注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

改进遗传算法的纵列式直升机总体参数优化设计

研究纵列式双旋翼直升机总体参数的优化设计方法,在分析双旋翼气动干扰对旋翼气动特性影响的基础上,采用改进的遗传算法,以运输效率为目标、以飞行性能和重量效率等参数为约束条件,建立优化设计模型,优化纵列式直升机总体参数。以CH-47D纵列式直升机为优化算例,计算结果表明,本文提出的优化方法是可行的,优化效果良好。     

一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

基于遗传算法的无传感器永磁同步电机控制优化

基于实数编码遗传算法．实现对无传感器永磁同步电机(PMSM)控制器参数的选取和优化．速度的估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,以PMSM转子速度的测量值与估计值的偏差信号作为遗传算法自适应度求取的依据,实现协方差矩阵中参数的在线调整,节约了系统协方差参数的求取时间,提高了估计器的估计精度。基于dSPACE的快速控制原型工具验证了该方法的有效性。     

激光捷联惯导系统角增量输入姿态算法

在对经典理想角增量输入的圆锥算法分析总结基础上,提出并推导了更为合适的经典角增量输入圆锥算法通式.在对经典理想角增量与实际工程滤波角增量的圆锥响应对比分析基础上,推导了滤波角增量输入圆锥补偿算法的补偿系数和误差主项通式.最后,利用文中讨论的理想角增量输入和滤波角增量输入圆锥补偿算法,结合激光陀螺惯性导航系统的频谱特性进行了大量的仿真验证.仿真结果表明,文中讨论的角增量圆锥算法有效,能显著提高激光陀螺捷联惯性导航系统的姿态精度.     

具有参数编程功能的陶瓷刀片磨削加工数控系统

提出了一种适用于陶瓷刀片加工的新的插补算法,介绍了基于此算法的陶瓷刀片磨削加工数控系统。此插补算法大大简化了系统设计,提高了刀片的加工精度。用该系统精心设计的５个加工指令,即可完成所有标准刀片和大部分非标准刀片的加工编程。利用系统的参数编程功能,操作者只需选择刀片形状并输入刀片参数,系统可自动生成零件加工程序,完成刀片的加工。     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

体表电位标测中的关键技术——心电信号的数字滤波

小波分析在数字滤波领域中具有广大的应用前景，尤其是对具有时变特性的人体心电信号。该文介绍了如何利用coiflet小波对心电信号进行多分辨率分解和重建，并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到一些实际问题，比如小波基函数的选取，确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。实验结果表明，用coiflet小波对心电信号进行数字滤波，能很好地消除心电信号中的三大干扰；基线漂移、工频干扰和肌电干扰。     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。