本文選題：全可動射電望遠(yuǎn)鏡　切入點(diǎn)：角錐式網(wǎng)架　出處：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2015年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高望遠(yuǎn)鏡電性能,取待建的新疆110m全可動射電望遠(yuǎn)鏡結(jié)構(gòu)為分析對象,以反射面精度最高為優(yōu)化目標(biāo),在截面優(yōu)化中引入遺傳算法;在標(biāo)準(zhǔn)算法獲得反射面高精度的前提下,針對其變量數(shù)目龐大的特點(diǎn),對標(biāo)準(zhǔn)算法中的種群初始化、算法參數(shù)確定以及典型算子等提出系列改進(jìn);選取經(jīng)典的數(shù)學(xué)函數(shù)和十桿桁架作為算例,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。將該方法引入巨型全可動望遠(yuǎn)鏡工程應(yīng)用,應(yīng)用結(jié)果表明,較標(biāo)準(zhǔn)算法,該算法使精度提高了10%,能夠更快獲得優(yōu)化結(jié)果且優(yōu)化幅度更大。
[Abstract]:In order to improve the electrical performance of the telescope, taking the 110m fully movable radio telescope structure to be built in Xinjiang as the analysis object, taking the highest precision of the reflector as the optimization object, genetic algorithm is introduced in the section optimization. Based on the high accuracy of the standard algorithm and the large number of variables, this paper proposes a series of improvements to the population initialization, algorithm parameter determination and typical operators in the standard algorithm. The effectiveness of the improved algorithm is verified by taking the classical mathematical function and the ten-bar truss as examples. The application of this method to the engineering of the giant fully movable telescope shows that the proposed method is more effective than the standard algorithm. The accuracy of the algorithm is improved by 10%, and the optimization results can be obtained faster and the optimization range is larger.
【作者單位】： 長安大學(xué)建筑工程學(xué)院;
【分類號】：TP391

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)會議論文 前10條

1 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2006年

2 龐國仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2000年

3 林家恒;李國鋒;田國會;劉長有;;遺傳算法在旋轉(zhuǎn)貨架揀選優(yōu)化中的應(yīng)用[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1996年

4 史駿;裘聿皇;;遺傳算法中基因排列方式對運(yùn)行的影響[A];1996年中國控制會議論文集[C];1996年

5 韓戰(zhàn)鋼;;遺傳算法及在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用[A];Optimization Method, Econophysics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年

6 唐毅;葛運(yùn)建;王定成;江建舉;;遺傳算法在運(yùn)動員技術(shù)動作優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2003年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2003年

7 文涇;朱玉文;;用遺傳算法進(jìn)行航線規(guī)劃[A];全國第16屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

8 于春梅;黃玉清;楊勝波;;遺傳算法在參數(shù)辨識中的應(yīng)用進(jìn)展[A];中國自動化學(xué)會、中國儀器儀表學(xué)會2004年西南三省一市自動化與儀器儀表學(xué)術(shù)年會論文集[C];2004年

9 王志宏;王斌;;基于遺傳算法的非確定性目標(biāo)優(yōu)化[A];中國自動化學(xué)會全國第九屆自動化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2004年

10 王曉東;劉全利;金吉凌;王偉;;基于序次優(yōu)化策略的改進(jìn)遺傳算法[A];第二十三屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國水利報(bào);2002年

2 高雪娟;協(xié)同設(shè)計(jì)的平臺策略[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李航;遺傳算法求解多模態(tài)優(yōu)化問題的研究[D];天津大學(xué);2007年

2 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

3 郝國生;交互式遺傳算法中用戶的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國礦業(yè)大學(xué);2009年

4 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

5 馬國田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

6 石玉;提高實(shí)數(shù)遺傳算法數(shù)值優(yōu)化效率的研究[D];南京航空航天大學(xué);2002年

7 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

8 周激流;遺傳算法理論及其在水問題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

9 劉冀成;基于改進(jìn)遺傳算法的生物電磁成像與磁場聚焦應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2005年

10 明亮;遺傳算法的模式理論及收斂理論[D];西安電子科技大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 谷克;遺傳算法在公路路線智能決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];長安大學(xué);2008年

2 李艷嬌;基于改進(jìn)遺傳算法的剛架結(jié)構(gòu)截面力學(xué)特性參數(shù)優(yōu)化的研究[D];吉林大學(xué);2009年

3 任巍;求解極小碰集的遺傳算法的研究與改進(jìn)[D];吉林大學(xué);2009年

4 王赫;混沌遺傳算法在模式識別中的應(yīng)用[D];東北電力大學(xué);2009年

5 于蕾蕾;雙種群遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

6 王婧;遺傳算法及其在聚類分析中的應(yīng)用[D];華中師范大學(xué);2009年

7 胡文斯;基于遺傳算法的車間作業(yè)調(diào)度問題的研究[D];中國海洋大學(xué);2009年

8 吳明華;基于遺傳算法的養(yǎng)護(hù)機(jī)械生產(chǎn)車間作業(yè)調(diào)度問題的研究[D];長安大學(xué);2007年

9 尉鈺;基于改進(jìn)遺傳算法的橋梁模型動力優(yōu)化[D];長安大學(xué);2007年

10 王銀年;遺傳算法的研究與應(yīng)用[D];江南大學(xué);2009年

，

本文編號：1638924