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遗传算法的超大跨度充气结构设计优化
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《哈尔滨工业大学学报》2014年 第9期46卷 86-91页
作者:杨永强 马云鹏 林康 武哲北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191 
为了提高超大跨度充气结构设计水平和研发效率,用遗传算法和有限元分析相结合的优化方法进行了超大跨度充气结构设计优化.应用ABAQUS有限元分析软件建立了充气结构有限元模型并进行计算分析,采用遗传算法进行优化,经繁殖和进化后获得最...
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遗传算法在奇点法设计平面叶栅中的应用
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《中国电机工程学报》2002年 第11期22卷 97-99页
作者:冯建军 罗兴锜西安理工大学水利水电学院陕西西安710048 
提出了一个基于小生境遗传算法的平面叶栅优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型初始骨线,在最大厚度一定的条件下,采用NACA-0012型空气动力翼型的厚度分布规律对已知骨线进行加厚得到翼型,从而得到平面叶栅。然后通过遗传算...
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遗传算法在HFETR堆芯优化设计中的应用
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《核动力工程》2003年 第4期24卷 323-326,343页
作者:彭钢中国核动力研究设计院成都610041 
研究遗传算法在HFETR堆芯优化设计中的应用。计算程序中部分参数采用岷江试验堆堆芯优化程序中已采用的参数,计算方法上引入了对称变异算子与虚拟堆芯技术。虚拟堆芯技术的引入减少了获得优化方案的计算时间,而对称变异算子的应用增加...
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遗传算法在空间对接机构优化设计中的应用
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《宇航学报》2008年 第2期29卷 529-533页
作者:汤树人 陈宝东 柏合民 赵金才上海宇航系统工程研究所上海201108 
空间对接机构是实现载人航天器空间交会对接的关键系统。捕获锁作为对接机构的组成部件,具有实现两航天器间捕捉和释放的功能。为避免传统的优化方法容易陷入局部最优的缺陷,优化求解捕获锁锁舌弹簧机构设计过程中的多目标、多自变量、...
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遗传算法在电力变压器优化设计中的应用研究
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《中国电机工程学报》1996年 第5期16卷 346-348,353页
作者:樊叔维 汪国梁 谢卫西安交通大学电气工程学院 
本文首次将全局优化方法──遗传算法应用于电力变压器的优化设计。遗传算法程序结构简法,对初始点无可行性要求,问题的维数也不受限制。数学算例及应用实例表明,该方法能有效地求得全局极小点或近似全局极小点。
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遗传算法在激光器谐振腔优化设计中的应用
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《光子学报》2003年 第12期32卷 1413-1417页
作者:徐志君 程成浙江工业大学应用物理系杭州310032 
讨论了用遗传算法优化设计普通激光器谐振腔参量的方法 以典型的 5 0cm长的氦氖(He Ne)激光器为例 ,进行了具体计算 结果表明 :对于输出相同的激光功率 ,模拟优化的谐振腔参量与传统局域化设计 (非优化 )的结果基本一致 通过适当匹...
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结合用户导向和遗传算法的医疗终端界面布局设计
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《计算机辅助设计与图形学学报》2021年 第5期33卷 662-670页
作者:李源枫 吴群 张剑 牛蓉 朱一凡 宗婕聪浙江农林大学暨阳学院绍兴311800 浙江理工大学艺术与设计学院杭州310000 浙江外国语学院杭州310000 南京航空航天大学自动化学院南京210000 
为了优化公共终端界面设计,提升用户体验,提出一种结合用户导向和遗传算法的界面布局方法.该方法将用户主观认知与客观视觉原则结合后转化为布局指标,以界面布局方案的指标为自变量,用户体验值为因变量,将界面设计布局指标与主观用户体...
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遗传算法在多级压气机气动优化设计中的应用
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《航空动力学报》2007年 第2期22卷 305-309页
作者:脱伟 熊劲松 侯安平 周盛北京航空航天大学航空发动机气动热力重点实验室北京100083 
遗传优化算法结合流线曲率法管流流场求解器建立了一种多级压气机多目标气动优化设计方法.优化目标为总压比和绝热效率最大,决策变量为转子和静子叶排尾缘速度环量.测试结果表明,该优化算法的搜索效率和全局性都较好.用该方法对一台5...
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遗传算法在柴油机电控蓄压式泵一喷嘴参数优化设计中的应用研究
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《内燃机学报》2000年 第1期18卷 68-73页
作者:张红光 邹文胜 范伯元 程昌圻中科院工程热物理研究所7室北京100080 北京理工大学 
在柴油机电控蓄压式泵一喷嘴参数优化设计过程中,以其工作过程的仿真计算为基础,应用了一 种新兴的高效寻优方法──遗传算法。文中对基于遗传算法的参数优化过程进行了全面和简要的说明。 实践证明:对于电控蓄压式泵一喷嘴而言,采...
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遗传算法在车身装配连接方式优化中的应用
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《计算机辅助设计与图形学学报》2005年 第12期17卷 2751-2755页
作者:周江奇 陈关龙 金隼 来新民上海交通大学机械与动力工程学院车身制造技术中心上海200030 
提出用遗传算法求解车身装配接头方案的优化选择问题.在车身装配尺寸链表达基础上,分析了不同关键算子及参数选择对遗传算法计算性能的影响,并通过实例验证了文中方法的可行性.该方法有助于提高产品设计效率.
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