發(fā)布時間：2021-09-13 18:34

　　現(xiàn)代機構(gòu)學(xué)的理論研究是制造業(yè)的基礎(chǔ)，是現(xiàn)代機械產(chǎn)品發(fā)明創(chuàng)造的源泉，因此對現(xiàn)代機構(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)用價值。機構(gòu)學(xué)理論主要包含機構(gòu)分析與機構(gòu)設(shè)計兩方面的內(nèi)容，而分析與設(shè)計中的絕大多數(shù)問題都是非線性的，所以，機構(gòu)學(xué)中非線性問題的建模與求解是現(xiàn)代機構(gòu)學(xué)理論研究的基本和關(guān)鍵問題之一。著眼于機構(gòu)學(xué)中非線性問題的現(xiàn)代計算智能求解方法，以連桿機構(gòu)運動學(xué)分析與設(shè)計、齒輪機構(gòu)離散優(yōu)化設(shè)計等若干問題為對象，研究其數(shù)學(xué)模型建立方法與差分進化算法求解策略。面向機構(gòu)學(xué)問題提出4種改進差分進化算法，應(yīng)用這些改進算法求解機構(gòu)分析與設(shè)計中的連續(xù)和離散優(yōu)化問題。主要研究內(nèi)容如下：在對標(biāo)準(zhǔn)差分進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)論對指導(dǎo)算法改進及其工程應(yīng)用研究具有重要意義。為保持種群多樣性，融合分類變異策略與混沌逃逸操作，設(shè)計一種求解無約束優(yōu)化問題的改進差分進化算法——自適應(yīng)混沌差分進化算法（ACDE）。應(yīng)用概率論證明ACDE為全局收斂算法。首... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：249 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

DEr1求解例2.1的最優(yōu)適應(yīng)度曲線

DEr1求解例2.2的最優(yōu)適應(yīng)度曲線

DEr1求解例2.3的最優(yōu)適應(yīng)度曲線

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Analysis and optimum design of rider-bicycle mechanisms:Design of bicycle parameters for a specified rider[J]. LIU XinJun*,WANG Jing,YU WeiYang & WU JinHua State Key Laboratory of Tribology and Institute of Manufacturing Engineering,Department of Precision Instruments and Mechanology,Tsinghua University,Beijing 100084,China.  Science China（Technological Sciences）. 2011(11)
[2]基于最佳平均傳動角的曲柄搖桿機構(gòu)設(shè)計[J]. 樓云江,鄧?yán)?  機械設(shè)計. 2011(08)
[3]混合人工蜂群算法[J]. 高衛(wèi)峰,劉三陽,姜飛,張建科.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2011(05)
[4]雜草算法收斂性分析及其在工程中的應(yīng)用[J]. 張氫,陳丹丹,秦仙蓉,高倩.  同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(11)
[5]基于多目標(biāo)差異演化算法的并聯(lián)機構(gòu)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 李明磊,賈育秦,張學(xué)良,劉麗琴,杜娟,溫淑花,蘭國生.  中國機械工程. 2010(16)
[6]基于混沌和高斯局部優(yōu)化的混合差分進化算法[J]. 賈東立,鄭國莘.  控制與決策. 2010(06)
[7]差分演化的收斂性分析與算法改進[J]. 賀毅朝,王熙照,劉坤起,王彥祺.  軟件學(xué)報. 2010(05)
[8]演化多目標(biāo)優(yōu)化中的幾何熱力學(xué)選擇[J]. 應(yīng)偉勤,李元香,SHEU Phillip C-Y1,吳昱,余法紅.  計算機學(xué)報. 2010(04)
[9]基于第二代非支配排序遺傳算法的變速器齒輪系多目標(biāo)可靠性優(yōu)化[J]. 顏伏伍,王洪建,田韶鵬,袁智軍.  汽車工程. 2010(03)
[10]基于NSGA-II算法的平面并聯(lián)機構(gòu)動態(tài)性能多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 孔民秀,陳琳,杜志江,孫立寧.  機器人. 2010(02)

博士論文
[1]基于貪婪策略的微分進化算法及其應(yīng)用研究[D]. 趙光權(quán).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007
[2]粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究[D]. 李寧.華中科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于粒子群算法的平面四至六桿機構(gòu)綜合[D]. 車林仙.重慶大學(xué) 2005



本文編號：3395133