梯度遗传算法压电换能器稳健优化设计

随着我国经济与现代化技术的发展,高层建筑规模和数量快速的增长,人们对高质量居住环境的要求越来越高.以往涉及有关日照方面的建筑优化设计问题,存在计算规则和方法过于复杂,数据精度无法保证以及操作性差等问题.因此,采取更有效的方法对建筑日照进行分析与建筑高度的优化设计势在必行.遗传算法与传统的优化方法相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,计算时间少,鲁棒性高等优点,广泛地应用在建筑优化设计方面.鉴于此,本文提出一种基于遗传算法的日照约束下建筑高度的优化求解方法.该方法首先将有效时间划分若干个时间切片,基于窗口日照分析确定被遮挡窗口的数量,进一步将拟建建筑区域分割为与时间切片等量的方格,并向上拉伸为遮挡小柱,基于小柱棒影和小柱到窗体距离之间的关系,计算窗口日照累计时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最佳值的数学模型;最后,针对该数学模型,设计交叉和变异操作,并增加评价操作,求解最佳建筑高度.实验结果表明,所提方法能够自动求解拟建建筑的高度最优值,并能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间.本文方法还可以在建筑申报以前就计算出该地块的建筑最佳高度,从而计算出该地块最大能开发出的建筑面积,为审批人员批准建筑申报提供了依据,为建筑结构优化设计提供一种有效帮助.

随着我国经济与现代化技术的发展,高层建筑规模和数量快速的增长,人们对高质量居住环境的要求越来越高.以往涉及有关日照方面的建筑优化设计问题,存在计算规则和方法过于复杂,数据精度无法保证以及操作性差等问题.因此,采取更有效的方法对建筑日照进行分析与建筑高度的优化设计势在必行.遗传算法与传统的优化方法相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,计算时间少,鲁棒性高等优点,广泛地应用在建筑优化设计方面.鉴于此,本文提出一种基于遗传算法的日照约束下建筑高度的优化求解方法.该方法首先将有效时间划分若干个时间切片,基于窗口日照分析确定被遮挡窗口的数量,进一步将拟建建筑区域分割为与时间切片等量的方格,并向上拉伸为遮挡小柱,基于小柱棒影和小柱到窗体距离之间的关系,计算窗口日照累计时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最佳值的数学模型;最后,针对该数学模型,设计交叉和变异操作,并增加评价操作,求解最佳建筑高度.实验结果表明,所提方法能够自动求解拟建建筑的高度最优值,并能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间.本文方法还可以在建筑申报以前就计算出该地块的建筑最佳高度,从而计算出该地块最大能开发出的建筑面积,为审批人员批准建筑申报提供了依据,为建筑结构优化设计提供一种有效帮助.

随着我国经济与现代化技术的发展,高层建筑规模和数量快速的增长,人们对高质量居住环境的要求越来越高.以往涉及有关日照方面的建筑优化设计问题,存在计算规则和方法过于复杂,数据精度无法保证以及操作性差等问题.因此,采取更有效的方法对建筑日照进行分析与建筑高度的优化设计势在必行.遗传算法与传统的优化方法相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,计算时间少,鲁棒性高等优点,广泛地应用在建筑优化设计方面.鉴于此,本文提出一种基于遗传算法的日照约束下建筑高度的优化求解方法.该方法首先将有效时间划分若干个时间切片,基于窗口日照分析确定被遮挡窗口的数量,进一步将拟建建筑区域分割为与时间切片等量的方格,并向上拉伸为遮挡小柱,基于小柱棒影和小柱到窗体距离之间的关系,计算窗口日照累计时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最佳值的数学模型;最后,针对该数学模型,设计交叉和变异操作,并增加评价操作,求解最佳建筑高度.实验结果表明,所提方法能够自动求解拟建建筑的高度最优值,并能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间.本文方法还可以在建筑申报以前就计算出该地块的建筑最佳高度,从而计算出该地块最大能开发出的建筑面积,为审批人员批准建筑申报提供了依据,为建筑结构优化设计提供一种有效帮助.

标准遗传算法在求解无约束优化问题时得到了成功的应用,但是多数的工程实例为约束优化问题.目前引入惩罚函数思想的遗传算法是解决约束优化问题最常用的方法,但是使用此方法时参数的设定较为困难.从避免这个困难和提高算法本身性能的角度出发,构造了一种新的算法.首先对非可行个体进行修正,把约束优化问题转化为无约束优化问题;其次,采用了扩大搜索空间选择较优个体的交叉算子,增强了全局搜索能力;最后,在部分较优个体附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通过对2个工程优化实例的求解说明了算法的有效性.

基于分级遗传算法的离散变量结构优化设计——提出一种分级处理的遗传算法，它采用微种群和附加变异算子来减少计算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，这种算法收敛平稳、并取得了较好的效果。　　

遗传算法原理、实现及其在离散变量结构优化设计中的应用——阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤，论述了遗传算法的特点．介绍了遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用情况　　

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、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.算例结果表明,该方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.这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法.

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·

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、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·算例结果表明,该方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·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·

基于边界层理论和转捩区声辐射理论,利用krane偶极子声源模型对liepmann单极子声源模型进行改进,结合回转体头部线型设计理论,采用标准遗传算法,建立了一套完整的回转体头部线型低噪优化设计的方法和模型。优化结果表明:找到了全局最优解,最大降噪量约为11.8%。

工程中檩条用钢量将随新规程《门式刚架轻型房屋结构技术规程》cecs102:2002中活荷载取值的变化而变化。论文结合该新规程和《冷弯薄壁型钢技术规范》gb50018-2002,在常见荷载和柱距条件下,采用遗传算法对简支檩条的截面进行了优化设计,并对新规程中檩条的用钢量进行了分析比较。

针对传统算法在套筒滚子链传动优化设计中全局寻优能力差的问题,改进了标准遗传算法参数,并运用退火罚函数处理约束,提出了基于改进遗传算法的套筒滚子链传动优化设计的方法。开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了套筒滚子链传动的混合离散变量优化设计的实例,所得优化参数符合实际生产的要求。

遗传算法在函数寻优过程中不要求计算函数梯度,对问题没有依赖性,能以较大的概率找到问题的全局最优解。运用遗传算法对钢闸门进行优化设计的实例表明:遗传算法在离散变量的结构优化方面比传统方法更容易找到全局性优化解,节省了撑卧式平板钢闸门的工程造价,提高了数值分析的准确性。

在弯管前安装扰流子，可以减小弯管处二次流强度，降低能量损失，并运用cfd软件对不同参数下的扰流子节能效果数值计算。以l9（33）正交试验以及4组补充试验作为bp神经网络的训练样本，建立在5种雷诺数下扰流子节能效率与扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离3个结构参数的非线性映射关系；扰流子节能效率最大值作为目标函数，再结合遗传算法进行结构参数优化。最终得到在不同雷诺数下扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离的最佳组合形式，并利用有限元方法对结果验证。结果表明，这种优化方案具有可行性；合适的结构参数的扰流子具有良好的节能效果。

在弯管前安装扰流子,可以减小弯管处二次流强度,降低能量损失,并运用cfd软件对不同参数下的扰流子节能效果数值计算.以l9(33)正交试验以及4组补充试验作为bp神经网络的训练样本,建立在5种雷诺数下扰流子节能效率与扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离3个结构参数的非线性映射关系;扰流子节能效率最大值作为目标函数,再结合遗传算法进行结构参数优化.最终得到在不同雷诺数下扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离的最佳组合形式,并利用有限元方法对结果验证.结果表明,这种优化方案具有可行性;合适的结构参数的扰流子具有良好的节能效果.

首先给出了离散变量结构的数学优化模型,提出了子空间搜索的单亲遗传算法,并给出了两个减少计算量的策略。通过两个结构优化的算例表明,文章算法收敛速度快、收敛平稳,为离散变量结构优化设计提供了一种借鉴方法。

基于遗传算法的柱下独立基础优化设计——柱下独立基础应用广泛，其优化设计具有重要意义。建立了独立基础优化设计的数学模型，给出了设计变量、优化目标、约束条件的具体表达形式，阐述了遗传算法的求解过程。工程算例表明，遗传算法能有效地解决独立基础的优化...

以蜗轮的有色金属齿圈体积最小为目标函数,并从设计经验本身、运动性能、边界条件等方面建立合理的约束条件,建立了蜗轮齿圈的优化设计数学模型。应用matlab遗传算法工具箱寻求全局最优解。优化结果表明,采用遗传算法能够快捷有效地对蜗杆齿轮进行优化设计,是对蜗杆齿轮优化设计的一种有效方法。

计算机通信网优化设计,是提升计算机网络性能,更好满足人们上网需要的保障。在进行计算机通信网优化设计过程中,主要考虑到路由器和链路容量分配,以优化设计模型cfa构建为主,该优化过程属于一个较为复杂的非线性0——1规划。遗传算法在计算机通信网优化设计过程中,起到了重要作用。本文对计算机通信网优化设计的研究,将以遗传算法的具体应用为主。

近年来,随着高等教育改革步伐的加快,特别是近年来高校教师工资变动频繁以及复杂程度不断提高,原有的工资管理系统已不能适合工作的需要,改进高校教师工资管理系统是形势所趋.本文引入遗传算法,旨在对高校工资管理系统进行优化,通过高效的信息化手段实现工资的规范化、精细化和智能化管理.

遗传算法在机械工程全局优化设计中的应用

滴灌系统干管设计是否合理,直接影响滴灌系统投资及运行费用,本文以滴灌系统年费用最低为目标,建立了滴灌系统管网优化模型,采用遗传算法对模型进行求解.应用结果表明:该模型及算法能够快速、准确地计算出管网优化方案及水泵优化扬程,适合滴灌系统管网的优化设计.