摘要：在分析粒子群优化原理基础上,引入模拟退火机制以一定的概率对部分粒子的速度及位置执行更新操作,建立了粒子群惯性量权重因子及学习因子的模糊逻辑控制器以实现粒子群参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力。通过运用常规优化方法、遗传算法及参数自适应调整的粒子群优化方法对起重机结构主梁截面优化设计对比可知:采用粒子群参数调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点。

摘要：开发了基于MATLAB环境的DTⅡ型固定式带式输送机计算机辅助设计系统,提出RBF神经网络对参数智能选择的方法,提高了系统的设计计算能力和对数据的处理能力。

摘要：改进了遗传算法的适应度、交叉算子及变异算子,即依据统计规律求概率适应度;对交叉算子的改进,将在随机配对交叉基础上引入人工干预思想;在处理变异算子时引入了人工诱变的思想.采用这种改进的遗传算法优化液压锚杆钻机冲击结构的设计参数.通过优化设计计算结果表明,该改进方法在钻机其他结构理想设计的情况下能使钻机的工作效率从70.8%提高到75.6%,同时这种改进遗传算法也为钻机的其他结构优化设计提供了一种很好的优化方法.

摘要：根据模拟退火算法的基本原理,定义了动力头优化的目标函数及各种约束条件,给出了模拟退火算法对动力头优化的具体过程.分析对比了常规退火算法同改进的退火算法及采用MATLAB工具箱中fmincon函数对动力头优化的结果.优化结果和实验分析表明,采用改进的模拟退火算法对动力头优化设计是获取问题最优解的好方法.

摘要：将灰关联分析方法应用到机械设计综合评价体系各模块,实现了机械产品设计的综合评价。实例表明,该方法能处理复杂、多层、且信息不完备的问题,是一种比较好的评价方法,为进行产品设计提供了重要保证。

摘要：为提高遗传算法的优化求解性能,从4个方面对遗传算法进行改进:即对障碍项及惩罚项因子的动态变化实现适应度函数的动态变化;对约束函数规格化处理以提高算法的搜索稳定性和算法的收敛速度;采用共享函数的方法使进化个体极易跳出局部最优而达到全局收敛;控制参数的动态变化以适应进化过程不同时期的需要.整个改进措施以面向对象的方法加以实现,并通过单级圆柱齿轮减速器设计实例验证,结果表明相对于常规优化算法,改进后的遗传算法使减速器体积减小25.8%,相比传统遗传优化算法使减速器体积减小5%,从而表明该改进遗传算法具有较高的优化求解效果.

摘要：Petri网作为一种描述并行、异步、分布式和随机性等特征功能的建模工具,近年来在计算机、自动化及制造等领域得到广泛的应用。本文探讨了Petri网在现代设计中的应用,着重阐述了petri网在产品设计过程中的知识表示、知识推理、概念设计、并行设计和协同设计等方面的具体应用。最后,对petri网今后在产品设计中的发展方向提出了展望。

摘要：在先前对外螺纹轧机的研究及对轧辊有限元数值模拟的基础上 ,进一步采用人工神经网络方法 ,得出了轧辊设计的最佳参数 。

摘要：为了解决自适应共振理论(adaptive resonance theory,ART)网络对新的输入样本处理能力差,网络记忆能力差,径向基(radial basis function,RBF)网络选择径向基函数,确定隐节点数目困难的问题,设计了一种基于ART与RBF网络的混合网络模型。将ART网络的特点引入到RBF网络中,通过ART网络的识别与比较功能快速确定RBF网络最少的隐节点数目,同时通过ART理论中警戒门限的检验在线确定是否合并或删除隐节点。并且引入了异常数据修正方法和模糊预处理方法。通过MATLAB神经网络工具箱,对该混合网络进行仿真试验。结果表明:该方法能够有效地减少隐含在数据中的随机性,加快神经网络收敛速度,提高神经网络的建模精度。

摘要：在分析粒子群优化算法基本原理的基础上,建立了粒子群优化的差分优化模型.通过对差分方程特征根的求解及分析,得出了粒子群算法的收敛区域.为了验证收敛区域的有效性,从6个不同方面的参数设置对收敛性区域进行数值仿真,仿真结果验证了收敛区域的正确性,得出了粒子群算法参数设置的经验性公式.同时差分方程特征根的分析方法为其他智能算法的参数设置提供了一套很好的参数设计方法.