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1、現(xiàn)代機(jī)構(gòu)學(xué)的理論研究是制造業(yè)的基礎(chǔ),是現(xiàn)代機(jī)械產(chǎn)品發(fā)明創(chuàng)造的源泉,因此對(duì)現(xiàn)代機(jī)構(gòu)學(xué)理論作深入研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和工程應(yīng)用價(jià)值。機(jī)構(gòu)學(xué)理論主要包含機(jī)構(gòu)分析與機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)兩方面的內(nèi)容,而分析與設(shè)計(jì)中的絕大多數(shù)問題都是非線性的,所以,機(jī)構(gòu)學(xué)中非線性問題的建模與求解是現(xiàn)代機(jī)構(gòu)學(xué)理論研究的基本和關(guān)鍵問題之一。
著眼于機(jī)構(gòu)學(xué)中非線性問題的現(xiàn)代計(jì)算智能求解方法,以連桿機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析與設(shè)計(jì)、齒輪機(jī)構(gòu)離散優(yōu)化設(shè)計(jì)等若干問題為對(duì)象,研究其數(shù)學(xué)模型
2、建立方法與差分進(jìn)化算法求解策略。面向機(jī)構(gòu)學(xué)問題提出4種改進(jìn)差分進(jìn)化算法,應(yīng)用這些改進(jìn)算法求解機(jī)構(gòu)分析與設(shè)計(jì)中的連續(xù)和離散優(yōu)化問題。主要研究?jī)?nèi)容如下:
在對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化算法的算子及種群狀態(tài)作嚴(yán)格數(shù)學(xué)定義的基礎(chǔ)上,給出變異、交叉與選擇算子的一步轉(zhuǎn)移概率,應(yīng)用Markov鏈理論分析算法的收斂性。證明了標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化算法既不是全局收斂的,也不是局部收斂的。分析結(jié)論對(duì)指導(dǎo)算法改進(jìn)及其工程應(yīng)用研究具有重要意義。
為保持種群多樣性,
3、融合分類變異策略與混沌逃逸操作,設(shè)計(jì)一種求解無約束優(yōu)化問題的改進(jìn)差分進(jìn)化算法——自適應(yīng)混沌差分進(jìn)化算法(ACDE)。應(yīng)用概率論證明ACDE為全局收斂算法。首先建立平面多桿機(jī)構(gòu)和空間并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)位置分析的無約束優(yōu)化模型,再應(yīng)用ACDE求解這類問題。數(shù)值實(shí)例表明,ACDE能求出機(jī)構(gòu)的高精度位置正解,且具有良好穩(wěn)定性。
將自適應(yīng)雙種群差分進(jìn)化算法和自適應(yīng)罰函數(shù)方法有機(jī)結(jié)合,設(shè)計(jì)一種求解約束優(yōu)化問題的改進(jìn)差分進(jìn)化算法——雙種群約束差
4、分進(jìn)化算法(BCDE)。建立了鉸鏈四桿機(jī)構(gòu)近似運(yùn)動(dòng)學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì)的粗略、精細(xì)搜索模型,均為非線性約束優(yōu)化問題。首先應(yīng)用BCDE進(jìn)行粗略搜索,求出近似運(yùn)動(dòng)學(xué)優(yōu)化解,然后在其鄰域內(nèi)應(yīng)用BCDE進(jìn)行精細(xì)搜索,使最大誤差最小化。數(shù)值實(shí)例表明,BCDE優(yōu)于對(duì)比算法且具有良好穩(wěn)健性。
面向機(jī)構(gòu)離散約束優(yōu)化問題,設(shè)計(jì)一種離散差分進(jìn)化算法(DDE)。提出評(píng)價(jià)種群多樣性的新測(cè)度——種群二次平均基因距離及基于新測(cè)度的混沌移民操作。融合自適應(yīng)罰函數(shù)方法
5、與混沌移民操作,開發(fā)面向機(jī)構(gòu)離散約束優(yōu)化問題的自適應(yīng)罰函數(shù)混合離散差分進(jìn)化算法(HDDE)。最后,應(yīng)用HDD求解齒輪機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)中的離散約束優(yōu)化問題,其計(jì)算性能優(yōu)于對(duì)比算法。
借鑒扇形采樣技術(shù),將二次變異雙種群差分進(jìn)化算法與約束處理方法相結(jié)合,設(shè)計(jì)求解約束多目標(biāo)優(yōu)化問題的差分進(jìn)化算法——基于扇形采樣的約束多目標(biāo)差分進(jìn)化算法(SS-CMODE)。建立了曲柄搖桿機(jī)構(gòu)、大尺度夾持機(jī)構(gòu)和二級(jí)斜齒圓柱齒輪機(jī)構(gòu)的約束多目標(biāo)優(yōu)化模型,并應(yīng)用SS
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