基于基因分层表达遗传算法的多目标概念设计

论文摘要

概念设计在当今工程设计中得到广泛地应用，它有效地加快了设计、生产自动化的进程，影响着行业的发展。如何改进设计方法来提高设计的效率及产品的性能是目前倍受关注的热点之一。本论文研究基于代码分层表达的遗传算法(Hierarchical Coding Genetic Algorithm，简称HCGA)在机电产品概念设计过程中的应用。论文主要研究内容是：1、研究了概念设计中表示设计方案的功能、结构多方面统一的基因表达模型——分层表达模型。结合设计因素的层次特征，选择树状图对基因知识进行描述。根据对设计产品的功能分解，形成功能树，由功能—结构对应关系生成结构树。2、建立了遗传算法中个体的编码方法。用“前向表达法”对结构树中各元素量化表达，进一步分析各表达量的层次位置及上下层之间的控制关系，并形成控制码；根据各层变量的精度要求确定二进制代码位数；最后，由各层代码联级组成遗传操作的直接对象：个体的代码。3、定义了基于分层代码的交叉、变异等遗传操作。交叉、变异等操作是遗传算法的关键，一般遗传算法不适于具有分层结构的个体代码，根据遗传算法的原理，结合个体代码的层次特点，对交叉、变异等进行重新定义。4、解决了产品概念设计的多目标优化模型的计算问题。根据设计因素及设计要求建立目标优化模型，使设计过程实现定量化表示，避免其盲目性。5、利用matlab语言为背景实现了HCGA算法的基本思想，通过一个简单的数字模型寻优实验，证明该算法的正确性和优越性。论文以电机——四杆机构的优化设计为例，在数学分析基础上，构建其Matlab／Simulink仿真模型，然后应用HCGA算法寻找四杆机构杆件的杆长、材料、工艺、截面形状等方面的最优原理解。该实例的运行结果验证了HCGA算法在理论上的可行性和实践中的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 概念设计简介
• 1.2.1 概念设计的内涵
• 1.2.2 概念设计的过程
• 1.3 遗传算法研究现状和发展展望
• 1.4 基于遗传算法的概念设计
• 1.5 本文研究的内容
• 第二章 基于分层表达的基因模型
• 2.1 引言
• 2.2 设计问题描述
• 2.3 功能分解
• 2.4 设计基因
• 2.5 基因表达策略
• 2.5.1 功能基因表达
• 2.5.2 结构基因表达
• 2.5.3 基因的分层表达策略
• 2.5.4 基因向量
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于分层表达基因模型的遗传算法
• 3.1 引言
• 3.2 基本原理
• 3.2.1 算法的基本原理
• 3.2.2 算法的特点
• 3.3 编码设计
• 3.3.1 编码问题
• 3.3.2 编码方案的选择
• 3.3.3 编码设计
• 3.4 遗传操作定义及设计
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于代码分层表达遗传算法的实现
• 4.1 引言
• 4.2 基于分层表达遗传算法的流程图
• 4.3 算法中核心模块的流程图
• 4.3.1 适应值计算
• 4.3.2 排序和选择
• 4.3.3 交叉操作
• 4.3.4 变异操作
• 4.3.5 精英保留策略
• 4.4 各算法描述
• 4.5 算法的优越性
• 4.6 本章小结
• 第五章 平面机构的概念设计应用
• 5.1 引言
• 5.2 模型框架结构
• 5.3 多目标优化模型
• 5.4 应用实例
• 5.4.1 设计任务
• 5.4.2 设计分析
• 5.4.3 设计过程
• 5.4.4 机电结构的数学模型及仿真结果
• 5.4.5 结果分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文