64、多异质材料组件设计与CAD建模方法

多异质材料组件设计与CAD建模方法

1. 遗传算法在材料设计中的应用

1.1 轮盘赌选择

基于累积概率构建轮盘赌模型,选择过程先转动轮盘 $(0.2L)$ 次,每次按以下步骤选择一对染色体进入新种群:
1. 生成一个 $[0, 1]$ 范围内的随机数 $r$。
2. 若 $r \leq q^{(1)}$,则选择第一对染色体;否则,选择满足 $q^{(i - 1)} < r \leq q^{(i)}$ 的第 $i$ 对染色体。

1.2 交叉操作

对于每对选中的染色体,例如:
- 父代 1:$\sim | X_{j + 1} \sim | X_{k + 1} | X_{k + 2} \sim$
- 父代 2:$\sim | Y_{j + 1} \sim | Y_{k + 1} | Y_{k + 2} \sim$

从范围 $(1 \cdots n)$ 生成两个随机数 $j$ 和 $k$($j < k$),交换由这两个随机数代表的交叉点之间的片段,生成两个新的染色体(子代)。

1.3 变异操作

变异操作可形成新的染色体或子代,它通过修改染色体中基因的值来增加种群的变异性。当种群中染色体的适应度函数收敛到一个小范围或局部最优时,交叉操作难以生成具有更优适应度函数值的子代,而变异操作能发挥重要作用。
具体操作如下:
1. 根据染色体的相似度将种群分为若干组,第 $i$ 组的相似度用相同基因位的数量 $G_i$ 与该组染色体数量 $C_i$ 的乘积表示。
2. 相似度高的组优先进行变异,变异概率可通过公式 $\text{公

基于分布式模型预测控制的个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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