Genetic Algorithms for the Optimal Design of Electromagnetic Micro-Motors

0 ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓａｃｒｕｘｄｅｖｉｃｅｉｎＭｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃＳｙｓｔｅｍｓ(ＭＥＭＳ),ｍａｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｍｉｃｒｏｍｏｔｏｒａｒｅｅｎｖｉｓａｇｅｄｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｉｅｌｄｓ(ｓｕｃｈａｓ?..

OPTIMIZATION OF A REDUCED CHEMICAL KINETIC MODEL FOR HCCI ENGINE SIMULATIONS BY MICRO-GENETIC ALGORITHM

A 减少了化学运动模型(44 种类和 72 反应) 因为 n-heptane 的同类的费用压缩点火(HCCl ) 燃烧被优化在操作条件的不同引擎下面改进它的自动点火预言。优化模型的七个运动参数被使用微基因的算法优化方法论的联合和 CHEMKIN 化学动力学软件包裹的 SENKIN 程序决定。Theoptimization 在等价比率的范围以内被执行 0.2 - 1.2，起始的温度 310- 375 K 和起始的压力 0.1 - 0。3 MPa。引擎模拟比原来的模型证明优化模型与详细化学运动模型(544 种类和 2 446 反应) 一起更好同意。

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。

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。

Web-Based Synthetic Optimization Design System of Micro-Components

In order to meet the requirement of network synthesis optimization design for a micro component, a three-level information frame and functional module based on web was proposed. Firstly, the finite element method (FEM) was used to analyze the dynamic property of coupled-energy-domain of virtual prototype instances and to obtain some optimal information data. Secondly, the rough set theory (RST) and the genetic algorithm (GA) were used to work out the reduction of attributes and the acquisition of principle of optimality and to confirm key variable and restriction condition in the synthesis optimization design. Finally, the regression analysis (RA) and GA were used to establish the synthesis optimization design model and carry on the optimization design. A corresponding prototype system was also developed and the synthesis optimization design of a thermal actuated micro-pump was carried out as a demonstration in this paper.

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。

阶梯式复合微穿孔板吸声特性研究

针对传统微穿孔板吸声频带较窄的问题,基于背腔分割机制和串并联并存的耦合机制,设计出不同阶数的阶梯式复合微穿孔板结构。首先,根据马氏理论和声电类比法推导出各阶复合微穿孔板的数学模型;随后,初步设定结构参数并通过comsol有限元仿真探究该复合穿孔板结构的吸声特性;在研究的频率范围内采用遗传算法对各阶复合微穿孔板进行优化;最后将优化后结构的吸声特性与优化前的进行对比分析,得出三者优化后的最大吸声系数分别为0.99、0.97、0.99。研究结果表明,所设计的阶梯式复合微穿孔板在0~3 000 Hz范围内吸声性能要优于传统的单层及双层串联微穿孔板,其中综合吸声性能和制造成本的考量,三阶复合微穿孔板平均吸声系数可达到0.88,吸声效果最佳。

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。

基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化

为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm,GA)、萤火虫算法(firefly algorithm,FA)和粒子群(particle swarm algorithm,PSO)优化算法进行对比。结果表明:运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。

考虑用户满意度的基于需求侧管理的微电网多目标优化调度

微电网作为一种小型发配电自治系统,能够实现自我控制和自我管理,可以有效提高可再生能源消纳水平,缓解能源危机。针对基于需求侧管理的微电网的优化调度,不仅要考虑供给侧的经济效益,还要兼顾需求侧的用电满意度。因此,文章以微电网的总运行费用最小和用户满意度最大为优化目标,提出了基于需求侧管理的微电网多目标优化调度模型。同时,结合混沌思想和遗传算法,使用改进的混沌遗传算法对上述模型进行求解。对一个微电网案例进行仿真分析,以验证模型的有效性。仿真结果表明,文中提出的模型可以为不同需求的用户制定相应的优化调度方案,为用户提供更好的服务,从而实现微电网供需两侧联动效益的最大化。