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遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测 被引量:10
1
作者 熊凡 《现代电子技术》 北大核心 2018年第18期166-169,共4页
基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预... 基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数,采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数,设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型,实现网络流量混沌预测。实验结果表明,所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。 展开更多
关键词 遗传算法优化 支持向量机 网络流量 混沌预测 相空间重构 预测模型
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基于遗传算法优化和模糊控制动态优化的自动变速器换挡规律设计 被引量:15
2
作者 高子茵 杜明刚 +1 位作者 李慎龙 李晋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期684-696,共13页
为提高轻型越野战术车辆的整车动力性,针对车辆的自动变速器换挡规律进行优化设计。依据MATLAB/Simulink的仿真环境,构建基于车速和油门开度双参数换挡规律的整车动力模型。以双参数换挡规律的换挡点为优化对象,采用遗传算法对换挡点进... 为提高轻型越野战术车辆的整车动力性,针对车辆的自动变速器换挡规律进行优化设计。依据MATLAB/Simulink的仿真环境,构建基于车速和油门开度双参数换挡规律的整车动力模型。以双参数换挡规律的换挡点为优化对象,采用遗传算法对换挡点进行优化。根据加速度参数能反映车辆纵向动态的特性,引入加速度,采用模糊控制算法对换挡规律进行动态优化设计,构建三参数的模糊控制器。通过仿真模型和实车试验来验证换挡规律优化前后对车辆动力性的影响。结果表明:优化后的控制策略可有效提升车辆的动力性能,能够更加合理分配在动力需求下的发动机和挡位的使用工况,完全满足轻型越野战术车辆复杂路况下对动力性的需求。 展开更多
关键词 轻型越野战术车辆 自动变速器 换挡规律 遗传算法优化 模糊控制优化
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铁路客运量的神经网络与遗传算法优化预测 被引量:1
3
作者 王枭 《黑龙江科技信息》 2016年第22期162-163,共2页
铁路客运量是铁路建设的主要依据来源,它直接影响铁路建设的经济效益和资源配置。传统的铁路客运量的预测方法是基于专家估计或线性化后预测的,具有一定的局限性。基于神经网络和遗传算法理论,提出了一种遗传算法优化的RBF神经网络铁路... 铁路客运量是铁路建设的主要依据来源,它直接影响铁路建设的经济效益和资源配置。传统的铁路客运量的预测方法是基于专家估计或线性化后预测的,具有一定的局限性。基于神经网络和遗传算法理论,提出了一种遗传算法优化的RBF神经网络铁路客运量预测模型,采用遗传算法优化RBF网络权值和相应参数,确定全局最优值,然后训练RBF神经网络得到最优解,最终形成GA-RBF预测模型。实验结果表明GA-RBF预测模型优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。 展开更多
关键词 铁路客运量 RBF神经网络 遗传算法优化 预测精度
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基于关联分析和遗传算法优化BP的隧道围岩变形预测 被引量:10
4
作者 王文玉 王希良 张骞 《铁道标准设计》 北大核心 2020年第5期126-132,共7页
隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响... 隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响隧道围岩变形的主要因素,基于生物进化的思想,用遗传算法优化BP神经网络,并验证该算法的正确性和精确性。应用工程实际,得到空间维预测结果,为实际应用提供借鉴。结果表明,在隧道围岩变形预测中,遗传算法优化神经网络比原始算法精度高,满足隧道围岩变形预测精度的需要,对长大高风险隧道围岩变形预测有一定的参考意义。 展开更多
关键词 隧道工程 围岩变形 预测 灰色关联分析 遗传算法优化BP
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基于遗传算法优化小波神经网络的短期光伏功率预测研究 被引量:3
5
作者 张德天 高阳 宋阳 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2019年第4期293-299,共7页
针对西北地区对光伏功率预测准确性考核要求的提升,提出了一种基于遗传算法优化小波神经网络的短期光伏功率预测模型,利用遗传算法优化小波神经网络,提高模型的预测精度。首先,对原始数据做数据预处理,得到比较理想的数据源;其次,利用... 针对西北地区对光伏功率预测准确性考核要求的提升,提出了一种基于遗传算法优化小波神经网络的短期光伏功率预测模型,利用遗传算法优化小波神经网络,提高模型的预测精度。首先,对原始数据做数据预处理,得到比较理想的数据源;其次,利用遗传算法对小波神经网络进行最佳适应优化赋值,从而避免神经网络陷入局部最小值的问题;最后,对模型进行仿真,并与传统的小波神经网络、BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,优化后的小波神经网络,具有适应度好、预测精度高、鲁棒性能强的能力,且能满足西北能源局实行的新细则要求。 展开更多
关键词 功率预测 遗传算法优化 小波神经网络 数据预处理
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基于遗传算法优化LSSVM的着靶速度建模与预测 被引量:1
6
作者 田珂 常华俊 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第S02期128-132,共5页
测试弹丸的着靶速度是靶场试验的重要科目,但是当弹丸飞行状态异常时,雷达就无法准确测试着靶速度,所以利用已测数据对未能准确测试的数据进行预测就很必要。常用的预测模型是GM(1,1)灰色模型,预测精度不理想。为了提升预测精度,选择采... 测试弹丸的着靶速度是靶场试验的重要科目,但是当弹丸飞行状态异常时,雷达就无法准确测试着靶速度,所以利用已测数据对未能准确测试的数据进行预测就很必要。常用的预测模型是GM(1,1)灰色模型,预测精度不理想。为了提升预测精度,选择采用BP神经网络和支持向量回归机进行预测,但这两个模型的参数是随机选取的,预测精度不是最高,所以选择利用遗传算法优化最小二乘支持向量机预测最优参数。实验结果表明,遗传算法优化最小二乘支持向量机的预测精度最高,误差小于2‰,是预测着靶速度的最佳模型。 展开更多
关键词 着靶速度 GM(1 1)灰色模型 BP神经网络 支持向量回归机 遗传算法优化最小二乘支持向量机
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基于混沌遗传算法优化的LS-SVM边坡位移预测 被引量:2
7
作者 杨念江 樊方涛 《湖南水利水电》 2020年第5期29-32,共4页
利用边坡监测位移的时间序列来预测边坡未来变形,能有效评价边坡的稳定性。以边坡位移时间序列为基础,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立位移预测模型,并考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对建模结果产生较大影响,提出采用变尺度... 利用边坡监测位移的时间序列来预测边坡未来变形,能有效评价边坡的稳定性。以边坡位移时间序列为基础,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立位移预测模型,并考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对建模结果产生较大影响,提出采用变尺度混沌遗传优化算法对LS-SVM建模过程中的参数进行优化。该算法主要的思想是采用混沌变量种群映射到LS-SVM参数取值区间,对经过一次遗传操作的群体进行混沌搜索寻优,引导种群快速进化。最后将该模型应用于实际边坡工程位移预测中,并与常规遗传算法参数优化进行比较,结果表明,该方法的收敛速度更快,预测精度更高,具有较好的适用性。 展开更多
关键词 边坡 位移监测 最小二乘支持向量机 混沌遗传算法优化 预测模型
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基于遗传算法优化LSSVM的初速预测
8
作者 田珂 王荣江 郭丰 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2022年第5期24-28,34,共6页
利用两台初速雷达测试弹丸炮口初速的试验中,当一台雷达的数据出现缺失时,通过建模预测出缺失的数据成为一项必要的工作。预测初速主要采用GM(1,1)模型,但是该模型并不完全适合预测初速,所以预测精度不理想。通过深入分析两台雷达之间... 利用两台初速雷达测试弹丸炮口初速的试验中,当一台雷达的数据出现缺失时,通过建模预测出缺失的数据成为一项必要的工作。预测初速主要采用GM(1,1)模型,但是该模型并不完全适合预测初速,所以预测精度不理想。通过深入分析两台雷达之间的关联性,选择把两台雷达的数据进行融合,同时根据弹丸初速自身的特征,选择建立遗传算法优化LSSVM对缺失的数据进行预测。实验验证时,选择ARIMA模型、GM(1,1)模型、支持向量回归机、BP神经网络作为对比模型,两次验证的结果表明,遗传算法优化LSSVM的预测精度最高,误差远小于1‰,达到了初速雷达测试弹丸初速的误差标准,是预测弹丸初速的最佳模型。 展开更多
关键词 弹丸初速 数据缺失 ARIMA模型 GM(1 1)模型 支持向量回归机 BP神经网络模型 遗传算法优化LSSVM 预测精度
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梯级水库群长期优化调度的逐次优化-遗传算法 被引量:11
9
作者 许银山 梅亚东 +1 位作者 魏婧 涂启玉 《中国农村水利水电》 北大核心 2008年第9期25-27,共3页
梯级水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,提出了一种逐次优化和遗传算法相结合的方法。首先将多阶段优化问题转化为多个两阶段优化问题,然后采用遗传算法求解每个两阶段优化问题。将... 梯级水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,提出了一种逐次优化和遗传算法相结合的方法。首先将多阶段优化问题转化为多个两阶段优化问题,然后采用遗传算法求解每个两阶段优化问题。将该方法应用于大渡河4个梯级水库水电站长期优化调度,结果表明,该方法占用计算机内存少,效率高,收敛速度快,是一种有效的求解水库群优化调度模型的方法。 展开更多
关键词 水库调度 逐次优化-遗传算法 遗传算法 逐次优化算法
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云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略 被引量:1
10
作者 崇阳 《中国新通信》 2013年第21期92-93,共2页
资源调度是云计算的核心问题,传统的遗传算法虽然可以用于云计算环境中的资源调度,但是由于传统遗传算法存在收敛慢、易早熟等特点,所以这种算法并不适应于多聚类环境下的密集型任务调度。基于此,我们提出了云计算环境中优化遗传算法的... 资源调度是云计算的核心问题,传统的遗传算法虽然可以用于云计算环境中的资源调度,但是由于传统遗传算法存在收敛慢、易早熟等特点,所以这种算法并不适应于多聚类环境下的密集型任务调度。基于此,我们提出了云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略以弥补传统遗传算法的不足。本文主要通过对云计算概念的介绍以及如何优化遗传算法的资源调度策略来展开讨论。 展开更多
关键词 云计算环境概念 优化遗传算法 资源调度策略
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基于遗传算法的中国清洁能源需求Logistic预测模型 被引量:12
11
作者 付娟 金菊良 +1 位作者 魏一鸣 蒋尚明 《水电能源科学》 北大核心 2010年第9期175-178,共4页
通过分析中国历年能源需求量变化规律,得出序列近10 a增长趋势与以往明显不同。为准确描述能源需求增长趋势,用整体序列和近10 a序列分别建立Logistic模型,再将两者耦合,并运用遗传算法优化模型参数,由此建立基于遗传算法的能源需求Logi... 通过分析中国历年能源需求量变化规律,得出序列近10 a增长趋势与以往明显不同。为准确描述能源需求增长趋势,用整体序列和近10 a序列分别建立Logistic模型,再将两者耦合,并运用遗传算法优化模型参数,由此建立基于遗传算法的能源需求Logistic中长期预测模型。运用该模型对中国2020年能源需求量进行预测,并构建未来社会经济发展情景,结合碳减排目标推求清洁能源需求量,由此建立基于遗传算法的清洁能源Logistic中长期预测模型,并对中国2020年清洁能源需求量进行预测分析。结果表明,该模型物理概念明确,思路清晰,预测结果与中国能源规划目标相符,具有一定的合理性。 展开更多
关键词 基于遗传算法 中国 清洁能源 能源需求量 Logistic模型 预测模型 GENETIC Algorithm Based Energy REQUIREMENT 增长趋势 中长期 遗传算法优化 序列分 社会经济发展 能源规划目标 预测结果 预测分析 物理概念 模型参数 变化规律
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基于遗传算法的漫湾水电站厂内优化运行研究
12
作者 樊牧 何士华 +2 位作者 朱剑军 樊锦 杨婷婷 《水力发电》 北大核心 2015年第2期70-72,共3页
运用MATLAB采用遗传算法对水电站厂内机组负荷分配情况进行模拟计算,在发电量满足调度要求并保证安全优质的情况下对机组负荷分配进行调整,优化机组运行使电站的耗流量减少;并对计算数据进行分析,研究峰谷负荷差对耗流量的影响。结果显... 运用MATLAB采用遗传算法对水电站厂内机组负荷分配情况进行模拟计算,在发电量满足调度要求并保证安全优质的情况下对机组负荷分配进行调整,优化机组运行使电站的耗流量减少;并对计算数据进行分析,研究峰谷负荷差对耗流量的影响。结果显示,峰谷负荷差对电站耗流量的影响可以做出定量的分析,该结论对于制定峰谷时差电价有一定指导意义,对于安排水电站优化运行,提高水电站运行效率有十分重要的现实意义。 展开更多
关键词 遗传算法:优化运行 峰谷负荷差 漫湾水电站
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基于遗传算法的烧结配料优化方法 被引量:1
13
作者 侯武民 张韬 《数字技术与应用》 2013年第1期118-119,共2页
配料是烧结的基础,烧结配料效果的好坏直接影响到企业的生产效益。传统的烧结配料试算模型存在配料成分不稳定,配料成本高等诸多弊端,本文介绍了利用遗传算法进行烧结优化配料的方法,将优化方案应用到实际生产中取得明显的经济效益。
关键词 烧结优化配料遗传算法
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基于遗传算法的岭回归模型在大坝安全监测中的应用 被引量:5
14
作者 冯宇强 陈五一 +1 位作者 陶丛丛 王锋 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期51-52,127,共3页
针对大坝安全监测数据存在的多重共线性问题,利用岭回归方法建模,并采用遗传算法优化岭参数k。实例结果表明,基于遗传算法优化的岭回归较传统的最小二乘法更合理,结果更符合实际。
关键词 基于遗传算法 岭回归模型 大坝安全监测 GENETIC Algorithm Based DAM Safety Monitoring Regression Model 遗传算法优化 最小二乘法 岭回归方法 线性问题 结果 监测数据 岭参数 建模
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基于DXF文件的数字模切路径优化算法研究
15
作者 陈林林 董竞哲 +1 位作者 徐晓 徐宏伟 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第4期245-252,共8页
针对数字模切直接提取刀线文件数据时图元模切顺序的无序性,即直接按刀线文件所给出的图元路径规划的先后次序进行路径模切,则会出现空刀路径太长的问题,本研究提出了一种基于遗传算法的改进型路径规划方法。首先分析了刀线文件数据特点... 针对数字模切直接提取刀线文件数据时图元模切顺序的无序性,即直接按刀线文件所给出的图元路径规划的先后次序进行路径模切,则会出现空刀路径太长的问题,本研究提出了一种基于遗传算法的改进型路径规划方法。首先分析了刀线文件数据特点,将各图元模切起始点分解为由图元序号和各图元内初始模切点对应的锚点序号组成的染色体,将染色体分割为头部和尾部分别进行变换处理。其中针对图元序号的唯一性特点进行遗传和交叉变换,针对初始模切点对应的锚点序号不能大于该图元中锚点的个数这一特点进行遗传和变异的变换。为了提高效率,避免局部优化,该算法是首先通过一维优化的方法对图元顺序进行了优化,以图元顺序优化结果作为初始染色体序列,然后利用遗传算法进行了再次优化。通过实例计算将该算法和刀线模切的直接路径规划算法进行计算对比,结果表明经该算法优化后的模切路径中空刀程路径长度远小于直接路径规划中的空刀程路径长度,节约运行时间,数字模切效率得到了较大的提高。 展开更多
关键词 数字模切 路径规划 遗传算法优化
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两阶段遗传算法在求解TSP问题中的应用 被引量:5
16
作者 张启义 邱国庆 +1 位作者 寇学智 陈亮 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 北大核心 2011年第1期79-83,共5页
为了提高利用遗传算法求解TSP(traveling saleman problem)问题的能力,给出了一种种群多样性的定义,提出了一种利用2个阈值在贪婪优化遗传算法和退火单亲遗传算法间切换的两阶段遗传算法,从而可以在保持种群多样性的基础上优化种群。两... 为了提高利用遗传算法求解TSP(traveling saleman problem)问题的能力,给出了一种种群多样性的定义,提出了一种利用2个阈值在贪婪优化遗传算法和退火单亲遗传算法间切换的两阶段遗传算法,从而可以在保持种群多样性的基础上优化种群。两阶段遗传算法在种群多样性下降到一定程度时,转换遗传方式,在继续寻优的同时,很快提高种群的多样性,当种群多样性上升到一定程度,又转换为原来的算法,如此重复。仿真算例结果表明:两阶段遗传算法收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均最优解、平均收敛代数和平均耗时优于或与另两种遗传算法相当。 展开更多
关键词 TSP 种群多样性 贪婪优化遗传算法 退火单亲遗传算法 两阶段遗传算法
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改进的遗传算法在FIR滤波器设计上的应用
17
作者 吴云天 《黑龙江科技信息》 2011年第2期71-71,228,共2页
介绍了FIR数字滤波器,提出了一种改进的遗传算法,基于这种算法主要研究一维的FIR DF的优化设计,即用一个因果稳定的离散线性位移不变系统的系统函数去逼近给定的性能要求。
关键词 FIR数字滤波器 优化遗传算法 滤波器设计
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基于栅格法的公交线路优化建模与强化学习 被引量:1
18
作者 夏启元 苏鲍阳 +2 位作者 俸志祥 任展鸿 蒋翠玲 《电子质量》 2024年第3期7-12,共6页
公交线路的布线和优化工作一直是城市规划建设中极为重要的一部分,目前在上海市,这一工作下沉到区级建设和交通委员会实施,但该项工作的落实不仅耗费人力,还往往缺乏科学性,不能满足居民出行需求。针对这一现实问题,将公交线路解构成站... 公交线路的布线和优化工作一直是城市规划建设中极为重要的一部分,目前在上海市,这一工作下沉到区级建设和交通委员会实施,但该项工作的落实不仅耗费人力,还往往缺乏科学性,不能满足居民出行需求。针对这一现实问题,将公交线路解构成站点选址和线路生成两部分。首先,通过栅格法对区域地图和各类数据进行量化建模,使用MATLAB对各类影响公交站点分布的数据进行处理后生成最优公交站点分布;然后,使用Python通过遗传算法生成一组最优化公交路线,并使用强化学习优化算法运行速度,实现了区域内部的公交线路科学性布线优化工作,提高了相关工作的效率。 展开更多
关键词 栅格法建模 强化学习 公交线路优化:遗传算法
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基于GA优化控制规则的汽车主动悬架模糊PID控制 被引量:40
19
作者 王威 薛彦冰 +1 位作者 宋玉玲 杜晓晨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期157-162,共6页
主动悬架是未来汽车悬架的主要发展方向,它能根据车身的振动情况主动调整悬架控制力,使悬架处于最优减振状态,关键问题是如何设计控制规则,从而施加最优控制力,达到进一步改善汽车行驶平顺性目的。对此,以车身垂直振动加速度为控制目标... 主动悬架是未来汽车悬架的主要发展方向,它能根据车身的振动情况主动调整悬架控制力,使悬架处于最优减振状态,关键问题是如何设计控制规则,从而施加最优控制力,达到进一步改善汽车行驶平顺性目的。对此,以车身垂直振动加速度为控制目标,将遗传算法与模糊PID控制策略融合,优化模糊PID控制器控制规则,采用基于GA优化后的模糊PID控制方法对汽车主动悬架进行控制并建立Matlab文本与Simulink相结合的联合仿真模型。仿真结果表明,经GA优化后的模糊PID控制下的主动悬架能很好的减小车身垂直振动加速度,可进一步提高乘坐舒适性。 展开更多
关键词 汽车主动悬架 垂直振动加速度 遗传算法优化 模糊PID控制
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基于ADAMS的电动汽车后悬架性能分析与优化 被引量:2
20
作者 陈双 孙艳 《汽车工程师》 2016年第3期33-35,共3页
为了满足后轮定位参数的优化设计要求,基于虚拟样机技术,建立电动汽车后悬架系统模型,并与ADAMS/Car中提供的悬架系统试验台相结合,完成±50 mm双轮同向跳动试验,分析后悬架系统在随车轮跳动过程中后轮前束角和外倾角随车轮跳动的变... 为了满足后轮定位参数的优化设计要求,基于虚拟样机技术,建立电动汽车后悬架系统模型,并与ADAMS/Car中提供的悬架系统试验台相结合,完成±50 mm双轮同向跳动试验,分析后悬架系统在随车轮跳动过程中后轮前束角和外倾角随车轮跳动的变化;以此为优化目标,应用ADAMS/Insight模块,进行多目标遗传算法优化,使后轮前束角的变化范围由-0.631~0.536°变为-0.214~0.168°,后轮外倾角的变化范围由-0.957~1.284°变为-0.760~1.148°,达到理想的设计变化范围。优化结果表明,结合ADAMS/Insight进行电动汽车后悬架遗传算法优化确保了后悬架系统的良好性能。 展开更多
关键词 电动汽车 后悬架 灵敏度分析 遗传算法优化
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