基于改进遗传算法的采煤机牵引部行走轮优化设计

行走轮是采煤机牵引部的重要零件,其可靠性对采煤机的工作效率和可靠性有着直接的影响。基于采煤机虚拟样机模型的仿真数据,利用机械优化设计理论建立煤机牵引部行走轮动态可靠性,选取行走轮齿根圆角和花键轴段倒圆角为设计变量,行走轮等效应力为目标函数,构建行走轮的优化设计函数。利用改进遗传算法求得行走轮结构尺寸的最优解。仿真结果表明:行走轮优化后的最大应力395.09 MPa,降低20.008%,有效地提高了行走轮的综合性能。

基于遗传算法的风电齿轮传动系统参数优化设计

齿轮箱是风力发电系统的重要部件,其体积大、重量高等问题制约了风电清洁能源的发展.以1.5 WM风力发电机组为研究对象,建立齿轮传动系统轻量化数学模型,并采用遗传算法进行优化求解.结果表明,采用遗传算法是可行的,优化后齿轮传动系统体积减少了4.59%,这将进一步减小齿轮传动系统箱体体积和总质量.通过计算行星轮系的传动效率,验证了优化结果的可行性,该研究将为风电齿轮传动系统轻量化设计提供新方法.

基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化设计

【目的】传统电力系统继电保护定值优化方法直接对参数进行优化,而未对继电保护装置的运行特性进行分析,导致优化效果较差。因此,提出基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化设计。【方法】首先,根据总保护动作时间、继电保护装置电流等对继电保护装置运行特性进行分析;其次,根据灵敏性、选择性和稳定性等参数设计适应度函数,并利用基于改进遗传算法进行随机参数优化;最后,在此基础上构建电力系统继电保护定值优化模型,实现定值优化。【结果】实验结果表明,该方法对于两相间短路故障只需要80次迭代就可以达到最优值,电力系统继电保护定值优化效果更好,电力系统性能更优。【结论】基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化方法能够适应复杂多变的电力系统运行场景,可以在实际工程应用中得到进一步的推广和应用,以提升电力系统的安全性和稳定性。

基于改进遗传算法的机制砂混凝土配合比优化设计

常规的机制砂混凝土配合比设计多数采用随机森林方法原理,具有较强的局限性,无法较好地改善机制砂混凝土的和易性,降低了其结构稳定性与抗压性能。针对这一问题,论文以“228国道苍南龙沙至岱岭段工程PPP项目”混凝土工程配合比设计为背景,引入改进遗传算法,提出了一种配合比优化设计方法。首先,依据项目工程的建设需求以及对机制砂混凝土的性能要求,确定机制砂混凝土的配制强度。其次,根据混凝土强度等级,设计与项目工程匹配度较高的砂率与胶凝材料对应的用量。设定机制砂混凝土原材料配比参数,提高混凝土拌合物的和易性与耐久性。在此基础上,利用改进遗传算法,搜索机制砂混凝土配合比最优解。实验分析可知,新的方法能够显著提升机制砂混凝土的抗压强度,其内部结构致密性较高。

基于遗传算法的大型矩形压力容器刚强度优化设计

为了解决矩形压力容器承压能力较差、应力状态较复杂、结构优化设计难度高的难题,利用遗传算法可自适应调整搜索方向这一特性,开展了某矩形特征水洞试验段的刚强度优化设计。厘清了该工程问题的约束条件,开展了结构初步设计,采用手动迭代开展了结构优化设计;并在完成参数化建模与仿真、构建代理模型、建立优化设计流程的基础上,基于遗传算法开展了该水洞试验段的结构优化设计。该方法与初步设计结果相比,减重34.98%;与手动迭代优化设计结果相比,减重10.49%。

基于改进遗传算法的大型体育场馆传感器优化布置研究

为高效、准确地对大型体育场馆结构进行健康监测,根据其结构特点,提出了一种基于多种群非支配重组遗传算法(MP-RGA)的传感器优化布置方法。引入二重编码解决离散优化问题,通过多种群策略提高算法的搜索能力,通过非支配重组解决以往遗传算法优化后期的多样性丧失问题,最后采用自适应化交叉、变异策略改善算法前期的收敛速度和后期的寻优能力。以西安国际足球中心屋盖为例,通过数值算例验证不同传感器布置数量下利用该算法确定传感器布置方案时的有效性。结果表明:与量子遗传算法(QGA)和粒子群算法(PSO)相比,多种群非支配重组遗传算法收敛速度更快,以模态置信度准则为目标的优化效果分别提升了41.88%和91.27%;依据所提算法优化得到的传感器布置方案实际应用效果良好,表明该算法适用于大型体育场馆的传感器优化布置问题。

基于改进遗传算法的飞行器光轴自动校准优化

飞行器光轴质量监控过程中,主要通过标准遗传算法完成光轴参数优化求解,易出现过早收敛和停滞现象的问题,导致校准优化后光轴偏移量依旧较大。为了降低飞行器光轴偏移量,提出基于改进遗传算法的飞行器光轴自动校准优化方法。以牛顿环干涉条纹为依据,采用正交实验方法实现光轴平行性自动校准处理,获取合理的光轴校准参数取值区间。针对飞行器光轴系统定义一个坐标系,在其中分析照准轴误差、经轴误差、纬轴误差和光轴指向误差,以最小光轴平行度综合误差为目标构建光轴自动校准优化目标函数。采用自适应交叉、变异概率改进遗传算法,对优化目标函数进行迭代求解,获取最佳光轴校准参数,实现飞行器光轴自动校准优化。实验结果表明,该方法优化处理后,飞行器高温光轴和低温光轴的偏移量仅为0.34 mrad、0.296 mrad,证明该方法降低了飞行器光轴偏移量,满足了飞行器光轴性能提升要求。

基于SLP法和改进遗传算法的生鲜电商仓储布局优化

生鲜电商企业的物流配送中心是作为连接供需两端市场的重要节点之一,其布局的合理性对工作效率有着重要的影响,进而影响着顾客消费体验的满意度。通过对Y企业某生鲜物流配送中心布局进行分析,采用系统布局设计法(SLP法)对各功能区之间的物流关系与非物流关系进行确认,构建了一个以功能区间搬运成本最小和综合物流关系最大双重优化目标的仓储布局优化模型,借助MATLAB工具,设计改进遗传算法对该模型进行求解,并与遗传算法求解进行对比,验证了所建模型和改进遗传算法的有效性,最后通过改进遗传算法解码得到科学合理的生鲜仓库布局方案。

融合改进遗传算法的电商物流末端多中心共同配送车辆路径优化研究

随着电商物流的快速发展,多中心的末端配送问题受到广泛关注。但目前的车辆配送问题一般是针对单个物流中心进行路径优化,并未考虑到资源调度更为复杂的多中心配送情况。研究对路径问题进行数学建模,并利用双层染色体编码模式的遗传算法对电商物流末端多中心配送车辆路径进行优化。研究过程中发现,传统遗传算法易陷于局部最优解,出现早熟现象。为解决此问题,对交叉概率与变异概率进行自适应调整,实现算法的改进。由此构建了融合遗传算法的配送车辆路径优化模型。通过实验分析可知,模型较其他模型优化结果减少路径长度11%以上,能够实现高质的路径优化,为物流配送节省成本与时间。

基于遗传算法改进的SLP方法的门诊空间优化研究

以安徽一家三甲医院为例,建立结合人流和功能空间关系等信息的参数化优化模型。基于Grasshopper软件,从不同患者人流路径的最小值、空间关系积分的最大值的视角,结合系统布置设计法(SLP)和遗传算法来优化门诊空间布局,并进行模拟验证,根据实际数据提出优化方法,减轻建筑师在设计阶段的负担。

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。

基于神经网络与遗传算法的离心泵汽蚀性能优化设计

为了研究离心泵发生汽蚀过程时其内部流动规律和对其汽蚀性能的优化设计,在结合传统优化方法的基础上,提出神经网络与遗传算法结合的智能优化方法。通过Plackett-Burman试验设计从离心泵的叶轮进出口直径、进出口安放角、叶片数、叶片包角等7个设计参数中筛选出显著影响的3个优化设计变量。叶片出口宽度、叶片包角和叶轮出口直径3个优化设计变量,其影响汽蚀性能的显著性由大到小。运用拉丁超立方抽样方法抽取30组设计方案,分别进行数值模拟计算,得出相应的汽蚀余量值。建立神经网络模型,结合遗传算法在规定范围内进行寻优,得到最优设计变量组合及最优汽蚀余量值。取优化后的参数进行数值模拟计算,优化后的离心泵在相同工况下汽蚀余量降低了43.1%,说明优化后的离心泵抗汽蚀性能显著提高。

应用改进遗传算法的低轨星座部署策略优化方法

考虑发射场任务间隔时间约束,提出应用改进遗传算法的低轨星座部署策略优化方法。对近地圆轨道星座部署过程进行动力学建模,给出了部署窗口与入轨点相位差的关系,以及入轨后相位调整的代价分析。将星座部署位置组合进行参数化,加上各颗卫星部署日期间隔作为优化变量,使得在大范围日期区间内的搜索问题简化为有限维度的整数规划问题。引入改进遗传算法进行局部搜索,进而对部署策略进行寻优计算。以9颗卫星的Walker星座部署任务为例,对优化方法进行验证。结果表明:优化方法相对穷举搜索法的计算量有约7个数量级的降低,且能够用50代以内的演化计算快速得到满足发射间隔约束条件且兼顾部署总时间和相位转移量的最优解。

基于改进遗传算法的微型电动车轮毂电机优化设计

为了获得高效率和低成本的微型电动车轮毂电机,优化设计一种新型驱动轮毂电机。介绍简单遗传算法和模式搜索法在驱动轮毂电机优化设计中的应用,针对它们优化设计效果不显著的缺点,提出一种改进的遗传算法。在对微型电动车轮毂电机进行研究的基础上,针对驱动轮毂电机设计特点,重新建立驱动轮毂电机优化设计数学模型,并以实例进行优化计算。研究结果表明:驱动轮毂电机的效率提高,成本降低,能满足微型电动车对驱动轮毂电机的使用要求,因此,对于驱动轮毂电机的优化设计,改进遗传算法是一种比较理想的算法,具有广阔的工程应用价值。

基于遗传算法的海洋脐带缆截面布局优化设计与数值验证

海洋脐带缆通常由不同的功能构件捆绑而成,而这些功能构件的力学性能差异很大,在外载荷的作用下,不合理的截面布局可能会导致较大的截面变形和构件间的接触压力,从而影响脐带缆服役寿命。本文首先利用最小化截面半径给出截面布局紧凑性的实现方法,通过基于截面构件的拉伸刚度引入虚拟重力指标来描述截面布局的对称性,同时提出可量化的指标描述易损构件钢管之间的疲劳磨损问题。然后考虑上述三个目标建立截面布局多目标优化模型,并引入遗传算法对上述模型进行求解优化,自动得到三种具有代表性的截面优化布局。最后,通过数值模拟对不同截面优化布局进行验证与分析评价,进而得到最优截面布局设计。本文所提出的脐带缆截面布局设计优化方法可提高全局最优解搜索能力,对脐带缆结构设计具有一定的指导意义。

改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·

基于改进遗传算法的汽车散热器优化设计

根据汽车散热器体积小、耗材少的设计要求,提出了相应的优化目标函数;选定散热器百叶窗翅片的波高、波距、水管横截面长、宽、芯体总宽等结构参数作为决策变量,采用遗传算法对其进行结构优化计算;通过对换热器遗传算法优化过程特点的研究,对基本遗传算法的种群初始化、选择算子、变异算子等作了一定的改进;为验证优化模型和改进遗传算法的正确性,编制了优化设计软件,优化实例显示优化后的散热器的换热面积比原型减少了31.2%,表明改进后的遗传算法用于汽车散热器的结构优化,能够取得较好的优化效果.

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力 ,对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究 ,提出了一种改进遗传算法 ,并应用经典数学函数进行验证 ,结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法 ,并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明 ,文中提出的改进遗传算法 (IGA)具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度 。

工程结构优化设计的改进混合遗传算法

根据工程实际以及规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等问题,采用一种新的遗传算子即单亲遗传算子对遗传算法进行了改进,并提出了离散变量结构优化设计的三等分割算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。优化设计结果表明:改进混合遗传算法的收敛特性得到了很好的改善,既具有三等分割算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又具有遗传算法全局性好的特点,是高效、理想的工程结构优化设计方法。

离散变量优化设计的改进斐波那契遗传算法

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点,提出一种新的遗传算子———转基因算子,用于对遗传算法的改进;提出一种离散变量结构优化设计的斐波那契算法,并与遗传算法结合在一起解决问题。优化设计结果表明,这种改进斐波那契遗传算法的收敛特性得到很好的改善,即发挥了斐波那契算法省时、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点,是有效的工程结构优化设计方法。