧凑,部件间距小,因此对其NVH(noise,vibration,harshness,噪声、振动与声振粗糙度)控制提出了更高要求。以某工程机械的集中式传动系统为研究对象,首先,进行了其振动噪声测试,并分析了齿轮微观修形原理;其次,考虑了系统模态共振与齿轮啮合的相互耦合,建立了该传动系统的有限元模型并进行仿真,结果显示,齿轮副接触斑点和模态的仿真结果与测试结果一致,验证了建模方法的可行性;接着,基于遗传算法求解了齿轮微观修形参数,实现了齿轮微观修形的最优设计,并通过模态优化来避免系统共振;最后,进行实验验证,结果表明,齿轮修形后传动系统的噪声降低至95.2 dB,比修形前下降了4.8 dB。采用基于遗传算法的齿轮微观修形和模态优化方法可以降低传动系统的振动噪声,这为集中式传动系统的NVH控制提供了一定参考。

复杂地形风电场微观选址的GA-PSO混合算法研究

提出一种结合改进遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的GA-PSO混合算法对复杂地形的风力机排布方案进行优化。以湖南省某实际复杂地形为对象,开展风场全风向数值模拟,结合长期观测风资料评估区域的潜在风能分布,提出考虑网格预处理、时变变异率、唯一化和并行化的改进GA(IGA)对风力机排布方案进行优化,在此基础上利用PSO算法进行进一步优化,并针对尾流模型和目标函数对优化结果的影响进行不确定性分析。结果表明,在复杂地形风电场微观选址方面,所提GA-PSO算法比贪婪算法、GA、IGA分别改善16.4%、12.9%和5.1%。

平板式“快集快响”微小卫星布局优化设计方法

针对平板式“快集快响”微小卫星转动惯量大的问题,提出一种基于级联遗传算法的“快集快响”微小卫星布局优化设计方法。该方法采用“迁移+交换+调整”3种操作规划部组件在卫星上的布局与安装位置,以降低卫星的转动惯量。其中,“迁移”操作用于完成部组件与功能板块的最优匹配,实现功能板块间的质量均衡;“交换”操作用于完成同一功能板块内部组件的最优布局;“调整”操作通过在小范围内微调部组件的位置,进一步扩大最优解的搜索范围,使卫星获得最优的转动惯量与布局方案。通过在仿真算例中与其他2种优化方法进行对比,所提方法的性能优势得到验证;并通过工程实例展示了所提优化方法的有效性。

基于分数阶PID的宏微复合驱动器宏动控制策略

针对宏微复合驱动器控制系统中存在定位误差大和调节时间长的问题,提出了一种基于次最优分数阶PID的控制策略。简述了宏微复合驱动器结构及工作原理,并基于电磁驱动原理建立了宏动部分数学模型;设计了分数阶PID控制器,并采用遗传算法和次最优的方法对控制器进行参数整定;通过数值仿真和实验验证了分数阶PID控制器的有效性。结果显示,采用分数阶PID控制器相较于传统PID控制器在5 mm以及更大定位行程中位移超调量下降超过57%,调节时间减少超过24%,且行程越大驱动器采用分数阶PID控制器控制效果越明显。研究结果表明,分数阶PID控制器在宏微复合驱动器宏动系统中的控制效果明显优于传统PID控制器。

基于遗传算法的场堆叠硅基OLED微显示器伽玛校正研究

硅基有机发光二极管(OLED)微显示器的驱动方式主要分为数字驱动和模拟驱动。在数字驱动中,OLED器件的等效电容导致开启过程中产生亮度脉冲,特别是在场堆叠驱动方式中,固定小数子场的开关过程带来的亮度脉冲直接影响显示的亮度,导致灰阶曲线呈现出非线性递增,这为Gamma校正带来了挑战。为改善Gamma校正的过程及其结果,基于场堆叠数字驱动提出了一个新型亮度模型。该模型结合场顺序、场权值、Vcom电压值和Vcom电压配置,组成一个综合的参数空间。基于该模型,运用遗传算法对灰阶曲线进行了优化,并在分辨率为2560×2560×3的全彩硅基OLED微显示器上进行了实验验证。实验结果表明,通过优化参数空间,白色光灰阶曲线的均根方差和无效灰度点数从21.65 cd/m^(2)、15395个降至1.62 cd/m^(2)、2977个,得到显著改善。这一改进不仅使灰阶曲线更加线性和单调,还有效减少了无效灰度点,成功地实现了白色光Gamma 2.2曲线的精确校正。相比于模拟驱动,场堆叠数字驱动在低灰阶显示上展现出更佳的区分度,更符合人眼对显示效果的感知。

基于用户故事的微服务粒度识别方法

伴随着软件架构范式的转变,微服务架构这一新兴技术以其高度的自治性、可移植性与可扩展性被大型企业以及从业人员广泛使用,而微服务架构中的微服务粒度问题是难以界定的,目前为止仍然缺乏行之有效的方法来识别微服务粒度。文中基于敏捷方法中用户故事这一概念,结合微服务架构中的功能需求与非功能需求,提出了一种微服务粒度模型,并利用多目标优化遗传算法对微服务粒度进行识别,结果表明,所提出的方法优于使用一般遗传算法,所得到的结果可以为微服务架构相关人员对微服务粒度进行评估时提供参考。

经编车间高级计划排程系统及调度算法

多品种、小批量、订单化生产已成为纺织行业新常态,为解决现有管理模式与大规模柔性定制管理之间的矛盾,提出基于微服务架构的高级计划与排程(APS)系统,建立APS系统架构体系和功能模块,并基于APS系统的生产计划与调度运行机制,构建考虑最大完工时间和原料更换次数的多目标经编车间调度模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)加以优化。结果表明:提出的APS系统能够有效地提高经编车间的生产效率,降低生产成本,缩短生产周期和交货期,满足客户需求和市场变化,为纺织生产企业的数字化升级提供了一种可行的解决方案。

基于Romax的轻卡电驱动桥NVH分析优化

以某款轻卡3.5 t平行轴式电驱动桥为研究对象,对其进行噪声、振动与声振粗糙度(Noise,Vibration,Harshness,NVH)试验测试,发现在全负荷升速工况下电驱动桥出现明显啸叫,主观感受评价明显。为了找出引起啸叫的主要原因并进行优化提升,采用了试验与仿真相结合的方式。通过试验结果分析出引起啸叫的主要原因是电驱动桥第一级齿轮啮合激励引起的,其次基于Romax Designer软件建立电驱动桥刚柔耦合多体动力学仿真分析模型,通过对减速器齿轮传递误差和齿面载荷分布的计算,得出壳体的振动响应等。利用遗传算法对减速器齿轮进行微观修形,以此来减小齿轮的传递误差波动量,从而减小齿轮啮合对电驱动桥产生的激励,进一步提升电驱动桥的NVH性能,旨在为该领域的技术研究提供参考借鉴。

基于发电量最优和安全性的复杂山地风电场微观选址研究

该文以复杂山地风电场机组尾流后发电量最优为目标函数,以单个机组的发电量和安全性为个体适应度,创新性地提出一种基于尾流后发电量最优兼顾安全性的复杂山地风电场微观选址方法。经实际复杂山地风电场的应用分析发现,全场年净发电量相比于传统人工经验排布方法提升1.6%,各机组安全性识别指标均处于高风险阈值之下,降低机组运行风险。研究表明,该方法在复杂山地风电场的微观选址中具有较强的指导性和实用性,可用于实际风电场微观选址机组排布优化及安全保障。

基于遗传——蚁群算法的农田微地形特征土方调配路径研究

近年来极端天气与自然灾害频发,导致农田损毁,造成农田内部出现微地形特征(凸起特征及洼地特征),影响耕作。针对上述问题,基于高精度农田数字地形模型,通过遗传—蚁群算法提出一种规划农田微地形特征土方调配路径的方法。首先,基于航拍图像获取高精度农田数字地形模型,根据地形因子综合隶属度提取16个凸起特征和9个洼地特征,并分别计算挖填方量为0.885 m^(3)和0.884 m^(3)。其次,以土方量调配成本为决策目标,建立挖、填方区域为路径搜索节点,利用蚁群算法获得初始可行解,通过遗传算法中的适应度函数对解进行初步优化,最后,根据交叉操作和变异操作对解进行二次优化,获得最优土方调配路径。结果表明,该方法经232次迭代获取全局最优解,相较于传统蚁群算法调配成本下降2.1%。为精准平整农田微地形特征作业提供方法支持。

多层微穿孔板吸声性能的理论分析与参数优化

论文基于微穿孔板理论对单层、双层、三层微穿孔板在声波频率为0~1500 Hz下的吸声性能进行分析,运用声电类比法和传递矩阵法分别计算双层微穿孔板、三层微穿孔板的吸声系数。首先使用控制单一变量法对影响微穿孔板吸声性能的各个参数做定性分析,确定各个参数与吸声性能是正相关还是负相关,其次使用有限元软件COMSOL Multiphysics对微穿孔板的吸声系数进行仿真计算,将有限元仿真的结果与数值仿真的结果进行对比,从而验证数值仿真的可靠性,再使用主成分分析法对微穿孔板的各个参数对吸声性能的影响进行定量分析,确定微穿孔板各个参数对第一吸声峰值对应频率的影响程度,给实际工艺中减小第一吸声峰值的频率提供理论的指导,最后通过改进遗传算法优化多层微穿孔板结构,给微穿孔板各个参数取一个合理的值使多层微穿孔板在0~1500 Hz下具有良好的吸声性能,优化后的结果表明随着微穿孔板层数的增加其对低频声波的吸收能力会有所增强。

基于机器学习的复材装配制孔微损伤监测方法研究

研究旨在开发一种基于机器学习的复合材料装配制孔微损伤监测方法,针对碳纤维增强复合材料(CFRP)在制孔加工过程中容易产生的分层损伤等问题,通过采集力学信号、声发射信号和温度信号方式,利用机器学习模型实现对碳纤维增强复合材料(CFRP)制孔微损伤的实时监控。研究内容包括理论研究、实验研究、信号处理、模型构建及监测系统设计等,从而形成一套基于工艺参数及刀具角度耦合约束下的复材制孔微损伤控制方法,并达到一定的技术指标,为后续研究指明了方向。

Optimal Configuration for Distributed Generations in Micro-grid System Considering Diesel as the Main Control Source

This paper proposes an optimal configuration of the distributed hybrid renewable generations based on the stand-alone micro-grid system, considering the diesel as the main control source. Due to the natural sources and load of user changes randomly and the non-tinearity of the power output by renewable generations, an intelligent optimization method based on the improvement of the genetic algorithm and the control strategy are discussed. The instance analysis is compared with the optimization result of the hybrid system based on HOMER （hybrid optimization of multiple energy resources） and GA （genetic algorithm） method on Matlab software. The simulation result of the optimal configuration showed the new hybrid renewable system and would improve the power supply situation which decreased the cost of energy greatly compared with the conventional form of power supply system which was operated only by diesel. The conclusion of the comparing result between HOMER and GA method shows the advantages of the strategy for the diesel as main control sources.

微观轨迹信息驱动的Bi-LSTM合流区车速预测

为明确城市快速路合流区的微观速度特性,确保车辆在衔接段运行速度协调可控,使车辆安全运行。首先,基于无人机高空视频,从广域视角提取了典型多车道交织区全样本高精度车辆轨迹数据,分析车速的累积频率、分布趋势、特征百分位值等运行特性。然后,基于可有效捕捉前向历史速度数据的变化特征的LSTM模型,构建Bi-LSTM车速预测模型;考虑到人工设置训练参数对模型预测性能的影响较大、时间较长,提出基于遗传算法优化的Bi-LSTM速度预测模型(GA-BiLSTM)。最后,以R^(2)、Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE、秩相关rs这7类评价指标,建立多指标融合的评价方案。结果表明:GA-Bi-LSTM速度预测模型表现较优,拟合指标R^(2)、秩相关rs分别为0.9046、0.9495,误差指标Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE分别为0.0041、0.4470、0.1997、0.4469、0.0765。研究成果可为城市快速路的合流区车速调控提供理论依据。

刀具表面椭圆开口偏置抛物线微织构参数优化

为充分发掘微织构刀具提高钛合金切削性能的潜力。以硬质合金刀具切削钛合金为研究对象,基于响应面试验方法研究了椭圆开口偏置类抛物线微织构(elliptic opening offset parabola micro texture, EOOPT)特征参数对刀具切削性能的影响规律;通过神经网络和遗传算法对其进行多目标参数优化;对相同切削条件下织构最优参数EOOPT刀具和原型刀具的相关切削性能进行了对比分析。结果表明:与原型刀具相比,最优参数EOOPT刀具的最高温度、最大应力和主切削力的平均值分别降低了11.24%、15.48%和10.81%,这对提高钛合金零件的加工质量、提高刀具寿命、降低生产成本具有积极作用。

复合吸声体结构的按需优化设计

由于在实际应用中噪声频谱的巨大差异,且不同吸声材料在不同频段的吸声性能也不尽相同,为提高噪声控制的效率和应用可行性,根据实际降噪的需求,选择多种群遗传算法对常用的复合吸声结构的各项参数进行按需优化设计,使得设计的复合吸声结构可以适用于不同应用场合。实验结果表明:与标准遗传算法的结果相比,多种群遗传算法的优化结果显著改善了复合吸声结构的吸声性能以及吸声带宽。微穿孔板复合结构可以适用于低频噪音环境,而多孔材料和微穿孔板的复合结构在中高频噪音环境中具有优异的吸声性能,现实生活中可根据适用环境选择对应的具有优异性能的吸声结构。

基于多目标遗传算法的行驶工况构建优化

在利用短行程法构建行驶工况的过程中,为综合考虑短行程的典型性和行驶工况的代表性,将二者量化并作为多目标优化过程中的两个目标函数,引入非支配排序遗传算法Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对短行程的选择进行优化。将NSGA-Ⅱ优化方法与常用的短行程选择方法进行对比,在相同时间内,随机选择法、相关性法、距离法和NSGA-Ⅱ分别构建了7582、7209、9615和20个候选行驶工况。结果显示,4种方法中,在整体上,NSGA-Ⅱ产生的行驶工况集中在代表性较高的区域同时使得构成行驶工况的短行程整体上典型性较高;在最优工况的比较中,NSGA-Ⅱ的最优工况与原始数据的特征参数相对误差最小,包含的短行程到离簇中心的平均距离最短,表明采用NSGA-Ⅱ算法对短行程选择过程进行优化有助于从多个角度提升行驶工况的构建质量。