吴庆军[1]2001年在《解复杂优化问题的仿生算法的研究》文中研究指明遗传算法和神经网络优化是新发展起来的仿生优化算法，它们分别借鉴了生物的遗传进化机制和人脑的信息处理机制。本文提出了与试验设计相结合的遗传算法，分别用于求解组合优化、多目标优化和非线性优化问题。另外，对于一种用神经网络求解组合优化问题的Hybrid LT方法进行了改进，并对其进行了收敛性分析。 首先本文介绍了遗传算法的基本框架，前人的理论成果，神经网络优化和本文的研究工作，并对全文各章节做了总体安排；然后简要介绍了正交设计与均匀设计，并给出了这些试验设计方法与原有遗传算子结合的基本思路，它是后面提出的新算法中构造遗传算子的理论基础；接着提出了求解优化问题的新的遗传算法，主要包括求解组合优化问题、多目标优化问题和非线性优化问题的遗传算法。此外，提出了两个概念：非劣解集的方差和熵，可定量描述不同算法所得非劣解集的质量；在解非线性优化问题的遗传算法中，为保证算法的有效性和种群的多样性，提出了一种新的选择方法，对于新算法的收敛性也做了讨论。对Hybrid LT算法进行了改进，并讨论了原算法没有讨论的收敛性问题，得到了算法收敛的充分和必要条件。最后对各算法进行了数值实验，结果表明了各算法的有效性。
李国宁[2]2010年在《基于捕食搜索的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用研究》文中进行了进一步梳理旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题，同时也是检测智能算法的标尺。本文致力于对仿生算法——蚁群算法的研究，并希望借助与其他仿生算法，在本文中是捕食搜索算法，对蚁群算法的搜索过程进行改进，以克服蚁群算法的收敛过快等缺点，延长蚁群算法的生存时间。本文的主要工作包括以下几个方面：1）对智能算法的主要应用方面——组合优化问题作了简短的介绍，并简要介绍了旅行商问题。2）对蚁群算法的基本原理、数学模型、实现流程作了详细的介绍，并分析了基本蚁群算法的优缺点。另外，还介绍了蚁群算法的发展，并思考了蚁群算法以后的改进思路，并做出了算法改进的尝试，得出一些阶段性结果。3）介绍了本文中的辅助算法——捕食搜索算法，对该算法的局部和全局搜索的平衡进行了分析。4）根据蚁群算法和捕食搜索算法各自的特点，提出了一种基于捕食搜索的蚁群算法，在蚁群算法陷入局部最优解时，利用捕食搜索策略优化其中一条较优解，根据优化后的解调整信息素矩阵，从而优化蚁群算法的收敛过程。5）以TSP作为应用的平台，构建了算法的框架和流程，并做了大量的实验讨论了组合算法中参数的影响和设置，得出一组适用于不同规模问题的参数。在最后，将组合算法应用到多个TSP，以实验结果说明组合算法能够优化蚁群算法的收敛过程，使蚁群算法跳出局部最优值，延长了蚁群算法的生存时间。
盖兆梅[3]2009年在《混沌优化算法在水文水资源中的应用研究》文中认为自从20世纪40年代以来,人们一直在利用生物系统的灵感来解决许多实际问题,并构造和设计出许多仿生优化算法。本论文简要介绍了几种目前比较流行的仿生优化算法。混沌优化搜索方法作为一种新颖的优化技术,己引起了许多学者重视。在许多学者的努力下,提出了多种基于混沌机制的优化方法,己取得较好的优化效果。本论文在充分学习前人成果的基础上,对混沌优化算法进行了深入的研究,将其它优化算法与混沌优化算法相结合,建立了一些新的模型,并将之应用于叁江平原水文水资源领域。现将本论文的主要研究成果及创新点介绍如下。1、论文主要取得了以下几个方面的成果:(1)应用完全混沌优化算法对位于叁江平原的挠力河干流地区水资源进行了配置,取得了较为理想的计算结果。从计算结果可以看出:各分区的工业和城乡居民生活用水,基本上都是由当地的地下水供给,生态环境用水来自区间天然径流,而农业用水则是多水源的供给,这是符合当地的实际情况和发展需要的,其结论是合理的。(2)建立了基于混沌优化算法的模糊神经网络评价模型。模糊神经网络模型具有良好的局部搜索能力,而混沌优化算法的全局搜索能力很强。将二者结合,可以弥补神经网络的不足,充分发挥二者的优势。基于混沌优化算法的模糊人工神经网络评价模型与传统的模糊人工神经网络评价模型相比,具有更高的计算精度和更好的评价效果。应用该模型对叁江平原六大分区地下水脆弱性进行了评价。(3)建立了基于混沌蚁群优化算法的投影寻踪分类模型。该模型用混沌蚁群优化算法代替传统的遗传算法,使投影寻踪模型的计算精度进一步得到提高。应用基于混沌蚁群优化算法的投影寻踪分类模型对虎林县月牙自然保护区不同开垦年限的土壤质量进行了综合评价,通过比较分析综合评价值的大小来评价开垦后的土壤变化趋势,取得了较为令人满意的评价结果。(4)建立了基于混沌粒子群优化算法的灰色GM(1,1)模型。通过横向和纵向比较,优化效果良好,模型预测精度得到了提高。应用该模型对叁江平原建叁江分局创业农场地下水埋深进行了预测。预测结果表明,未来五年内,如果目前的发展模式不发生改变,地下水供需动态平衡将被进一步破坏,导致该地区地下水埋深继续下降。(5)建立了基于混沌粒子群优化算法的小波神经网络预测模型。该模型改善了人工神经网络对初始权值和阈值随机赋值以及网络容易陷入局部极小的缺点。应用该模型对富锦市井灌水稻需水量进行了模拟预测,取得了令人满意的结果。为叁江平原井灌水稻地区合理制定灌溉制度提供了强有力的理论依据,为水稻需水量预测提供了新的思路和方法。2、本论文的创新点:本论文首次将混沌蚁群算法、混沌粒子群算法及基于混沌优化算法的模糊神经网络评价模型应用于水文水资源领域,通过比较分析,这几种模型在水文水资源领域的应用效果良好,具有广泛的发展空间,为混沌优化理论在水文水资源领域的应用研究和发展拓展了思路。
陶敏, 李建桥, 刘庆怀[4]2003年在《基于遗传算法的非光滑仿生推土板优化》文中认为人们在科研、生产、生活和其他活动中常常使用以土壤为工作介质的农业机械,它们在作业时都会不同程度地受到土壤的粘附,轻则影响工作效率,重则无法工作。为解决地面机械触土部件的粘附问题,人们尝试了多种方法,20世纪80年代开始从工程仿生学角度研究生活在土壤中的土壤动物的减附功能与降阻机理,为地面机械减粘脱附的仿生研究开辟了一条新途径。为了探讨触土部件仿生推土板的减粘降阻机理,本文根据典型土壤动物蜣螂所特有的减粘脱土功能的几何非光滑体表特征,建立了非光滑仿生推土板表面的数学模型,利用地面车辆力学理论之中贝克压力-沉陷的关系,给出土壤下压深度的计算公式,进而建立了优化仿生推土板的非凸非光滑优化模型,并借助于遗传算法在解复杂数学规划全局最优解时一般优于传统算法的优势,构建了求解该模型的遗传算法,通过数值计算,对于所选的粘土和重粘土,给出了几个不同单位土体压强下的非光滑仿生推土板的优化设计方案,并作了简单的分析与比较,得出如下结论:对于粘土和重粘土,在所设计的非光滑仿生推土板的表面参数下,当压强在一定范围内,能找到接触面积比平板面积小的仿生推土板,因此具有减粘降阻功能;当单位土体的压强过大时,接触面积将大于平板时的接触面积,此时非光滑板面的设计将不利于减粘降阻,选平面推土板更利于减粘降阻;在压强较大时,对于重粘土仍能找到比平板接触面积小的设计方案,而粘土却找不到,这可能是由于重粘土土壤颗粒之间的相互作用力较大,在推土过程中,更不易产生下陷,因此土壤与非光滑仿生推土板的接触面积也较小。所以说,根据实际工况,正确的设计非光滑仿生推土板的表面形状,即优化数学模型中的各个参数,是十分必要的。这一结果与土壤动物均生活在粘湿土壤的情况相近,与触土部件实际工作的情况也是相符的。
陈岩[5]2007年在《蚁群优化理论在无人机战术控制中的应用研究》文中进行了进一步梳理随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在现代战争中越来越广泛的应用,以及适应新军事变革要求的联合无人机作战概念的不断发展,无人机战术控制日益成为缩短无人机传感器到战术用户之间的信息决策链,实现跨建制、网络化、扁平化的无人机指挥与控制,发挥多无人机协同和集群优势的关键问题。无人机战术控制不仅涉及公共的信息标准、开放的体系结构和可重构的无人机任务规划与指挥控制功能组件等基本问题,而且还需要解决在复杂战场环境中多无人机协同执行多用户战术任务的高层协调控制问题,这对现有的优化理论和控制方法提出了挑战。本文以无人机战术控制为背景,开展蚁群优化理论在多无人机协同多任务规划、多用户情报分发路由、多无人机任务自组织控制等关键问题中的应用研究,改进基本蚁群算法、扩展蚁群优化机制,探索能够有效解决无人机战术控制这一类多主体协同控制与多目标优化问题的新方法。本文主要研究内容及成果如下:(1)提出了再励学习蚁群算法(Reinforcemant Learning Ant Colony Algorithm,RLACA);讨论了多子群蚁群优化思想,提出了有效降低算法复杂度的预编序号策略和控制配队策略。在基本蚁群算法基础之上,围绕信息素更新机制,针对当前改进算法蚁群信息利用不充分的问题,提出了信息素的再励学习(RL)更新机制。仿真实验证明,引入RL机制的RLACA算法体现出更快的收敛速度和更强的全局搜索能力。讨论了多子群蚁群算法,给出了求解不同子问题的异质多子群算法框架,分析了算法的复杂性;针对“子问题结合”空间搜索的指数级复杂性问题,提出了预编序号策略和控制配队策略,有效地将算法复杂度降低到特定规模。(2)开展了蚁群算法在无人机协同多任务规划中的应用研究。根据分层递阶控制的思想,将无人机协同多任务规划问题分解为协同多任务分配问题和航路规划问题,有效降低了原问题求解的复杂性。针对协同多任务分配问题,对通用CMTAP问题模型进行扩展,建立了协同多任务分配模型。在此基础上,基于异质多子群蚁群算法框架,引入预编序号策略,设计了基于分工机制的任务分配蚁群算法。仿真结果表明,基于分工机制的任务分配蚁群算法能够有效解决复杂约束条件下的协同多任务分配问题,并具有对动态变化任务需求响应的敏捷性。针对复杂环境下无人机航路规划问题,引入概率地图对战场环境进行拓扑化描述,在此基础上运用引入信息素再励更新机制的蚁群算法进行航路规划,提高了算法的求解效率。仿真实验结果表明算法具有较高的规划速度和良好的求解精度。(3)开展了蚁群算法在无人机情报分发路由中的应用研究。从最大程度满足用户需求、降低网络通信负载出发,给出了需求满足最大化的单播路由模型以及费用最小化的多播路由模型。在此基础上,针对情报单播分发的敏捷性要求,在RLACA算法的基础上调整了蚁群状态转移规则,设计了信息素的局部更新机制,提出了求解情报分发单播路由的蚁群算法。仿真实验表明,算法能快速获取问题的(近似)全局最优解。针对当前多播路由算法易陷入局部极值的问题,在异质多子群蚁群优化基础上引入控制配队策略,设计了配队蚁群算法(TMACA)。TMACA采用基于多播树结构的信息素广域再励更新机制,在提升收敛速度的同时保证了全局搜索能力;仿真实验结果表明,TMACA具有跳出局部极值的能力,而且能快速收敛到(近似)全局最优解,算法性能不随网络规模的增长而急剧变化。(4)提出了不确定环境下无人机任务自组织的分布式蚁群算法。就如何提高无人机对未来不确定战场环境的自主作战能力,通过分析蚁群中兵蚁的搜捕行为,设计了与无人机行为特性相适应的分布式搜捕蚁群算法(Distributed Raid-PatternAnt Colony Algorithm,DRPACA)。DRPACA采用无中心节点的体系结构,保证了复杂环境下系统的稳定性与生存能力。DRPACA以蚂蚁作为无人机代理,针对环境不确定性、无人机有限探测能力与多机任务效能最大化的矛盾,蚂蚁之间采取基于信息素的间接通信和基于数据链的直接通信,增强了蚂蚁对战场环境以及任务进展的感知能力;针对环境的动态特性以及打击目标的有限价值特性,提出了时变、全局/局部相结合的信息素更新机制,增强了算法的多任务覆盖能力;针对蚂蚁之间直接通信的延迟和数据丢失问题,提出了基于信息素分布的状态预估模型,增强了蚁群行为的协同性。仿真结果表明,该方法能够控制无人机集群在保证对任务区域的侦察覆盖的前提下,对敌方目标实施快速有效的压制打击,同时适应动态变化的战场环境和任务需求。
郭友[6]2012年在《蚁群算法的研究及其在文本分类问题中的应用》文中指出上世纪八十年代以来，互联网及其技术得到了迅猛的发展，人们从那时开始便进入到了一个称之为“信息爆炸”的时代。互联网的出现和发展不仅使得信息的采集、传输的规模和产生的速度达到了空前的水平，而且在很大程度上改变了现代人类的生产和生活方式。现代科技的发展给人们带来便利的同时，也产生了海量的知识和信息。这些知识和信息以几何级数的增长速度在不断地增长着，对人类的发展造成了有利影响的同时，也带来了不少的不利影响。要解决“信息爆炸”给人类带来的不利影响，必须从有效的行政管理和技术革新两个方面入手，才能有效地解决这个不利影响。从管理层面上说，各国政府必须通过高效的行政管理，从信息产生的源头控制“信息垃圾”的产生。从技术革新层面上说，在信息技术领域，许多的专家、学者都致力于数据库技术、信息挖掘技术等相关信息处理技术的研究，并且已经有很多不仅在理论上而且在实验中表现非常优秀的技术被广泛地应用于信息处理的相关领域中，其中大部分都得到了很好的发展，为解决“信息爆炸”带来的不利影响做出了不俗的贡献。文本分类技术作为信息挖掘技术中的核心技术之一在这一技术革新的大潮中，同样也得到了广泛的应用和长足的发展。文本分类技术近年来也是计算机技术领域中最活跃的技术之一。在科技日新月异的时代，许多的学科之间互相交融，产生了许多新的学科，其中仿生学与其他技术的交融较为常见。因而很多的学者试图将文本分类技术领域与仿生学相结合，在文本分类技术领域开创了一种新的思路。其中比较有代表性的便是基于蚁群优化算法的文本分类算法。本文针对基于蚁群优化算法的文本分类算法Ant-Miner所固有的易陷入局部最优解、复杂度较高等缺陷，引入最大-最小蚁群系统(MMAS)并通过规则质量的变化动态自适应地对信息素的浓度进行调节，引入基于密度的启发式因子来降低计算启发式因子的复杂度，同时通过先验知识来降低条件项选择概率的计算复杂度，在此基础上,本文提出了改进的Ant-Miner算法。
韩方元[7]2011年在《并联机器人运动学正解新算法及工作空间本体研究》文中研究表明半个世纪以来,并联机器人得到深入的研究和广泛的应用。但在其研究领域内,包括运动学、动力学、工作空间、奇异特性等方面,仍然存在一些难题。作为21世纪100个交叉科学难题之一,stewart并联机构的正向运动学问题,正在受到日益广泛的关注。并联机器人在实际应用中,如空间探索、海洋开发、原子能应用、军事、抢险救灾、宏微操作等,都需要精准、快速、稳定的运动学位置解(包括逆解和正解)算法,需要经过优化的动力学控制策略和更为精确和详尽的工作空间描述等。深入地研究并联机构的运动学、动力学和工作空间,特别是并联机器人的位置正解,无论在理论方面还是实用方面,都是十分必要的。并联机器人运动学正解数值算法、动力学和工作空间的研究存在下述问题:①运动学位置正解缺少简便、快速、且保证收敛的统一的数值算法。②不同支链构成的并联机构之间的关系及相互转化方面的研究较少。③缺少包括正解逆解和交叉解的统一算法,缺少对正解输入条件的等效代换的研究,缺少对多并联机构并联系统的研究。④对工作空间的研究不够全面、不够系统,且有关空间利用效率的研究较少。本文主要工作内容包括:①深入地研究并联机构运动学位置正解的数值算法现状;②提出一种适于所有的并联机构的正解数值算法;③提出一种适于并联机构运动学、动力学等的间接解法;④构建并联机构的工作空间简单本体。本文的主要创新点包括:(1)提出并定义了理想并联机构的概念,提出了非理想并联机构的节肢化分析和综合方法(简称节肢化方法)。理想并联机构是支链由广义移动副组成,且支链在动平台、基础平台上的连接点与广义移动副的轴线重合的并联机构。节肢化分析方法将复杂并联机构分解为若干个节肢,包括主节肢、传递节肢、驱动节肢。其中主节肢是一个理想并联机构,可以使用已知的各种有关理想并联机构的知识、方法、程序进行求解。然后把多个节肢串联起来,形成一个整体进行综合研究。所以,节肢化方法包括分析和综合两个方面,是分析和综合的统一。节肢化分析方法是一种间接地求解复杂并联机构的运动学(包括位置解、速度、加速度等)、动力学、工作空间、奇异位形等诸问题的新方法。非理想并联机构的节肢化分析,可以从一个新的角度研究并联机构,可以分享理想并联机构的许多研究成果。(2)归纳总结出了一种适用于所有并联机构的新的正解数值算法——几何迭代法。几何迭代法是基于并联机构的结构逆解和泛几何相似性假设、以某个初值开始,逐步逼近原始输入,并最终求得并联机构正解的满意解的迭代方法。采用实证和理论分析的方法证实了几何迭代法的可行性、稳定性和可靠性。几何迭代法主要包括泛几何相似性假设、并联机构的数学模型和迭代过程叁部分内容。几何迭代法的泛几何相似性假设包括:①泛几何相似性假设:假设几何迭代的过程中并联机构的图形具有泛几何相似性,泛几何相似性就是并联机构的运动过程中,在两个不同的时刻,并联机构的结构形状具有的相似性。②铰支点图形相似假设:假设动平台各个实际铰支点形成的图形,与迭代过程中各个铰支点形成的图形结构相似;③参考点图形相似假设:假设迭代变量(参考点)与各个迭代铰支点的相对位置和各个真实参考点与真实铰支点的相对位置相似。在迭代过程的每一步,都遵循上述相似性假设。建立数学模型:首先进行自由度计算和自由度组合分析,然后确定几何逆解公式,最后给定迭代初值和确定理想并联机构的新的结构参数。迭代计算过程由迭代初值(中立位置的位姿参数)开始,之后用几何逆解公式求出并联机构的结构解(例如上平台铰支点);用原始输入或基本输入(例如,已知的杆长)修正相关铰支点的位置;利用修正后的铰支点坐标,依据相似性假设,综合确定一个新的上平台平面;由新的上平台平面得到一组新的位姿数据,代替原来的迭代初值;判断迭代是否符合精度要求,确定继续迭代或结束程序。新算法物理模型清晰,编程简单,通用性强,编程工作量小,迭代收敛速度较快,可以达到任意的计算精度,精度可控,稳定、可靠。新算法有一个通用的初值,保证了算法运行的可靠性。新算法彻底避开了非线性方程组,不需要导数运算及Jacobi矩阵的求逆运算。总体上讲,几何迭代法优于牛顿迭代法或与牛顿迭代法相当。几何迭代法适用于所有的并联机构。几何迭代法可以完成正解、逆解和交叉解的任务。几何迭代法还适于多并联机构的并联系统的求解,用于计算复杂多面体和变几何并联机构。(3)构建了较为完整的机器人工作空间本体。从本体论的角度分析了机器人的工作空间,扩展了工作空间的概念外延和内涵。本文研究工作的成效和意义如下:①理想并联机构的概念和节肢化分析方法在理想与非理想并联机构之间架起了一个桥梁,为分析、研究非理想并联机构的运动学、动力学、工作空间、奇异特性等提供了一个新思路。②几何迭代法,彻底避开了非线性方程组,为所有的并联机构的正解提供了一个新的选择。新算法已经成功地应用到多种不同类型的并联机构计算。新算法为使用数值方法求解强非线性方程组提供了一个新思路,为求解交叉解、等效输入解等提供了一个新方法。几何迭代法整体上降低了正解的解算难度,为并联机构的普及和广泛应用奠定了基础。③运用本体论建立的工作空间本体,不但拓宽了机器人工作空间方面的研究领域,而且为机器人的优化设计提供了理论依据。例如,机构的各种扰动空间、机构的空间利用率、空间规整性等新内容,可资应用并有待进一步深入研究。
周龙[8]2006年在《模拟电路故障诊断参数识别方法研究》文中指出模拟系统故障诊断课题是一个现阶段及将来被广泛关注的前沿课题之一,模拟电路的可靠性决定了电子设备系统的可靠性,具有重要的实际意义。本文从模拟电路故障诊断的基本概念和方法出发,在详细介绍模拟电路故障诊断特点的基础上,指出了模拟电路故障诊断的难点和发展趋势,然后论述了常规的诊断方法的原理及特点,对故障诊断模式识别技术也作了一定的介绍。本文的研究重点在于具有容差模拟电路故障诊断的参数识别方法,探索解决模拟电路故障诊断问题的新途径,介绍了由电路结构来提取故障诊断方程的多频支路和多频节点方法,由于故障诊断方程一般情况下是非线性的,因此,传统的非线性方程求解方法存在精度不高,计算困难的缺点。有必要在此基础上,将神经网络及遗传算法方面最新研究成果应用到故障诊断方程的求解,避免复杂的计算和耗时而影响故障诊断的实际应用。首先讨论了基本遗传算法及其改进算法,结合故障诊断方程的特点,提出了基于GA算法的故障诊断方程求解方法。仿真结果表明该方法能快速、有效地定位故障元件。随后着重研究了BP神经网络与Hopfield神经网络模型,并利用其故障诊断机理及特性提出了两种解故障诊断方程组的神经网络方法,其稳定性、收敛性和可行性都能够得到严格的证明,最后给出了模拟算法步骤及诊断实例,实验结果表明该方法对容差模拟电路的故障诊断有很好的改进。本文提出的方法对于大规模容差模拟电路的故障诊断开辟了一条新思路,具有一定的理论和实际意义。
王松涛[9]2015年在《基于有限元理论的并联髋关节试验机参数一体化研究》文中进行了进一步梳理在并联机构学理论研究体系中,寻找沟通拓扑结构模型与参数模型之间以及衔接参数模型之间的数学工具,进而实现在同一数学框架下对并联机构进行参数一体化分析的构想,到目前为止尚未得到实现。本文在国家自然科学基金面上项目的支持下,针对一种并联髋关节试验机进行了一体化研究,初步构建了参数一体化分析理论体系,完成的主要工作和取得的研究结论归纳如下:(1)基于有限元基本理论中的刚体有限元理论及柔性有限元理论,建立了拓扑结构模型与参数模型之间在物理意义范畴内的联系,从而形成了试验机参数一体化分析理论框架。在参数一体化理论体系下,通过建立运动学参数模型,对并联髋关节试验机的逆/正运动学进行了分析,同时根据ISO14242-1:2002(E)推荐的人体正常行走时髋关节角度变化近似规律进行了运动曲线重构得到试验机的工作任务曲线,并基于任务曲线对逆/正运动学模型进行数值分析,同时基于运动学软件构建了虚拟样机实验平台对试验机的运动学进行虚拟实验,从而对运动学参数一体化模型的正确性和有效性进行了验证。(2)根据人工髋关节假体试验标准推荐的试验机工作任务曲线,以及试验机的安装及调试条件,确定了并联髋关节试验机叁维旋转任务空间;采用蒙特卡洛方法对工作空间进行了求解,提出了一种工作空间边界识别方法,同时提出了一种6面-14点法来判断试验机工作空间是否包含任务空间。基于工作空间、任务空间及低速驱动性能要求对试验机结构参数进行了优化分析,并对优化后的试验机的驱动速度进行了数值分析,结果表明优化后最大驱动速度降低了23.2%,因此低速驱动优化能够改善试验机在运动过程中驱动速度过高的现象,为改善试验机在运动过程中的可控性提供了理论指导。(3)通过运动学参数一体化模型中的梯度向量,建立了并联髋关节试验机的刚度参数一体化模型,并利用一体化刚度模型对并联髋关节试验机任务空间内的刚度进行了数值分析,分析结果显示γ方向刚度明显小于a、β两个方向的刚度,表明并联髋关节试验机的叁个转动刚度在工作空间内的分布是各向异性,同时通过搭建虚拟实验台进行了虚拟刚度实验分析,并将其与数值分析结果进行对比,结果显示综合刚度最大相对误差为29.8%,最小相对误差为18.2%,既而对造成误差的多种原因进行了分析,同时虚拟试验结果及数值分析结果均比允许刚度值高1个数量级,表明试验机满足髋关节测试的刚度需求。(4)基于并联髋关节试验机参数一体化模型建立了分岔模型,并根据刚度基本理论模型提出了试验机分岔判断条件,从而建立了试验机的稳定性一体化分析方法。基于稳定性一体化模型对并联髋关节试验机的单参数及双参数分岔特性及稳定性进行了数值分析,结果表明在试验机进入分岔点的失控域后,对近似失控自由度进行控制,可以达到试验机稳定运行的目的,同时针对控制精度对试验机稳定性的影响进行了数值分析,数值结果表明当控制精度从0.001mm提高到0.01mm后,单参数及双参数条件下最大失控域最大分别减小了0.038与0.027,说明随着控制精度的提高,机构可控范围增加。(5)在参数一体化理论框架下,建立了并联髋关节试验机的刚柔耦合弹性动力学模型,并通过弹性动力学模型进行了固有频率及其影响参数进行了数值分析。固有频率数值分析结果显示试验机在任务空间内呈对称分布,其中第1阶固有频率的最小值为2.3Hz,远高于并联髋关节试验机的工作频率,说明试验机在运动过程中不会产生谐振或共振,并利用捶击法对并联髋关节试验机进行了固有频率实验,对数值分析结果进行了验证,同时影响参数数值分析结果表明,试验机对参数H的灵敏度最高,说明中间支链长度对试验机固有频率影响最大,从而为试验机规避共振优化提供了理论指导。(6)在参数一体化理论框架下,建立了基于时空有限元理论的动力学数值解格式,并分析了时空有限元方法的稳定性。利用建立的试验机微分动力学模型及时空有限元数值解格式,对典型控制中的PD控制模型及最优控制模型进行了数值分析,同时建立了联合仿真模型对时空有限元数值分析结果进行了验证。数值分析及联合仿真结果表明,时空有限元方法能够对微分动力学方程进行有效求解,同时表明最优控制方法能够更好的跟踪试验机的运动轨迹,从而为试验机选择最佳控制策略提供了理论依据,并采用最优控制策略对试验机进行控制试验,结果显示并联髋关节试验机的运动轨迹与期望轨迹的误差范围为-1.3°~2.9°,满足髋关节摩擦试验的运动模拟需求。文章最后对论文的工作进行了总结,并对相关的研究技术进行了展望。
梁金泉[10]2012年在《基于改进遗传算法的航迹规划研究》文中研究表明航迹规划的研究对飞机的低空突防、导弹的定位、宇宙中飞行器的飞行，都具有很大的实用价值和研究意义。目前求解航迹规划问题的主要方法有A~*算法、遗传算法、蚁群算法等。遗传算法是一种模拟生物进化过程的仿生算法。将遗传算法用于求解航迹规划问题，近年来引起了国内外研究学者的广泛关注，也取得了一定的研究成果。飞行器航迹规划问题涉及的规划区域非常广阔，传统遗传算法应用于飞行器航迹规划，存在收敛时间太长、所需内存空间太大的问题，而且当环境复杂时构造可行路径困难、交叉和变异操作对算法进化能力作用效果不强。本文针对传统遗传算法的缺点以及飞行器航路规划任务的需求，采用栅格法建立了飞行器工作环境模型，对传统遗传算法进行改进，以提高算法性能，使其适用于叁维空间飞行器航路的规划。具体改进策略如下：（1）将回退策略和禁忌策略与启发式邻域搜索相结合保证路径的可行性；（2）提取初始可行路径中的关键链，降低算法所需存储空间及计算代价，加速搜索的进程和减少内存的需求；（3）对关键链进行局部自适应变异和交叉操作，增强算法的优化能力。利用VisualC++6.0+OpenGl开发叁维空间航迹规划的实验仿真平台，在该平台上对本文算法与A*和蚁群算法进行仿真测试和性能比较。仿真结果表明，该方法能有效地规划飞行器航路，算法性能优于同类算法，规划时间可满足实际应用需求。
参考文献：
[1]. 解复杂优化问题的仿生算法的研究[D]. 吴庆军. 西安电子科技大学. 2001
[2]. 基于捕食搜索的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用研究[D]. 李国宁. 华南理工大学. 2010
[3]. 混沌优化算法在水文水资源中的应用研究[D]. 盖兆梅. 东北农业大学. 2009
[4]. 基于遗传算法的非光滑仿生推土板优化[C]. 陶敏, 李建桥, 刘庆怀. 中国农业机械学会成立40周年庆典暨2003年学术年会论文集. 2003
[5]. 蚁群优化理论在无人机战术控制中的应用研究[D]. 陈岩. 国防科学技术大学. 2007
[6]. 蚁群算法的研究及其在文本分类问题中的应用[D]. 郭友. 江西师范大学. 2012
[7]. 并联机器人运动学正解新算法及工作空间本体研究[D]. 韩方元. 吉林大学. 2011
[8]. 模拟电路故障诊断参数识别方法研究[D]. 周龙. 湖南大学. 2006
[9]. 基于有限元理论的并联髋关节试验机参数一体化研究[D]. 王松涛. 中国矿业大学. 2015
[10]. 基于改进遗传算法的航迹规划研究[D]. 梁金泉. 南昌航空大学. 2012
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