基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法

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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页

目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多

关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承

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HHGA-RBFNN在DGS设计中的应用 被引量：2

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作者 杜道鹏 高卫东 李乐 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2010年第5期60-63,共4页

将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真。... 将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真。实验结果表明,应用混合递阶遗传算法优化的径向基函数神经网络,具有很高的拟合精度和很好的泛化能力,可以与时域有限差分分析方法结合,辅助微带缺陷接地结构的设计。 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 径向基函数神经网络 缺陷接地结构 传输系数

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基于HHGA─RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究 被引量：1

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作者 李正强 郑世杰 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期347-351,共5页

针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收... 针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收敛速度和避免早熟现象的出现。搭建了复合材料结构健康监测实验系统,并将实验模态分析结果归一化后送入训练好的RBF神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度的辨识仿真。结果表明基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络(HHGA─RBF)收敛速度快,鲁棒性好,精度高。 展开更多

关键词 RBF神经网络 混合递阶遗传算法 自适应 结构损伤监测

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SA-HHGA优化RBF神经网络的方法及应用 被引量：1

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作者 黄建招 谢建 +1 位作者 高钦和 李良 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期209-212,共4页

提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘法确定网络的输出权值。将... 提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘法确定网络的输出权值。将此方法应用于典型实例,并与其他四种方法进行对比,通过试验结果证明了该方法的准确率明显优于其他四种方法,方法的可行性和优越性得到验证。 展开更多

关键词 模拟退火 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 故障诊断

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基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络学习算法及其应用 被引量：27

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作者 石红瑞 刘勇 +1 位作者 刘宝坤 李光泉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期627-630,共4页

在研究径向基神经网络学习算法的基础上 ,提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法 .该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起 ,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数 ,并具有较高的学习效率 .采用... 在研究径向基神经网络学习算法的基础上 ,提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法 .该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起 ,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数 ,并具有较高的学习效率 .采用基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络对混沌时间序列学习和预测 ,取得了较好的效果 . 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 学习算法 混沌时间序列

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大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究 被引量：19

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作者 石中盘 赵铁石 +2 位作者 厉敏 赵延治 丁长涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1062-1069,共8页

为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优... 为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦。建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程。以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25%和2.59%,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高。 展开更多

关键词 六维力传感器 大量程 静态解耦 混合递阶遗传算法 小波神经网络

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混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究 被引量：5

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作者 冯冀宁 刁哲军 +1 位作者 杨晓波 刘红运 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1112-1114,共3页

在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特... 在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。 展开更多

关键词 小波神经网络 混合递阶遗传算法 优化

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混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用 被引量：1

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作者 刘科峰 张韧 +3 位作者 洪梅 余丹丹 王彦磊 高扬 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期507-511,共5页

采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型。针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数。该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有... 采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型。针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数。该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率。将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高。 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 副热带高压

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基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报 被引量：2

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作者 杨为民 赵杰 +1 位作者 韦生勇 贾哲 《控制工程》 CSCD 2007年第B05期33-34,63,共3页

针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。... 针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。仿真结果表明,此算法在一定程度上提高了RBF网络的优化收敛速度和训练测试精度。某钢铁公司提供的实际冶炼数据试验,也证明了该模型预报精度较高,对提高生产的质量有重要意义。 展开更多

关键词 转炉 混合递阶遗传算法 RBF神经网络

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基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络 被引量：2

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作者 刘勇 李光泉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第6期486-490,共5页

提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法——混合递阶遗传算法 .它具有较高的学习效率 ,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数 .利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测 ,取... 提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法——混合递阶遗传算法 .它具有较高的学习效率 ,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数 .利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测 ,取得了较好的效果 . 展开更多

关键词 径向基神经网络 奇异值分解 混合递阶遗传算法 学习算法

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基于对地观测需求分析的多星协同任务规划研究 被引量：3

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作者 崔锦甜 张新 +1 位作者 程博 沈宇 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期380-387,共8页

由于对地观测的应用目标不同,各业务部门对遥感数据的需求存在差异。为了在多星协同任务规划中最大限度地满足用户提出的任务需求,构建了对地观测任务需求模型,整合了观测要素对于传感器的观测时限、空间分辨率和光谱需求,并基于改进层... 由于对地观测的应用目标不同,各业务部门对遥感数据的需求存在差异。为了在多星协同任务规划中最大限度地满足用户提出的任务需求,构建了对地观测任务需求模型,整合了观测要素对于传感器的观测时限、空间分辨率和光谱需求,并基于改进层次分析法(AHP)评估了卫星资源对于任务需求的适宜度;进而,提出了以任务需求适宜度及任务优先级为优化子目标的约束满足模型,通过遗传禁忌混合算法实现了时空谱一体化的多星对地协同观测。以“一路”重点区域南海及周边地区为试验区域,结果表明,本文提出的方法取得的目标函数平均值及任务需求适宜度平均值较大,能够对成像点目标分配适宜观测的卫星资源。通过对比三种算法,本算法的运行时间较短,能够满足实际应用需求。 展开更多

关键词 多星协同观测 应用需求 层次分析法(AHP) 多约束优化模型 遗传禁忌算法

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