1) internal penalty function method
内点罚函数法
1.
The application of internal penalty function method on the optimized design of chain drive;
内点罚函数法在链传动优化设计中的应用
2.
In accordance with Mohr-Coulomb envelope principle,we established the objective function,calculated the independent variables corresponding to the minimum value in the possible domain as the initial estimates,combined the internal penalty function method,introduced the boundary conditions and established the augmented objective function and limited feasible solution within a reasonable range.
本文详细阐述了其试验原理及抗剪强度指标的特殊性,提出一种基于改进单纯形算法的寻优解法:首先根据摩尔-库仑包络线原理建立起目标函数,再计算出目标函数在可能取值域中的最小值处的自变量,以此作为初始估计值,并结合内点罚函数法引入边界约束条件,建立增广目标函数,将可行解限定在合理取值范围内。
2) internal penalty function method
内点惩罚函数法
1.
In this paper, the internal penalty function method will be applied to the optimized design of V belt transmission.
本文采用优化设计方法对V带进行设计,并用内点惩罚函数法建立寻优数学模型,找出设计变量、目标函数和约束条件,通过迭代得到最优解。
2.
And the moving path variables are optimized with the internal penalty function method.
通过建立球场坐标系及机器人小车的运动轨迹坐标系,导出了旋转矩阵与平移矩阵,对球场坐标系和运动轨迹坐标系进行了坐标转换,并运用几何学方法建立了机器人在运动过程中的避碰模型,最后利用优化设计中的内点惩罚函数法对机器人小车进行了运动路径寻优。
3) method of inner penalty function
内点罚函数
4) interior-penalty-function method
内罚函数法
1.
The interior-penalty-function method has been applied for the estimation of the model parameters.
用内罚函数法估计模型参数。
5) inpoint method of SUMT
内点惩罚函数
1.
This paper presents a improved calculating method according to the present calculating method of inpoint method of SUMT, which design variable often cross a feasiable district bundary and result in calculating failure.
本文针对内点惩罚函数法现有算法在计算中设计变量常常越出可行域边界 ,导致计算失效而提出了一种改进的计算方法 。
6) interior penalty function
内罚函数
补充资料：罚函数法
分子式：
CAS号：
性质：求解带约束非线性规划的一种数值解法。它是通过将原规划问题中的约束条件乘以一定的惩罚因子后加入到原目标函数中构成新的目标函数，从而使条件极值问题转化为无约束极值问题。由于惩罚因子的加入，任何对约束条件的背离将受到“惩罚”而使目标函数增加，当惩罚因子足够大时，只有惩罚项趋于零，即所有约束条件得到满足时，新的目标才能取得极小值，此时新问题的解就是原问题的解，且满足给定的约束条件。
CAS号：
性质：求解带约束非线性规划的一种数值解法。它是通过将原规划问题中的约束条件乘以一定的惩罚因子后加入到原目标函数中构成新的目标函数，从而使条件极值问题转化为无约束极值问题。由于惩罚因子的加入，任何对约束条件的背离将受到“惩罚”而使目标函数增加，当惩罚因子足够大时，只有惩罚项趋于零，即所有约束条件得到满足时，新的目标才能取得极小值，此时新问题的解就是原问题的解，且满足给定的约束条件。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条