湖南省教育厅科研基金(03A031)
- 作品数：7 被引量：69H指数：5
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- 基于蚂蚁算法的谐波齿轮传动模糊优化设计被引量：5
- 2006年
- 研究了谐波齿轮传动优化设计问题,建立了其模糊优化设计数学模型。引入蚁群更新策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序,给出了谐波传动的混合离散变量优化设计实例。
- 郭惠昕
- 关键词：谐波齿轮传动混合离散变量蚂蚁算法
- 混合离散变量优化设计的复合遗传算法被引量：22
- 2005年
- 目前,对混合离散变量的遗传算法研究较少,而且现有算法对设计变量的处理不能很好地满足工程设计要求。为此,提出了一种面向设计、制造的设计变量工程化处理方法,能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题。引入了混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的复合遗传算法程序 LSGA。工程设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。
- 郭惠昕张龙庭
- 关键词：混合离散变量遗传算法程序设计优化设计
- 基于蚂蚁算法的混合离散变量机械优化设计方法被引量：7
- 2006年
- 引入蚁群更新、沿途搜索等策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序,通过典型优化设计问题进行了验证,并给出了混合离散变量机械优化设计实例。实例表明,改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强,程序运行可靠。
- 郭惠昕
- 关键词：蚂蚁算法优化设计
- 基于改进遗传算法的离散公差模糊稳健优化设计被引量：2
- 2006年
- 为了解决离散变量优化设计问题,采用了一种面向设计、制造的设计变量离散化处理方法。通过改进最优个体保护策略和混沌移民算子,并引入家族竞争遗传机制对基本遗传算法进行了改进。开发了混合离散变量的改进遗传算法程序LSGA2005,用该程序解决了箱体零件尺寸链的离散公差模糊稳健设计问题。实例表明,该算法全局收敛能力强,具有较好的实用价值。
- 郭惠昕
- 关键词：离散变量改进遗传算法公差模糊稳健优化设计
- 基于混合遗传算法的谐波齿轮传动优化设计被引量：11
- 2006年
- 以谐波齿轮传动体积最小为优化设计目标,建立了混合离散变量优化设计数学模型。引入混沌移民算子,对基本遗传算法进行了改进,以维持群体的多样性,提高全局收敛能力。提出了一种设计变量的离散化处理方法,结合染色体编码的修正技术,在遗传算法中染色体按离散化后的设计变量进行离散搜索。开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了谐波齿轮传动的混合离散变量优化设计实例,所得优化设计参数符合设计规范,不需进一步处理就可直接用于制造。
- 郭惠昕
- 关键词：谐波齿轮传动混合离散变量遗传算法
- 稳健设计研究现状与模糊稳健设计研究进展被引量：25
- 2005年
- 阐述了稳健设计理论的研究现状,对稳健设计研究的热点问题进行了分析,指出了稳健设计理论研究中存在的主要问题,提出了模糊稳健设计的概念。传统稳健设计方法的数学基础是数理统计与概率论,仅考虑随机性干扰因素,因而不能满足工程设计需要。模糊稳健设计是综合考虑产品设计、制造、使用过程中客观存在的各种随机因素与模糊因素,研究这些因素引起产品质量不确定性的规律,从而使产品设计达到优质低价的现代设计方法。讨论了模糊稳健设计的研究内容,对当前的研究进展进行了评述,并指出了稳健设计的发展趋势。
- 郭惠昕
- 关键词：稳健设计模糊稳健设计
- 模糊稳健优化设计中的神经网络技术被引量：2
- 2004年
- 由于模糊稳健设计中的准则函数和约束函数是随机性可控因素与不可控因素的函数,其概率密度函数的表达式难以确定,故在优化设计中采用随机模拟方法.但采用遗传算法进行优化计算时,随机模拟消耗的机时很大,优化计算效率极低.为此,采用BP神经网络对模糊随机函数进行逼近,探讨了神经网络的构造与程序实现方法;用插装式溢流阀调压弹簧的模糊稳健优化设计问题进行了数值仿真与验证.实例表明,BP神经网络的仿真精度可以达到工程优化问题的要求,把遗传算法与神经网络技术相结合,可以有效地求解模糊稳健设计等复杂优化设计问题.
- 郭惠昕
- 关键词：约束函数概率密度函数程序实现模糊稳健设计
