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基于遗传算法优化Elman神经网络的机床热误差建模 被引量:5
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作者 黄玉春 田建平 +2 位作者 杨海栗 胡勇 张良栋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2015年第4期74-77,共4页
为了提高数控机床热误差模型的预测精度,以某型号立式加工中心为实验对象,采用模糊聚类与灰色综合关联度相结合的方法对机床测温点进行优化,将测温点从8个减少到3个。利用遗传算法(GA)优化的Elman神经网络建立了主轴热漂移误差预测模型... 为了提高数控机床热误差模型的预测精度,以某型号立式加工中心为实验对象,采用模糊聚类与灰色综合关联度相结合的方法对机床测温点进行优化,将测温点从8个减少到3个。利用遗传算法(GA)优化的Elman神经网络建立了主轴热漂移误差预测模型,通过实例比较了GA-Elman神经网络模型与普通Elman神经网络模型的预测效果。结果表明,与普通Elman神经网络所建的预测模型相比,GA-Elman神经网络模型对主轴轴向热漂移误差的预测精度较高,残差较小,网络的泛化能力较好。 展开更多
关键词 立式加工中心 热误差 ELMAN神经网络 遗传算法优化
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基于遗传算法优化的汽车主动转向控制研究 被引量:4
2
作者 霍春宝 程艳 +2 位作者 王京 吴玉尚 王燕 《机电工程》 CAS 2016年第1期122-126,共5页
针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经... 针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的线控转向系统。通过选择典型工况,利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对不同的控制方法进行了仿真验证。研究结果表明,基于遗传算法优化的BP网络控制对汽车主动转向控制效果较好,能使实际横摆角速度对理想的横摆角速度实现很好的跟踪,并显著提高了汽车行驶稳定性。 展开更多
关键词 汽车 汽车主动转向 遗传算法优化BP网络的控制 横摆角速度 稳定性
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遗传算法优化的汽车混流装配线投产排序决策 被引量:5
3
作者 黄银娣 卞荣花 +1 位作者 徐振 余伟 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2011年第10期83-88,96,共7页
采用遗传算法,以车辆完成装配的总等待时间最少为目标,对汽车混流装配线进行投产排序优化,通过AutoMod仿真软件和遗传算法优化,得出了优化方案,其目标值减少69.5%,大大提高了企业生产效率,从而证明了遗传优化算法的有效性。
关键词 投产排序 混流装配 遗传算法优化
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遗传算法优化的线性二次型调节器控制下3-UPS并联机器人稳定性分析 被引量:4
4
作者 王林军 史宝周 +3 位作者 张东 徐博 朱宗孝 周兰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期112-123,共12页
通过对3-UPS并联机器人进行动力学建模与状态空间分析,基于遗传算法(GA)优化的线性二次型调节器(LQR)控制方法对其进行控制仿真,结合多体系统振动理论,并运用MATLAB软件和ADAMS软件联合仿真,分别对该并联机器人在动平台施加外部载荷、... 通过对3-UPS并联机器人进行动力学建模与状态空间分析,基于遗传算法(GA)优化的线性二次型调节器(LQR)控制方法对其进行控制仿真,结合多体系统振动理论,并运用MATLAB软件和ADAMS软件联合仿真,分别对该并联机器人在动平台施加外部载荷、定平台施加随机振动,以及动、定平台施加复合干扰3种情况下机器人的末端稳定性进行分析。结果表明:GA优化的LQR控制下,机器人动平台质心振动的衰减时间和振动幅度都明显减小,且共振峰也明显降低,但是高频振动处的减振效果不明显;机器人动平台质心x和y方向的共振频率均保持在5 Hz左右,而z方向的共振频率却有明显的后移现象,逐渐向高频(10 Hz)靠近。该研究为分析并联机器人稳定性与工作精度提供了一定的理论基础。 展开更多
关键词 并联机器人 遗传算法优化 线性二次型调节器控制 稳定性分析
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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
5
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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遗传算法优化的非线性悬架系统仿真研究
6
作者 刘涛 张勇 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第5期709-714,共6页
以四分之一汽车模型为研究对象,通过线性减振弹簧构建非线性Duffing振子,提出一种切实可行的非线性悬架系统构建方法。利用增维精细积分法求解非线性悬架系统动力学模型;以车身总加权加速度均方根值最小为优化目标,汽车偏频取值为约束条... 以四分之一汽车模型为研究对象,通过线性减振弹簧构建非线性Duffing振子,提出一种切实可行的非线性悬架系统构建方法。利用增维精细积分法求解非线性悬架系统动力学模型;以车身总加权加速度均方根值最小为优化目标,汽车偏频取值为约束条件,建立非线性悬架系统的优化模型,引入遗传算法,确定非线性悬架最优的弹簧刚度和阻尼系数;进行SIMULINK仿真,对比非线性悬架系统相与传统线性悬架系统的减振效果,进一步证明了所构建的非线性悬架系统的可行性和优越性,为非线性悬架方面的研究提供了一种新方法。 展开更多
关键词 DUFFING振子 非线性悬架 增维精细积分法 遗传算法优化
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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:17
7
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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基于遗传算法优化的仿人足球机器人步态规划研究 被引量:5
8
作者 吴泽琦 吴根忠 《机电工程》 CAS 2012年第11期1340-1344,共5页
针对机器人足球比赛的特点及实现仿人足球机器人稳定快速步行的要求,提出了一种基于遗传算法优化的步态规划方法。首先,分析了仿人足球机器人一个完整步行周期的运动过程,根据步行中髋关节运动连续和踝关节运动间断的特点,分别采用三次... 针对机器人足球比赛的特点及实现仿人足球机器人稳定快速步行的要求,提出了一种基于遗传算法优化的步态规划方法。首先,分析了仿人足球机器人一个完整步行周期的运动过程,根据步行中髋关节运动连续和踝关节运动间断的特点,分别采用三次样条插值与高次多项式插值进行了轨迹插值;其次,以零力矩点(ZMP)稳定裕度为参数构造了目标函数;最后,利用遗传算法(GA)对规划的步态进行了优化,从而得到了ZMP稳定裕度相对较大的稳定步态。仿真结果表明,该方法规划的步态能实现仿人足球机器人更稳定地步行。 展开更多
关键词 仿人足球机器人 步态规划 高次多项式插值 三次样条插值 零力矩点 遗传算法优化
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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:11
9
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LSSVM的着靶速度建模与预测 被引量:1
10
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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基于遗传算法优化LSSVM的初速预测
11
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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基于遗传算法的双离合器式变速器换挡过程离合器摩擦力矩优化控制 被引量:4
12
作者 胡宏伟 王向红 武和全 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2011年第3期489-492,496,共5页
为提高双离合器式变速器(DCT)的换挡品质,以一个相邻换挡过程为例建立了DCT换挡过程的动力学模型,分析了DCT换挡品质的评价指标,提出了以冲击度和滑摩功的综合换挡品质系数最小为优化目标,应用遗传算法进行换挡品质全局优化的方法,实现... 为提高双离合器式变速器(DCT)的换挡品质,以一个相邻换挡过程为例建立了DCT换挡过程的动力学模型,分析了DCT换挡品质的评价指标,提出了以冲击度和滑摩功的综合换挡品质系数最小为优化目标,应用遗传算法进行换挡品质全局优化的方法,实现了对换挡过程两个离合器摩擦力矩的优化控制。结果表明:遗传算法可以应用到DCT的换挡控制优化,有效改善了换挡品质,与交叉验证法相比,综合换挡品质系数降低8%以上。 展开更多
关键词 双离合器式自动变速器 换挡品质 遗传算法优化
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基于遗传算法的往复走丝电火花多次切割加工参数优化 被引量:8
13
作者 李强 白基成 +2 位作者 郭永丰 李朝将 朱国征 《电加工与模具》 2010年第5期61-64,68,共5页
根据正交试验结果,从电参数与非电参数方面分析了各个因素对加工精度的影响,确定影响较大的因素后,对其进行单因素试验,然后运用MATLAB等工具对试验数据进行拟合得到目标函数。运用遗传算法优化目标函数,得到加工效率和加工精度都较佳... 根据正交试验结果,从电参数与非电参数方面分析了各个因素对加工精度的影响,确定影响较大的因素后,对其进行单因素试验,然后运用MATLAB等工具对试验数据进行拟合得到目标函数。运用遗传算法优化目标函数,得到加工效率和加工精度都较佳的加工参数,最后对得到的加工参数进行验证。运用此优化方法到生产加工中,对提高往复走丝电火花线切割机床的性能有重要意义。 展开更多
关键词 电火花线切割加工 多次切割 正交试验 遗传算法优化
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优化遗传算法寻优的SVM在短期风速预测中的应用 被引量:59
14
作者 颜晓娟 龚仁喜 张千锋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期38-42,共5页
针对遗传算法存在的早熟和收敛慢的问题,提出一种融合小生境算法、免疫算法的优化遗传算法。一方面通过疫苗因子引导初始种群的生成,使个体具有某些优秀基因,减少寻优时间,并随数据的更新,提出疫苗因子和参数寻优范围的自适应更新机制... 针对遗传算法存在的早熟和收敛慢的问题,提出一种融合小生境算法、免疫算法的优化遗传算法。一方面通过疫苗因子引导初始种群的生成,使个体具有某些优秀基因,减少寻优时间,并随数据的更新,提出疫苗因子和参数寻优范围的自适应更新机制。另一方面在种群的进化过程中,通过小生境遗传算法维护种群的多样性。实验结果表明,将基于优化遗传算法寻优的SVM应用到短期风速预测中是可行的,具有较高的预测精度和收敛速度。 展开更多
关键词 优化遗传算法 短期风速预测 SVM 参数寻优 自适应更新
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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
15
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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基于遗传算法的中国清洁能源需求Logistic预测模型 被引量:13
16
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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一种混合粒子群优化遗传算法的高分影像特征优化方法 被引量:3
17
作者 唐晓娜 张和生 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第6期113-118,共6页
针对高分遥感影像分类过程中面临的特征维数高、数据冗杂度严重问题,从机器学习的角度提出了混合粒子群优化遗传算法的特征优化方法。此方法发挥2种机器学习算法优势,以Relief F算法进行初步特征筛选,再利用新二进制粒子群优化遗传算法... 针对高分遥感影像分类过程中面临的特征维数高、数据冗杂度严重问题,从机器学习的角度提出了混合粒子群优化遗传算法的特征优化方法。此方法发挥2种机器学习算法优势,以Relief F算法进行初步特征筛选,再利用新二进制粒子群优化遗传算法确定优化特征集用于随机森林分类器进行城市用地信息的提取。通过与全特征、Relief F算法、GABPSO算法3种特征提取方法进行比较,验证此方法的优越性。结果表明,基于Relief F和GANBPSO算法的混合特征选择方法能够在提取较少特征变量的情况下获得较高的精度,总精度和Kappa系数分别为91.17%和0.874,与传统方法相比具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 高分遥感影像 随机森林 RELIEF F算法 粒子群优化遗传算法 特征选择
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结合SMOTE技术与优化算法的支持向量机在慢性心衰不良结局预测中的应用 被引量:1
18
作者 李晓桐 程璠 +3 位作者 田晶 闫晶晶 张岩波 韩清华 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第6期802-806,共5页
目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西... 目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西省两所三级甲等医院心内科确诊为慢性心力衰竭的1183例住院患者,收集患者的病历资料。基于原始训练集构建logistic回归(logistic regression,LR)与支持向量机模型,同时结合SMOTE算法构建LR、SVM、遗传算法支持向量机(genetic algorithm support vector machine,GA-SVM)和粒子群支持向量机模型(particle swarm support vector machine,PSO-SVM),通过灵敏度(sensitivity,SEN)、准确度(accuracy,ACC)、特异度(specificity,SPE)、G-means、F-measure、ROC曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)等指标综合评价各模型的分类性能。结果相较于对原始数据进行直接分类,应用SMOTE技术均衡化数据集后,模型性能明显提高。均衡化训练集构建LR、SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型结果表明,GA-SVM和PSO-SVM在SPE、ACC指标低于LR;SEN、G-means、F-measure和AUC均优于LR。GA-SVM和PSO-SVM的综合效果显著高于SVM(SEN、G-means、F-measure指标表现均优于SVM)。结论基于均衡化数据集构建GA-SVM或PSO-SVM模型可提高SVM对于心衰预后的预测性能。 展开更多
关键词 SMOTE 支持向量机 遗传算法优化 粒子群算法优化 慢性心力衰竭
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基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别 被引量:2
19
作者 裴模超 张建军 +1 位作者 李洪儒 于贺 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1280-1288,共9页
退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难。首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolmogorov-Smirnov(KS)检验和Benja... 退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难。首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolmogorov-Smirnov(KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm, BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier, SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化。通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH;CAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能。 展开更多
关键词 旋转机械 退化状态识别 双目标优化遗传算法 支持向量机分类器
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基于DXF文件的数字模切路径优化算法研究 被引量:1
20
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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