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改进的GA算法及其在反共振机设计中的应用
  • ISSN号:1008-0562
  • 期刊名称:《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TD156[矿业工程—矿山地质测量]
  • 作者机构:[1]东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳110004, [2]沈阳化工学院机械工程学院,辽宁沈阳110142, [3]辽宁省交通高等专科学校机械电子工程系,辽宁沈阳110122
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50775029);辽宁省教育厅攻关项目(2004D089)
中文摘要:

在满足工况要求的基础上,为使下质体振幅为小量,对振动机的动力参数进行多目标优化。结合反共振振动机的特点,提出了列表参数集遗传算法,该算法将由某一目标所得的参数集以列表形式表示,继而只对各参数的编号进行编码进行遗传优化。同时,使用对标准遗传算法中的交叉操作的改进方式,扩大了每一代的搜索范围,提高了收敛速度。利用所提算法对反共振振动机的动力参数进行了优化,优化结果满足要求且说明算法使有效和实用的。

英文摘要:

The anti-resonant vibration machine(ARVM) can effectively decrease the force to the base. Because the amplitude of down-body must be small and the multi-objective optimization of dynamical parameters is important to ARVM. According to the characteristic of ARVM, the list parameters aggregation genetic algorithm is presented. In this new genetic algorithm, the parameters obtained from one of optimal objective are listed, and the serial number of every parameter is coded, and the genetic algorithm is based on the coded serial number. At the same time, the improved crossover operation is used to enlarge the search space and increase the convergence rate The novel algorithm is applied to the optimization design of the ARVM, the results show that the algorithm is effective and practical.

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期刊信息
  • 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省教育厅
  • 主办单位:辽宁工程技术大学
  • 主编:邵良彬
  • 地址:辽宁阜新市辽宁工程技术大学北校区学报编辑部16信箱
  • 邮编:123000
  • 邮箱:xuebao999999@126.com
  • 电话:0418-3350453
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-0562
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1379/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,辽宁省一级刊物
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:19090