發(fā)布時(shí)間：2018-06-17 03:10

  本文選題：水面無(wú)人艇 + 改進(jìn)遺傳算法�。� 參考：《江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：艇型的設(shè)計(jì)受到多種因素約束,各種因素常�；ハ嗝�盾,因此,若以某一個(gè)指標(biāo)為主,將會(huì)減弱其他方面的性能.所以在選取艇型的各項(xiàng)參數(shù)時(shí),應(yīng)全面綜合考慮各個(gè)參數(shù)對(duì)艇型影響程度.文中對(duì)一種新型水面無(wú)人艇的快速性、操縱性、耐波性和抗傾覆性進(jìn)行綜合優(yōu)化計(jì)算,將水面無(wú)人艇的綜合性能優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為4個(gè)子系統(tǒng)性能的優(yōu)化問(wèn)題.對(duì)4個(gè)子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)變量進(jìn)行耦合,并將子目標(biāo)函數(shù)以一定的形式組合成總目標(biāo)函數(shù).兼顧4個(gè)性能的約束條件,構(gòu)造懲罰函數(shù),最終構(gòu)造出水面無(wú)人艇的性能綜合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型.文中提出3種策略改進(jìn)遺傳算法,通過(guò)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型接口來(lái)編制、優(yōu)化軟件,并進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算分析.研究結(jié)果表明:成長(zhǎng)機(jī)制改進(jìn)的遺傳算法具有很好的尋優(yōu)性能,且成長(zhǎng)機(jī)制中遺傳因子和進(jìn)化權(quán)重對(duì)尋優(yōu)效果的影響最大.
[Abstract]:The design of boat type is constrained by many factors, and the factors are often contradictory. Therefore, if one index is the main factor, the performance of other aspects will be weakened. Therefore, the influence of each parameter on boat type should be considered comprehensively. In this paper, the performance optimization of a new type of surface unmanned craft, such as rapidity, maneuverability, wave resistance and capsize resistance, is comprehensively optimized. The optimization problem of the comprehensive performance of the surface unmanned craft is transformed into the optimization of the performance of four subsystems. The design variables of the four subsystems are coupled and the subobjective functions are combined into the total objective functions in a certain form. Finally, the comprehensive optimization mathematical model of the performance of the surface unmanned craft is constructed by taking into account the four performance constraints and constructing the penalty function. In this paper, three strategies are proposed to improve the genetic algorithm, which are programmed by optimizing the mathematical model interface, optimizing the software, and carrying out the optimization calculation and analysis. The results show that the improved genetic algorithm has a good performance and genetic factors and evolutionary weights have the greatest influence on the optimization performance in the growth mechanism.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)船舶與海洋工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51379094)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;U662

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6 閻綱;;遺傳算法及其仿真[J];湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年04期

7 ;遺傳算法[J];電網(wǎng)與清潔能源;2008年10期

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

6 龐國(guó)仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長(zhǎng)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(huì)論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類(lèi)設(shè)計(jì)[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議�？痆C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計(jì)算機(jī)編程中的應(yīng)用[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];1995年

9 靳開(kāi)巖;張乃堯;;幾種實(shí)用遺傳算法及其比較[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動(dòng)遺傳算法[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

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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(guó)水利報(bào);2002年

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2 張士偉;三維聲學(xué)快速多極基本解法在機(jī)械噪聲預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2016年

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4 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進(jìn)化集成及其在網(wǎng)絡(luò)視頻分類(lèi)中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

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6 郝國(guó)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(guó)礦業(yè)大學(xué);2009年

7 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

8 馬國(guó)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

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

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10 于光帥;一類(lèi)優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：2029390