机械振动交互式遗传算法粗糙集汽车行驶平顺性论文_汽车平顺性分析题
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基于隐式性能指标的机械振动优化设计
【摘要】 近些年,优化算法已经成为研究与应用领域一种非常重要的工具,利用遗传算法的优化原理,普通遗传算法在解决机械振动优化设计方面的问题具有很大的优势。遗传算法已经广泛的应用于机械振动优化设计中,虽然解决了一部分机械设计中遇到的问题,但是这种算法往往只能解决性能指标用显示函数表达的优化问题。而在实际的工程中,很多系统优化问题的性能指标并不能用显示的函数表达出来,这方面属于隐式性能指标的优化问题,采用传统的遗传算法不能解决此类问题。本文主要提出了一种交互式遗传算法优化算法,通过用户给出适应度值参与进化过程,突破传统遗传算法的主要缺陷来优化解决机械振动方面的实际问题,这种优化方法能启发式的搜索到全局最优解的较小区域,而且不会陷入局部最优解,解决了部分隐式性能指标下的机械振动优化问题。对于交互式遗传算法人的疲劳问题,本文采用粗糙集理论的分类约简功能解决,从而解决了隐式性能指标下的机械振动优化设计。本文根据交互式遗传算法,开发了一套机械振动优化设计测试系统。该系统是在Visual C++ 6.0的环境下利用MFC开发工具完成的。程序采用文档/视图结构,将后台的数据管理和前台的用户交互分离开来,极大的方便...更多还原
【Abstract】 In recent years, optimization has become an important tool for research and application.Experts have given in detail about the principle of genetic algorithm optimization and the general application of genetic algorithms applied to optimal design of the advantages of mechanical vibrations.Some articles have been using genetic algorithm to solve the plight of mechanical vibration, but traditional genetic algorithm can only solve the system optimization problem with a clear(explicit)expreion....更多还原
【关键词】 机械振动； 交互式遗传算法； 粗糙集； 汽车行驶平顺性；
【Key words】 Mechanical vibration； interactive genetic algorithm； rough set； vehicle ride comfort； 摘要 4-5 Abstract 5-6 第1章 绪论 10-15
1.1 课题来源和研究意义 10-11
1.2 国内外研究现状 11-12
1.3 论文的创新点及主要研究内容 12-13
1.4 论文的内容组织形式 13-15
第2章 隐式性能指标机械振动优化方法 15-24
2.1 交互式遗传算法的概念 15-18
2.1.1 交互式遗传算法与传统遗传算法的区别 15-17
2.1.2 交互式遗传算法的特点 17-18
2.2 交互式遗传算法的核心问题 18-20
2.2.1 个体适应值估计 19
2.2.2 加速进化收敛 19-20
2.3 交互式遗传算法的环境 20-22
2.3.1 交互式遗传算法的环境 20-21
2.3.2 交互式遗传算法环境的波动性和不一致性 21-22
2.4 开发工具及环境 22-23
2.5 本章小结 23-24
第3章 属性相对约简启发式遗传算法 24-32
3.1 基于遗传算法的粗糙集知识抽取方法 24-26
3.2 粗糙集最小属性集选择 26-27
3.3 属性集选择的贪心算法 27
3.4 基于交互式遗传算法的属性相对约简 27-31
3.5 本章小结 31-32
第4章 基于隐式性能指标的机械振动优化设计实例 32-43
4.1 汽车行驶平顺性的主要指标 32-39
4.1.1 平顺性评价指标 33-36
4.1.2 1/3 倍频带分别评价法 36-38
4.1.3 总加权值评价法 38-39
4.2 汽车行驶平顺性的辅助评价指标 39
4.3 汽车振动模型 39-42
4.3.1 系统的力学和数学模型 39-40
4.3.2 系统的频率响应特性 40-41
4.3.3 系统的振动响应量的幅频特性 41
4.3.4 系统响应量的功率谱密度 41-42
4.4 基于交互式遗传算法的汽车平顺性的优化 42
4.4.1 设计变量的确定 42
4.4.2 目标函数的建立 42
4.5 本章小结 42-43
第5章 交互式遗传算法软件开发与功能实现 43-62
5.1 MFC 开来发工具概述 43-44
5.2 MFC 文档/视图结构分析 44-46
5.3 软件实现的总体流程 46-48
5.4 算法程序的设计与实现 48-59
5.4.1 根据实际问题进行编码 49-50
5.4.2 设定遗传操作的各参数 50-51
5.4.3 产生初始种群 51-52
5.4.4 遗传操作程序设计 52-55
5.4.5 人机交互操作程序 55-56
5.4.6 进化终止条件判断程序 56
5.4.7 世代进化过程的实现 56-57
5.4.8 在窗口中输出每一代的结果 57-59
5.5 交互式遗传算法的优化结果 59-61
5.6 本章小结 61-62 第6章 全文总结与展望 62-64
6.1 总结 62-63
6.2 展望 63-64 参考文献
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