基于混合遗传算法的连采机减速器试验模态参数识别
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.
减速器、遗传算法、试验模态、参数识别、拉马克学习、Powell搜索法
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TH132
国家自然科学基金51035007;山西省自然科学基金2011011026-3
2013-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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