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1.
遗传算法在结构优化中的研究进展   总被引:30,自引:1,他引:29       下载免费PDF全文
遗传算法(genetic algorithm)是基于Darwin的进化论和Mendal 遗传学说而形成的新算法,具有全局收敛性和并行性,适用性广,并要求 较少的先验知识,现在已广泛应用于优化、模式识别等方面.本文简要地 介绍了简单遗传算法的基本过程及其数学基础;并从编码机制、收敛性 和算子的研究等方面详细地阐述了遗传算法理论的发展;对约束处理方 式、适应值函数的选取等方面的研究进行分析和评论;最后还提出遗传 算法存在的主要问题和展望.  相似文献
2.
遗传算法求解可行域分离的结构优化问题   总被引:8,自引:1,他引:7  
应用遗传算法求解了两类可行域分离的结构优化问题:局部屈曲约束的桁架拓扑优化问题和动力响应约束优化问题.对第一类问题,提出了新的数学表达式,适合于遗传算法求解.采用了改进的适应度函数及约束处理方法、约束凝聚选择、交叉操作改进和竞争最优保留,提高了遗传算法的效率和可靠性.算例说明,该方法能够克服可行域分离给传统优化算法带来的困难,有效地在多连通可行域中搜索全局最优解.  相似文献
3.
求解具有奇异性的桁架拓扑优化的遗传算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用遗传算法求解具有奇异最优解现象的桁架结构拓扑优化问题。在桁架结构拓扑优化的内力约束ε-放松列式基础上,根据遗传算法特点通过引入拓扑变量提出一种新的优化模型列式。在遗传算法中改进了适应度函数及约束处理方法、选择和交叉操作等,提高了求解算法的效率和可靠性。数值算例以及两种列式的对比分析表明,本文改进的遗传算法和新提出的优化模型列式,能够得到拓扑优化问题的全局最优解。  相似文献
4.
人体上肢运动学动力学建模与仿真技术的研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
根据多体动力学原理,以人体解剖学为基础,对人体上肢进行建模,推导了其动力学和运动学方程,建立了人体上肢四刚体四自由度动力学模型,运用多系统动力学软件ADAMS,结合UG建模功能,对人体上肢动力学和运动学特性进行了分析计算,对人体上肢收臂翻掌过程的运动进行了仿真,并将计算结果与实测数据进行了对比,验证了模型的正确性和有效性。  相似文献
5.
唐文艳  袁清珂 《力学学报》2006,38(6):843-849
提出将改进的遗传算法用于优化具有离散尺寸、连续形状变量的桁架重量.考虑到离散和连续变量的本质,提出了混合编码方法,其中包括二进制和实数编码,整数和实数编码.采用了凝聚选择法——基于约束和适应度值双重标准,完全适应约束问题的本质.竞争保留最优个体方法延长了优良个体的寿命,使好基因有更大的机会遗传给下一代.算例表明改进的遗传算法是可行且有效的.  相似文献
6.
提出了一种改进的遗传算法,用于优化具有离散尺寸、连续形状和0-1拓扑变量的桁架问题。考虑到离散和连续变量的本质,文中提出了混合编码方法,其中包括二进制和实数编码,整数和实数编码。本文采用了凝聚选择法-基于约束和适应度值双重标准,完全适应约束问题的本质。在优化过程中,初始种群和算子具有不确定性,因此有必要检验结构拓扑的合理性。为了增强算法的可靠性,采用了改进的重新开始算子,引入新基因并且探索新空间。求解了典型的算例,证明改进的遗传算法是可行且有效的。  相似文献
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