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机械振动交互式遗传算法粗糙集汽车行驶平顺性论文

第一篇：机械振动交互式遗传算法粗糙集汽车行驶平顺性论文基于隐式性能指标的机械振动优化设计【摘要】近些年,优化算法已经成为研究与应用领域一种非常重要的工具,利用遗传算法的优化原理,普通遗传算法在解决机械振动优化设计方面的问题具有很大的优势。遗传算法已经广泛的应用于机械振动优化设计中,虽然解决了一部分机械设计中遇到的问题,但是这种算法往往只能解决性能指标用显示函数表达的优化问题。而在实际的工程中,很多系统优化问题的性能指标并不能用显示的函数表达出来,这方面属于隐式性能指标的优化问题,采用传统的遗传算法不能解决此类问题。本文主要提出了一种交互式遗传算法优化算法,通过用户给出适应度值参与进化过程,突破传统遗传算法的主要缺陷来优化解决机械振动方面的实际问题,这种优化方法能启发式的搜索到全局最优解的较小区域,而且不会陷入局部最优解,解决了部分隐式性能指标下的机械振动优化问题。对于交互式遗传算法人的疲劳问题,本文采用粗糙集理论的分类约简功能解决,从而解决了隐式性能指标下的机械振动优化设计。本文根据交互式遗传算法,开发了一套机械振动优化设计测试系统。该系统是在VisualC++6.0的环境下利用MFC开发工具完成的。程序采用文档/视图结构,将后台的数据管理和前台的用户交互分离开来,极大的方便...更多还原【Abstract】Inrecentyears,optimizationhasbecomeanimportanttoolforresearchandapplication.Expertshavegivenindetailabouttheprincipleofgeneticalgorithmoptimizationandthegeneralapplicationofgeneticalgorithmsappliedtooptimaldesignoftheadvantagesofmechanicalvibrations.Somearticleshavebeenusinggeneticalgorithmtosolvetheplightofmechanicalvibration,buttraditionalgeneticalgorithmcanonlysolvethesystemoptimizationproblemwithaclear(explicit)expression....更多还原【关键词】机械振动；交互式遗传算法；粗糙集；汽车行驶平顺性；【Keywords】Mechanicalvibration；interactivegeneticalgorithm；roughset；vehicleridecomfort；摘要4-5Abstract5-6第1章绪论10-151.1课题来源和研究意义10-111.2国内外研究现状11-121.3论文的创新点及主要研究内容12-131.4论文的内容组织形式13-15第2章隐式性能指标机械振动优化方法15-242.1交互式遗传算法的概念15-182.1.1交互式遗传算法与传统遗传算法的区别15-172.1.2交互式遗传算法的特点17-182.2交互式遗传算法的核心问题18-202.2.1个体适应值估计192.2.2加速进化收敛19-202.3交互式遗传算法的环境20-222.3.1交互式遗传算法的环境20-212.3.2交互式遗传算法环境的波动性和不一致性21-222.4开发工具及环境22-232.5本章小结23-24第3章属性相对约简启发式遗传算法24-323.1基于遗传算法的粗糙集知识抽取方法24-263.2粗糙集最小属性集选择26-273.3属性集选择的贪心算法273.4基于交互式遗传算法的属性相对约简27-313.5本章小结31-32第4章基于隐式性能指标的机械振动优化设计实例32-434.1汽车行驶平顺性的主要指标32-394.1.1平顺性评价指标33-364.1.21/3倍频带分别评价法36-384.1.3总加权值评价法38-394.2汽车行驶平顺性的辅助评价指标394.3汽车振动模型39-424.3.1系统的力学和数学模型39-404.3.2系统的频率响应特性40-414.3.3系统的振动响应量的幅频特性414.3.4系统响应量的功率谱密度41-424.4基于交互式遗传算法的汽车平顺性的优化424.4.1设计变量的确定424.4.2目标函数的建立424.5本章小结42-43第5章交互式遗传算法软件开发与功能实现43-625.1MFC开来发工具概述43-445.2MFC文档/视图结构分析44-465.3软件实现的总体流程46-485.4算法程序的设计与实现48-595.4.1根据实际问题进行编码49-505.4.2设定遗传操作的各参数50-515.4.