本文關(guān)鍵詞：基于隱式性能指標的機械振動優(yōu)化設(shè)計　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2011年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 機械振動 交互式遺傳算法 粗糙集 汽車行駛平順性

【摘要】：近些年,優(yōu)化算法已經(jīng)成為研究與應(yīng)用領(lǐng)域一種非常重要的工具,利用遺傳算法的優(yōu)化原理,普通遺傳算法在解決機械振動優(yōu)化設(shè)計方面的問題具有很大的優(yōu)勢。 遺傳算法已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于機械振動優(yōu)化設(shè)計中,雖然解決了一部分機械設(shè)計中遇到的問題,但是這種算法往往只能解決性能指標用顯示函數(shù)表達的優(yōu)化問題。而在實際的工程中,很多系統(tǒng)優(yōu)化問題的性能指標并不能用顯示的函數(shù)表達出來,這方面屬于隱式性能指標的優(yōu)化問題,采用傳統(tǒng)的遺傳算法不能解決此類問題。 本文主要提出了一種交互式遺傳算法優(yōu)化算法,通過用戶給出適應(yīng)度值參與進化過程,突破傳統(tǒng)遺傳算法的主要缺陷來優(yōu)化解決機械振動方面的實際問題,這種優(yōu)化方法能啟發(fā)式的搜索到全局最優(yōu)解的較小區(qū)域,而且不會陷入局部最優(yōu)解,解決了部分隱式性能指標下的機械振動優(yōu)化問題。 對于交互式遺傳算法人的疲勞問題,本文采用粗糙集理論的分類約簡功能解決,從而解決了隱式性能指標下的機械振動優(yōu)化設(shè)計。 本文根據(jù)交互式遺傳算法,開發(fā)了一套機械振動優(yōu)化設(shè)計測試系統(tǒng)。該系統(tǒng)是在Visual C++ 6.0的環(huán)境下利用MFC開發(fā)工具完成的。程序采用文檔/視圖結(jié)構(gòu),將后臺的數(shù)據(jù)管理和前臺的用戶交互分離開來,極大的方便了程序的開發(fā)。 本文首先介紹了隱式性能指標機械振動優(yōu)化方法、屬性相對約簡啟發(fā)式遺傳算法和機械振動優(yōu)化設(shè)計實例的相關(guān)內(nèi)容,然后對軟件的開發(fā)工具MFC及文檔視圖結(jié)構(gòu)作了較詳細說明,介紹了交互式遺傳算法軟件設(shè)計的總體流程,對開發(fā)中的算法功能逐一說明介紹。軟件設(shè)計中重點介紹了汽車振動模型的編碼、遺傳操作、人機交互操作、進化終止條件判斷和世代進化過程等操作,并就系統(tǒng)工作中的重要設(shè)置與配置進行了說明。最后對本文系統(tǒng)的總體工作進行了總結(jié),并對系統(tǒng)的功能進一步完善提出了未來的研究方向。
[Abstract]:In recent years, optimization algorithm has become a very important tool in the field of research and application, using the optimization principle of genetic algorithm. General genetic algorithm (GA) has great advantages in solving the problem of mechanical vibration optimization design. Genetic algorithm has been widely used in mechanical vibration optimization design, although it solves some problems encountered in mechanical design. However, this algorithm can only solve the optimization problem in which the performance index is expressed by the display function, but in the actual engineering, the performance index of many system optimization problems can not be expressed by the display function. This is an implicit performance index optimization problem, which can not be solved by traditional genetic algorithm. In this paper, an interactive genetic algorithm optimization algorithm is proposed to solve the practical problems of mechanical vibration by giving the fitness value to participate in the evolution process and breaking through the main defects of the traditional genetic algorithm. This optimization method can heuristically search the smaller region of the global optimal solution, and will not fall into the local optimal solution, thus solving the mechanical vibration optimization problem under the partial implicit performance index. In this paper, the classification reduction function of rough set theory is used to solve the human fatigue problem of interactive genetic algorithm, thus the optimal design of mechanical vibration under implicit performance index is solved. This paper is based on interactive genetic algorithm. A testing system for mechanical vibration optimization design is developed. The system is developed by using MFC development tools under the environment of Visual C 6.0. The program adopts document / view structure. The data management in the background and the user interaction in the foreground are separated, which greatly facilitates the development of the program. This paper first introduces the implicit performance index mechanical vibration optimization method, attribute relative reduction heuristic genetic algorithm and mechanical vibration optimization design examples. Then the software development tool MFC and document view structure are described in detail, and the overall process of interactive genetic algorithm software design is introduced. In the software design, the coding of vehicle vibration model, genetic operation, man-machine interaction operation, evolutionary termination condition judgment and generation evolution process are introduced. Finally, the paper summarizes the overall work of the system, and puts forward the future research direction to further improve the function of the system.
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TH122

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10 閆e，

本文編號：1397962