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基于径向基神经网络的尾门优化研究
某一新车尾门悬挂重达35 kg备胎 , 需满足下垂性能指标及轻量化需求 ,针对传统人工迭代优化周期长 、难度大的 问题 ,提出一种基于径向基神经网络(RBF)的尾门优化方法 , 首先将尾门结构参数和料厚定义为可优化设计变量 , 然后通过试验 设计(DOE)生成不同设计变量与车门下垂性能对应关系的多组数据 , 再基于RBF建立结构参数和性能的非线性映射 , 最后基于 Isight的遗传算法对尾门参数进行优化 。结果表明 ,优化方案尾门满足下垂下坠性能 ,并且减重1. 0 kg(3. 7%)。该研究对尾门 优化设计有较大的工程参考价值。
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基于遗传算法的充电站与新能源协调规划
摘要:大力推广电动汽车是缓解能源压力与环境污染问题的有效途径。鉴于此,在传统规划充电站的基础上,对充电站与新能源进行了协调规划,综合考虑了电动汽车用户、充电站、新能源、配电网等多方因素,建立了以全社会成本最小为目标的充电站与新能源协调规划模型,并采用遗传算法求解该规划模型。最后用一个实际算例验证了该规划模型与所提算法的有效性与合理性。
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一种基于复合储能的自适应权重粒子群算法研究
摘要:微电网引入复合储能可降低可再生能源功率波动给电网安全稳定运行带来的影响,现以微电网并网运行模式下的复合储能为研究对象,建立以全寿命周期年均成本最低、可再生能源功率波动最小、并网联络线利用率最大为目标的自适应权重粒子群算法,以实现复合储能的多目标优化配置。
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浅谈直流接地对电力系统的危害
摘要:直流电源是电力系统的重要组成部分,其具有保障常规负荷、自动配置、继电保护和实时通信供电的作用。但是,绝缘装置老化、继电保护设备故障,均会造成直流电源接地,影响供电装置的稳定性以及整个电力系统的安全运行。及时发现直流接地故障,对于保证电力系统的稳定运行具有十分重要的意义。鉴于此,提出一种基于遗传算法的接地故障搜索模型,能及时发现直流接地故障。结果显示,该模型对于接地故障搜索的准确率达到95%,故障搜索时间小于30s,整体效果较优。该接地故障搜索模型适用于电力系统中直流电源接地故障监测,可以为此类故障判断、维修提供依据。
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一种基于安全威胁等级的自适应遗传算法
摘 要：在无线传感器网络中，加密和认证是维护节点和汇聚节点之间通信安全的常用手段。但由于电池容量和计算开销等方面的局限性，仅通过对节点进行加密和认证还无法将安全威胁等级维持在同一级别，不足以应对威胁等级不断变化的情形。文中提出了一种基于威胁等级来调整安全属性的遗传算法，它根据汇聚节点感知到的威胁等级，通过认证和加密的动态转换实现安全属性的自适应调整，改善了现有的安全防范方式。仿真表明，这种新方法使威胁等级和安全属性相匹配，既提高了通信的安全性，也改善了传感器节点的能效。
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人工智能如何实现?这些人工智能特点，你都了解吗?
在下述的内容中，小编将会对人工智能的相关消息予以报道，如果人工智能是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。
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几种优化网格算法在智能集装箱中的应用
摘 要：目前的集装箱运输占据了大部分的运输比例，优化智能集装箱的装箱问题显然可以减少成本和提高运输效率， 智能集装箱已成为当今运输的发展趋势，而网格算法应用于智能集装箱也是科技发展的结果，重点阐述了优化的遗传算法和多重网格算法在智能集装箱中的应用，从算法的优化搜索出发，提出了混合遗传算法和网格模型融合算法，使得集装箱的装箱变得更简单合理，提高了装箱率。
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小生境遗传算法的移动机器人路径优化技术
无线传感器网络及其在光缆干线预防性维护中的应用设计 无线传感器网络是一种自组织网络，具有快速展开、抗毁性强等特点，广泛应用于国防军事、国家安全、环境监测等方面。本文根据光缆干线预防性维护需求和无线传
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人工智能之遗传算法(GA),搜索最优解的方法
导读：人们一提到遗传算法（GA），就会联想到达尔文的生物进化论。遗传算法（GA）是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法。 今天我们重点探讨一下遗传算法（GA）。＾＿＾
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基于改进的遗传算法软硬件划分方法研究
0 引言 集成电路在过去30年的发展几乎完全遵循Moore定律，即集成电路的集成度每隔18个月就翻一番。现在集成电路的面积进一步减小，并获得更高的集成度。集成度增加的结
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基于遗传算法的复杂无源滤波器参数设计
近年来，模拟生物进化过程的遗传算法作为求解优化问题的有效手法而倍受关注。正如ＴｈｏｍａｓＢａｃｋ等人指出?１?，同其他手法相比，其优点在于：处理问题的灵活性、适
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基于遗传算法的复杂无源滤波器参数设计
基于遗传算法的复杂无源滤波器参数设计提出了一种基于计算机数值计算的复杂无源滤波器参数设计的新方法,首先把求解电路参数的问题数学化为性能指标优化模型,然后采用遗传算
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基于NiosⅡ的单点自适应控制器设计研究
摘要 为了提高道路交叉口通行能力，设计了一种单点交叉口自适应控制系统。系统采用SOPC方案，利用具有NiosⅡ软核的FPGA芯片设计了控制器的硬件，井利用遗传算法建立了信号配时优化模型、VHDL语言进行了遗传算法的硬
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美用遗传算法逆向设计新型纳米材料
科技日报讯（记者刘霞）据物理学家组织网10月29日（北京时间）报道，美国科学家使用遗传算法逆向设计出一种架构，并用这种架构来设计新型纳米材料。这是科学家们首次证明，可用逆向设计方法来设计自组装的纳米结构。
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基于超声探测的停车场车位引导系统的研究
1、引言随着停车需求的增长，停车场的规模也越来越趋于大型化。国内对智能停车场也进行了大量的研究，但目前我国的停车场管理系统大多还存在智能化、集成度低的缺点，忽视了停车过程的自动化，特别是车位的引导。如何
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基于遗传算法的组合逻辑电路设计的FPGA实现
摘要：基于遗传算法的组合逻辑电路的自动设计，依据给出的真值表，利用遗传算法自动生成符合要求的组合逻辑电路。由于遗传算法本身固有的并行性，采用软件实现的方法在速度上往往受到本质是串行计算的计算机制约，因
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新制导炸弹智能控制系统的研究
控制系统是制导炸弹的关键部位。目前，所有制导炸弹的控制系统都是基于一定的数学模型，以固定的方式修正弹道误差。由于存在各种不可预知的误差因素，但控制方式却不可调整，造成制导炸弹的实际命中精度不高。基于此
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三分量磁通门传感器非正交性误差校正
摘要：静态磁场测量中，由于三分量磁通门传感器的非正交性，使得高分辨率测量要求不能得到满足，必须校正其测量误差。通过分析三分量磁通门传感器非正交性误差，给出其数学模型描述，提出了一种基于实数编码遗传算法
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模拟退火遗传算法在多用户检测技术中的应用
将遗传算法GA(Genetic Algorithm)与模拟退火算法SA(Simulated Annealing)相结合，提出模拟退火遗传算法(SAGA)，并将其应用于MC-CDMA无线通信系统的多用户检测技术中，以求降低多用户检测算法在实际应用中的复杂度并同时提高多用户检测器的性能。分析了遗传算法和模拟退火算法的性能，从理论上阐述了模拟退火遗传算法应用于多用户检测技术中的方法和可行性。理论分析表明,基于模拟退火遗传算法的多用户检测器的算法复杂度比传统多用户检测器低；数值仿真结果也表明前者在抗干扰能力上优于后者。
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遗传算法的运算过程
选择(复制)： 根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从第t代群体P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下 一代群体P(t+1)中；交叉： 将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对，对每一对个体，以某个概率
