摘要：图的二划分问题是一个典型的NP-hard组合优化问题,在许多领域都有重要应用.近年来,传统遗传算法等各种智能优化方法被引入到该问题的求解中来,但效果不理想.基于理想浓度模型的机理分析,利用拉丁超立方体抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,并在分析图二划分问题特点的基础上,结合局部搜索策略,给出了一个解决图二划分问题的新的遗传算法,称之为拉丁超立方体抽样遗传算法.通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图二划分问题的仿真模拟比较,可以看出新的算法提高了求解的质量、速度和精度.

摘要：针对白骨顶鸡算法求解工程问题时收敛速度慢,易陷入局部最优等不足,提出一种基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法。使用拉丁超立方体抽样增强初始种群的均匀性和多样性;引入非线性决策因子和自适应动态边界机制,提高算法全局搜索和局部开发能力;利用柯西变异对最优解进行扰动,帮助算法跳出局部最优。在16个基准函数、高维函数和工程问题进行仿真,其结果验证,该算法收敛速度和寻优精度良好,在工程问题上具有可行性和有效性。

摘要：针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟以及求解成功率低等缺点,依据拉丁超立方体抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计;结合免疫机制定义染色体浓度、提供选择依据,提出了一种新遗传算法。利用旅行商问题以及最大子团问题为实例对新算法进行了验证,实验结果表明新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均好于经典遗传算法和佳点集遗传算法,说明了新算法的优越性与可行性。

摘要：针对六自由度机械臂史陶比尔RX-90的工作空间求解问题,提出一种基于拉丁超立方体抽样的统计计算方法。用D-H法对机械臂建立数学模型,采用连杆坐标系变换的方法求出其运动学正解。对比了蒙特卡罗法和拉丁超立方抽样(LHS)的优缺点,根据机械臂笛卡尔空间和关节空间的映射关系,设计LHS法分析其工作空间,在计算机输出设备显示工作空间的点云图并且得到各坐标轴取值范围。通过MATLAB机器人工具箱仿真验证了求解结果的正确性和有效性,为后续机械臂轨迹规划及优化、动力学分析、运动精度控制、系统优化等研究方向提供了参考依据。

摘要：针对研制阶段装备使用可用度难以评价的问题,提出了一种将试验设计、仿真建模、回归树分析相结合的综合评价方法。首先,基于离散事件仿真软件Arena建立两级维修保障模式下单部装备使用可用度仿真模型;然后,采用拉丁超立方抽样完成仿真输入想定的设计;最后,在运行仿真模型获得使用可用度输出数据的基础上,应用回归树模型确定了影响使用可用度的关键因素,并进行了实例分析。结果表明:该综合方法在保证仿真精度的同时减少了抽样次数,能对装备使用可用度进行仿真预计和敏感性分析,可用于研制阶段装备保障性试验与评价。

摘要：针对起重机主梁结构的稳健优化设计,研究了拉丁超立方体试验设计技术、近似模型技术、基于方差的稳健设计模型构建过程和利用灰色绝对关联度求解多目标优化问题的方法,选取决定起重机主梁截面的5个主要尺寸参数为输入变量,以主梁跨中最大应力和垂直静刚度为响应变量,构建二次多项式响应面模型。在响应面模型的基础上,利用方差作为稳健性评价指标,以最大应力与垂直静刚度的方差和截面面积为3个目标,构建起重机主梁的多目标稳健优化设计模型,并利用灰色绝对关联度进行优化求解。优化结果表明:考虑参数不确定性的稳健优化设计在一定程度上可以降低性能指标对设计参数的敏感性,同时基于近似模型的优化设计可以为复杂工程提供很大的方便,为工程实际中的稳健优化设计提供指导。

摘要：介绍了结构收缩徐变效应的概率分析方法,分析了高墩大跨连续刚构桥在变形预测方面的不确定特性,明确了其基于概率的时效变形计算及设计准则,确定了重要的统计变量,并在数值模拟中引入旨在提高抽样精度及减少抽样次数的拉丁超立方体抽样。以广西龙滩布柳河大桥为工程背景,进行了相关的概率时效分析,得出了一些有益的结论,为布柳河大桥的施工及监控工作提供有益的指导。