机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2013年
3期
74-79
,共6页
减速器%遗传算法%试验模态%参数识别%拉马克学习%Powell搜索法
減速器%遺傳算法%試驗模態%參數識彆%拉馬剋學習%Powell搜索法
감속기%유전산법%시험모태%삼수식별%랍마극학습%Powell수색법
针对经典遗传算法在复杂空间上局部搜索能力较弱,易过早陷入未成熟收敛,并在接近最优解时,由于优化压力较小导致搜索效率低等问题,在传统遗传算法群体进化中引入拉马克学习机制,构造基于拉马克学习机制的局部搜索算子,建立起混合遗传算法模型.两种算法相互融合,使学习的优势得到发挥,提高局部深度搜索能力并加快了全局收敛速度.将其应用于连采机减速器试验模态参数识别中,结果证明了混合遗传算法的有效性和准确性.
針對經典遺傳算法在複雜空間上跼部搜索能力較弱,易過早陷入未成熟收斂,併在接近最優解時,由于優化壓力較小導緻搜索效率低等問題,在傳統遺傳算法群體進化中引入拉馬剋學習機製,構造基于拉馬剋學習機製的跼部搜索算子,建立起混閤遺傳算法模型.兩種算法相互融閤,使學習的優勢得到髮揮,提高跼部深度搜索能力併加快瞭全跼收斂速度.將其應用于連採機減速器試驗模態參數識彆中,結果證明瞭混閤遺傳算法的有效性和準確性.
침대경전유전산법재복잡공간상국부수색능력교약,역과조함입미성숙수렴,병재접근최우해시,유우우화압력교소도치수색효솔저등문제,재전통유전산법군체진화중인입랍마극학습궤제,구조기우랍마극학습궤제적국부수색산자,건립기혼합유전산법모형.량충산법상호융합,사학습적우세득도발휘,제고국부심도수색능력병가쾌료전국수렴속도.장기응용우련채궤감속기시험모태삼수식별중,결과증명료혼합유전산법적유효성화준학성.
