为解决智能车间物料运输AGV小车调度问题,以AGV补料任务行走总距离最短为目标,结合路径选择及任务排序双重标准,提出双层编码方式;同时为避免染色体上的基因聚集到小的邻域内,提出一种改进的遗传算法,算法增加了多种变异过程,相较于传统遗传算法扩大了解的空间,防止局部最优解的产生。最后通过MATLAB对环境进行建模、仿真,并与基本遗传算法进行对比。实验结果表明所提出的改进算法能高效且可靠地解决AGV在多任务目标情况下的路径规划问题。

针对电液换向阀在启闭过程中的振动问题,基于AMESim开展仿真分析,通过实验设计研究相关参数并优化。通过中心复合抽样和响应面设计,明确了阻尼孔等效直径和主阀芯复位弹簧对性能的影响情况,最后基于响应面采用遗传优化算法获得最佳设计参数。

遗传算法用于元件的设计和选型是目前研究的热门课题。采用遗传算法与 　 传统优化方法相结合的组合优化方法对文献［１］［２］中提出的新型节能电磁换 向阀的电磁机构进行了优化设计，给出了优化设计数学模型及优化结果，并 对采用一般遗传算法和组合优化方法进行优化设计获得的结果进行了比较。 比较结果表明，采用组合优化设计方法对于新型阀用电磁机构的优化设计具 有寻优精度高，寻优速度相对较快的优点。

提出一种南薄壁杆、压电扭转驱动器、压电传感器组成的机敏杆，针对机敏杆扭转振动控制中驱动器／传感器优化配置问题，对机敏杆的扭转振动进行了深人的研究，采用拉格朗日方程和假设模态法推导了机敏杆系统的动力学方程，建立了系统的状态空间表达式。将机敏杆划分为若干个位置单元，选取主动控制器的最大耗能作为优化准则，运用遗传算法获得了压电扭转驱动器／传感器的最佳配置位置及最优反馈增益。结果表明：所获得的最优位置、反馈增益是合理的，将驱动器／传感器同位配置在最优位置并实施相应的闭环最优控制，主动控制器的耗能最大，并能有效抑制机敏杆的扭转振动。

为研究液压挖掘机理论挖掘力与主动液压缸充分发挥比之间的匹配特性对挖掘性能的影响规律,以主动缸充分发挥比和动臂缸闭锁限制比为一设计因素、以实际挖掘力与设计最大挖掘力之比为另一设计因素,考虑不同挖掘工况建立目标匹配函数。以某36.5 t反铲液压挖掘机为例,通过匹配工作装置铰点位置和设计因素的权重系数来建立优化匹配方案,基于图谱叠加法分析验证不同优化匹配方案对挖掘性能的影响。

针对行星齿轮减速器优化设计的多参数、多目标、多约束的特点,建立了多目标优化数学模型,应用层次分析法计算各目标函数权重,通过采用遗传算法进行减速器参数多目标优化求解.实例计算表明.优化设计参数比原设计参数更加合理,说明遗传算法用于减速器优化设计是有效、可行的,对行星齿轮减速器的优化有一定的指导意义.

提出了一种基于模糊集理论和遗传算法理论相结合的离合器膜片弹簧的多目标优化设计,对模糊优化模型的建立及求解、隶属函数的确定等进行了探讨,对遗传算法做了简要介绍,并对一实例进行了计算和数值模拟分析.结果表明：采用遗传算法进行膜片弹簧的模糊多目标优化效果较好.

针对标准遗传算法收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,采用基于工序的编码和活动解码方式,采用自适应策略设计交叉算子和变异算子,并将极值优化算法作为一种新的变异算子对标准遗传算法进行了改进,最后通过实验验证了改进后算法的有效性.

该文针对电液伺服激振系统根据故障诊断的基本原理结合模式识别理论、人工智能理论和计算机科学建立了系统故障诊断的结构模式和学习算法.利用BP神经网络与遗传算法相结合的方法对系统故障进行模式识别和诊断缩短了平均诊断时间提高了诊断效率和故障识别精度.

充液阀作为全液压制动系统中的关键部件其充液速度、充液压力等特性对整个系统的性能有直接的影响为了系统研究结构参数对充液阀工作特性的影响借助AMESim软件平台建立了全液压制动系统的仿真模型并利用所搭建的全液压制动系统试验台验证了仿真模型的有效性.在此基础上分析了充液阀不同结构参数对充液特性的影响规律结果表明主阀弹簧刚度和阀芯节流孔径的改变会影响充液响应时间;控制阀的阀套夹角、钢球直径及调压弹簧刚度是决定充液压力上、下限的关键参数.依据上述结果利用遗传算法对充液阀的主要结构参数进行了优化结果表明优化后的充液时间由2.8s缩短至2.0s充液响应特性得到较大改善.