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1) multimodal optimization
多模优化
1.
Adaptive differential evolution for high-dimension multimodal optimization problems;
求解高维多模优化问题的自适应差分进化算法
2) multi-modal optimization
多模态优化
1.
Research of multi-modal optimization algorithm based on immune evolution;
基于免疫进化的多模态优化算法研究
2.
Aiming at the problem of multi-modal optimization, a multi-modal immune optimization algorit.
针对多模态优化问题,按照该框架设计了一个具体的多模态免疫优化算法(MIOA),并进行了仿真研究和计算复杂性分析。
3.
By analyzing the mechanisms of Niche Genetic Algorithm(NGA) and Simple Sub-population Genetic Algorithm(SSGA) in now multi-modal optimization fields,the fault that they cannot convergent completely are pointed out and the concept of complete convergence is proposed.
指出多模态优化中现有小生境遗传算法(NGA)和简单子群遗传算法(SSGA)无法实现完全收敛。
3) multi-objective fuzzy optimization
多目标模糊优化
1.
The realization of multi-objective fuzzy optimization in Matlab of mechanical running condition of statically indeterminate large-scale rotary kiln;
应用Matlab实现大型超静定回转窑机械运行状态的多目标模糊优化
2.
According to the UAV(Unmanned Air Vehicle) muti-objective path planning based on radar threat and fuel consumption,this paper brought forward a performance index with the multi-objective fuzzy optimization strategy and applied the dynamic weight to the heuristic function of A* pathfinding in the Voronoi diagram.
针对以雷达威胁和燃油消耗为多目标的无人机航迹规划问题,采用多目标模糊优化方法建立航迹性能指标,并利用启发式A*搜索算法,提出基于动态权值的启发函数方法。
3.
Considering the harmonious development of economy,society and ecology,the thesis established a multi-objective fuzzy optimization model for regional water-saving cropping structure which conquers the limitation that economic benefit is regarded but social and ecological benefits are ignored in the previous studies.
论文综合考虑区域社会、经济、环境协调发展,构建了区域节水高效种植结构调整的多目标模糊优化模型,克服了以往模型研究中存在的只注重经济效益而忽视社会和生态效益的局限性。
4) multi-modal function optimization
多模态函数优化
1.
The testing results of typical multi-modal function optimization showed its good effectiveness.
通过对不同的多模态测试函数进行仿真实验,证明了算法具有较强的多模态函数优化能力。
2.
By simulating the antibody search mechanism,and combining the immune network theory,a new immune learning algorithm for multi-modal function optimization was presented.
典型函数优化测试结果表明,该算法能够较好地实现全局最优解和局部最优解的同步搜索和保持,具有较强的多模态函数优化能力。
3.
A niche ant colony algorithm(NACA) for multi-modal function optimization which bases on principle of ant colony algorithm is devised.
结合蚁群算法基本原理,设计一种解决多模态函数优化问题的小生境蚁群算法(NACA),算法采用实数编码,通过对NACA仿真研究,并和相关算法的仿真结果进行比较分析,结果表明NACA具有参数易于选择、适应性强、收敛性好等优点,非常适合于求解同时具有多个最优解或需要搜寻局部最优解的多模态函数优化。
5) fuzzy multi-objective optimization
模糊多目标优化
1.
Then based on the twoechelon simulation model,the two objectives,operational availability and maintenance cost of the spare parts,are evaluated with fuzzy multi-objective optimization.
提出一种基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法,通过蒙特卡罗仿真建立装备使用可用度模型,并在二级维修保障模型进行仿真的基础上,利用模糊多目标优化对备件的使用可用度和备件保障费用这两个指标进行综合评判,最后得到符合决策满意度的备件配置方案。
6) multi-model optimization
多模态最优化
补充资料：级进模优化设计软件--Topsolid Progress
北京宇航计算机软件有限公司(北京 100083)
由于目前大多数级进模设计是建立在二维平面设计的基础上，因此，只能设计简单钣金零件的级进模(例如电机的矽钢片级进模等)，很难与其他生产环节相关联，实现数据模型无缝共亨。法国Missler公司在TopSolid的基础上，推出完全集成的TopSolid/Progress级进摸设计模块，该模块遵循级进模设计规范，实现了产品数据模型的共享，使得级进模设计过程更加形象直观、方便高效。下面就针对TopSolid/Progress，级进模设计模块作简单介绍。
TopSolid是世界上屈指可数的级进棋设计与CAD/CAM完全集成的系统之一。它的级进模设计模块Topsolid/Progress包含了于艺设计和模具设计两大部分。
1 工艺设计
从钣金件的调用与识别，到设计每个工位的成形工艺，形成凹凸模，到最后设计模架以从绘出二维工程图纸，工艺设计见决定模具成败的重要环节。
1.1 工位定义
级进模设计首先进行的是零件的排样(图1)，在Topsolid/Progress中可以按设计需求对各种零件进行排样。然后是产品成形工艺设计，设汁者可以任意指定、调节工位数量和工位中心位置，系统根据零件自动提示最大只小步距范围。如果发现工位数量过多或者过少，在以后的操作中可以随时添加或删除。定义好工位及位置后系统自动根据零件和工位外形轮廓产生带料实体模型和两个线框轮廓，方便后面定义冲裁轮廓形状。排样设计如图1所示。
1.2 具体工艺设计
产品成形工艺的好坏将直接影响产品的质量，Topsolid/Porgress可以自定义轮廓外形，也可以根据系统自动产牛的线框轱廓创建与零件完全吻合的外形来进行冲裁下艺设计(图2)，并且整个设计过程完全参数化相关联。
对于产品拉伸成形和弯曲成形部分，止接根据钣全零件外形自动产生。拉伸成形中，系统自动调用钣金零件设计用到的标准拉仲形状进行一次成形。下—版本系统将支持对单个拉伸成形的分步拉伸工艺设计。弯曲成形中，系统自动过滤弯曲曲面，方便选择，并且支持分步弯曲，有效地防止了零件由于材料因素所产生的回弹，
整个工艺过程的每一步操作都可以自由调节、修改。所有的成形工艺设汁完成后，使用系统的分析功能分析各个工位的受力情况及单工位合力点和整体合力点位置(图3)。通过受力分析调节各工位的工艺操作，达到尽可能让受力中心在模架中心位置。
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
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