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基于改進(jìn)遺傳算法的新型水面無人艇性能綜合優(yōu)化分析

發(fā)布時(shí)間:2018-06-17 03:10

  本文選題:水面無人艇 + 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,因此,若以某一個(gè)指標(biāo)為主,將會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)對艇型影響程度.文中對一種新型水面無人艇的快速性、操縱性、耐波性和抗傾覆性進(jìn)行綜合優(yōu)化計(jì)算,將水面無人艇的綜合性能優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為4個(gè)子系統(tǒng)性能的優(yōu)化問題.對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,通過優(yōu)化數(shù)學(xué)模型接口來編制、優(yōu)化軟件,并進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算分析.研究結(jié)果表明:成長機(jī)制改進(jìn)的遺傳算法具有很好的尋優(yōu)性能,且成長機(jī)制中遺傳因子和進(jìn)化權(quán)重對尋優(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】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51379094)
【分類號】:TP18;U662

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本文編號:2029391

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