遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计

优化电解碲电源对电解行业节能增效、提高电解产品质量和改善电网环境具有重要意义.电源前级采用三相电压型pwm整流器；在建立pwm整流器数学模型的基础上；通过改进双闭环pi控制策略；即外环基于并行搜索全局寻优的遗传算法优化bp神经网络权值和阈值的智能控制方法；分析网侧电流波形和谐波含量；可得到所需的额定电解电压和电流；以matlab/simulink软件为平台进行仿真计算.结果表明:ga-bp(geneticalgorithm-backpropagation)算法具有输出电压平稳、响应速度快、超调量小、抗干扰性强等优点.

为提高机枪的射击精度,需要对机枪枪架的结构参数进行优化设计。基于cae软件的结构优化有其自身的局限性,所以提出了一种新的优化方法,即联合应用bp网络和遗传算法。以此为基础,根据机枪有限元模型,对枪架结构参数进行了优化设计,结果表明:bp网络和遗传算法相结合的方式可适用于多设计变量的枪架参数优化设计,为其它复杂结构的参数优化提供了新的思路。

采用遗传算法对建筑设计进行优化,是建筑设计领域一个全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遗传算法求解最优值时,需要对每个进化个体进行适应度函数的计算,将消耗大量的运行时间.为了降低算法的复杂性,提出一种神经网络结合遗传算法的建筑优化设计方法.研究结果表明：与传统遗传算法对比,该方法可以有效降低算法的迭代次数和运行时间,提高建筑优化设计的效率.

在弯管前安装扰流子，可以减小弯管处二次流强度，降低能量损失，并运用cfd软件对不同参数下的扰流子节能效果数值计算。以l9（33）正交试验以及4组补充试验作为bp神经网络的训练样本，建立在5种雷诺数下扰流子节能效率与扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离3个结构参数的非线性映射关系；扰流子节能效率最大值作为目标函数，再结合遗传算法进行结构参数优化。最终得到在不同雷诺数下扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离的最佳组合形式，并利用有限元方法对结果验证。结果表明，这种优化方案具有可行性；合适的结构参数的扰流子具有良好的节能效果。

在弯管前安装扰流子,可以减小弯管处二次流强度,降低能量损失,并运用cfd软件对不同参数下的扰流子节能效果数值计算.以l9(33)正交试验以及4组补充试验作为bp神经网络的训练样本,建立在5种雷诺数下扰流子节能效率与扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离3个结构参数的非线性映射关系;扰流子节能效率最大值作为目标函数,再结合遗传算法进行结构参数优化.最终得到在不同雷诺数下扰流子叶片转角、叶片长度、安装距离的最佳组合形式,并利用有限元方法对结果验证.结果表明,这种优化方案具有可行性;合适的结构参数的扰流子具有良好的节能效果.

采用遗传算法对建筑设计进行优化,是建筑设计领域一个全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遗传算法求解最优值时,需要对每个进化个体进行适应度函数的计算,将消耗大量的运行时间.为了降低算法的复杂性,提出一种神经网络结合遗传算法的建筑优化设计方法.研究结果表明:与传统遗传算法对比,该方法可以有效降低算法的迭代次数和运行时间,提高建筑优化设计的效率.

神经网络隐藏层数量的选择以及权重值的确定对训练算法的收敛性有很大影响,为了解决神经网络(ann)训练过程中结构复杂的问题,提出了一种基于遗传算法(ga)的网络结构优化方法。试验结果表明,在训练样板数量较大时,优化后的ann能够计算出隐藏层的最佳数量,从而提高整体的性能,具有较好的泛华能力。

提出了将温差发电器对内燃机排气背压的影响纳入温差发电器的优化设计过程的观点,设计了一套新的温差发电器优化方案。以发电器尺寸参数为设计变量,以排气背压、质量作为约束条件,以发电片温差为目标进行优化设计。利用中心复合设计法选取试验点,对试验点进行cfd仿真,采用高预测精度的改进bp神经网络拟合设计变量与目标函数间的关系,再利用遗传优化算法在设计空间寻找最佳设计点。优化后消除了发电器对排气背压的影响,温差提高了8.8%,质量降低了6.7%。

分析人工神经网络适用与工程结构优化的主要特征,建立结构优化设计的神经网络方法流程,讨论了人工神经网络在结构优化中的应用,给出了十杆桁架的动力优化实例。算例表明,神经网络求解结构优化问题,避免了不必要的结构分析,减少了计算花费,提高了收敛速度。

应用人工神经网络与单纯形优化算法相结合的方法,对一种新型组合式非周期性缺陷接地结构(cnpdgs)进行优化设计。与电磁场数值分析方法相比,以神经网络模型作分析单元,可以在保证精度的基础上大大提高分析速度,因此在优化设计中可用来替代fdtd分析方法作为结构分析的计算单元。本文中以所要求的传输系数为期望目标,以可以使误差函数达到极小化的结构尺寸为输出,经单纯形优化算法寻优,进行该具有双阻带特性cnpdgs的优化设计。仿真设计和实验的对比结果表明了这一方法的有效性。

阐述了基于神经网络的结构优化设计原理，利用神经网络的模拟退火算法对结构优化设计作了一些探讨。通过钢屋架结构的优化设计算例验证了神经网络用于结构优化的有效性与准确性。

根据某建筑中央空调系统的工作参数,创建bp神经网络模型,得到输入输出的映射关系.利用遗传算法寻找中央空调系统的最佳工作参数,对遗传算法的优化结果进行分析.利用图形分析法验证遗传算法得到的结果是全局最优解.当冷却水进口温度为室外温度、冷水出口温度为设置范围内的最大值时,空调功耗最小.

针对bp神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题,提出基于遗传克隆选择算法(cloga)优化bp神经网络的流程,克服bp算法的一些缺陷。并通过湖北省人口预测问题进行效果检验,得到满意的结果。

为有效gis设备放电故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的遗传算法对bp神经网络进行优化,减少了bp神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了bp神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,遗传算法优化后的bp神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,遗传算法优化bp神经网络对gis设备放电故障诊断具有可行性和有效性。

针对压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,会严重影响其定位精度的问题,提出遗传算法优化bp神经网络的压电陶瓷蠕变预测算法。采用遗传算法优化了bp神经网络的权值和阈值,构建了基于遗传算法的bp神经网络(ga-bp算法)的蠕变预测模型。用ga-bp算法对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比。结果表明,获得的蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均不超过0.2μm,最大蠕变误差均小于1.5%,最大均方误差仅为0.0046,因此,ga-bp预测模型可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段。

针对压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,会严重影响其定位精度的问题,提出遗传算法优化bp神经网络的压电陶瓷蠕变预测算法.采用遗传算法优化了bp神经网络的权值和阈值,构建了基于遗传算法的bp神经网络（ga-bp算法）的蠕变预测模型.用ga-bp算法对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比.结果表明,获得的蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均不超过0.2μm,最大蠕变误差均小于1.5％,最大均方误差仅为0.0046,因此,ga-bp预测模型可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段.

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法。

基于分级遗传算法的离散变量结构优化设计——提出一种分级处理的遗传算法，它采用微种群和附加变异算子来减少计算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，这种算法收敛平稳、并取得了较好的效果。　　

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点.算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题.这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法.

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·

负荷预测是电力规划的基础,传统的神经网络预测方法存在对初始网络权值设置敏感、收敛的速度慢、容易陷入局部极小值等缺点。文中引入遗传算法先对神经网络的初始值进行优化,再通过神经网络进行学习和训练,得出的结果再经bagging方法集成,目的是提高其准确率。通过matlab仿真进行实验,结果表明,基于bagging算法集成遗传神经网络,能够克服传统bp神经网络的缺点,可较快收敛又不易陷入到局部极值中,具有较强的泛化能力,同时也大大提高了网络的预测精度。

阐述了企业信息化水平评价问题的现状,提出了运用遗传算法(ga)优化bp神经网络的评价方法,避免了传统评价方法确定权重值的主观随意性,并且克服了bp网络中的局部极小缺陷,使训练速度加快,在建立bp-ga网络信息化评价模型的基础上,利用样本公司实际指标数据对模型的评价效果进行了检验,并与传统bp网络模型的评价结果进行了比较研究。