微机电系统(MEMS)器件的构成涉及微电子、微机械、微动力、微热力、微流体学、材料、物理、化学、生物等多个领域,形成了多能量域并交叉耦合。为其产品的建模、仿真以及优化设计带来了较大的难度。由于静电驱动的原理简单使其成为MEMS器件中机械动作的主要来源。而梳齿结构在MEMS器件中有广泛的应用:微谐振器、微机械加速度计、微机械陀螺仪、微镜、微镊、微泵等。所以做为MEMS的重要驱动方式和结构形式,静电驱动梳齿结构MEMS器件的耦合场仿真分析以及优化设计对MEMS的开发具有很重要的意义。本课题的研究对静电驱动梳齿结构MEMS器件的设计具有较大的理论研究意义。 本文的研究工作主要包括以下几个方面: 1、采用降阶宏建模技术快速求解静电梳齿驱动器静电-结构耦合问题,降阶建模被用于表示微谐振器的静态动态特性。论文采用降阶建模方法详细分析了静电梳齿驱动器的各参数对所产生静电力以及驱动位移的关系;并对静电梳齿驱动器梳齿电容结构的静电场进行分析和模拟,深入讨论了边缘效应的影响;还对微谐振器动态特性的各个模态进行仿真分析,并计算分析了前六阶模态的频率和谐振幅值。仿真结果表明降阶建模方法能够快速、准确地实现多耦合域的求解。 2、从系统角度出发考虑了各个子系统对叉指式微机械陀螺仪特性的影响,系统详细地分析了与叉指状微机械陀螺仪性能指标-灵敏度密切相关的结构特性、电子电路、加工工艺和空气阻尼,并在此分析的基础上建立了陀螺的统一多学科优化模型并对其进行多学科优化设计。将遗传算法和差分进化算法的全局寻优与陀螺仪系统级优化相结合,证实了遗传算法和差分进化算法在MEMS系统级优化中的可行性,并比较遗传算法和差分进化算法的优化结果,差分进化算法的优化结果较大地改善了器件的性能。 3、从系统角度出发考虑了各个子系统对梳齿式微加速度计特性的影响,在对梳齿式微加速度计各个学科的设计要素进行分析的基础上,对各个子系统分别建立相对独立的优化模型,采用差分进化算法和多目标遗传算法对其进行优化设计。证实了差分进化算法和多目标遗传算法对多个子系统耦合的系统级优化的可行性,并比较了将多目标转换为单目标进行优化和采用多目标进行优化的区别和结果,优化结果使器件的性能得到了改善。
上传时间: 2013-05-15
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IIR数字滤波器是冲激响应为无限长的一类数字滤波器,是电子、通信及信号处理领域的重要研究内容,国内外学者对IIR数字滤波器的优化设计进行了大量研究。其中,进化算法优化设计IIR数字滤波器虽然取得了一定的效果,但是其也有自身的一些不足;另外,基于粒子群算法以及人工鱼群算法的IIR数字滤波器优化设计也取得了较好的效果。但这些方法都是将多目标优化问题转化为单目标优化问题,这种方法是将每个目标赋一个权值,然后将这些赋了权值的目标相加,把相加的结果作为目标函数,在此基础上寻找目标函数的最小值,这样做造成的问题是可能将其中的任何一种满足目标函数值最小的情况作为最优解,但实际上得到的不一定是最优解。也就是说,单目标的方法难以区分哪一种情况为最优解,这样的寻优模型从理论上来说是难以得到最优解的。另外,在将多目标转化为单目标时,各个目标的权值难以确定,而且最终只能得到唯一解。针对这些问题,本文在研究传统遗传算法、进化规划算法以及量子遗传算法的IIR数字滤波器优化设计的基础上,将重点研究IIR数字滤波器的粒子进化规划优化、遗传多目标优化以及量子多目标优化。另外,由于在通信系统中IIR数字滤波器有广泛应用,并且大量采用FPGA实现,多目标优化方法得到的滤波器性能也值得验证,因此,对多目标优化方法得到的IIR数字滤波器系数进行FPGA仿真验证有重要的现实意义。 @@ 论文的主要工作及研究成果具体如下: @@ 1.分析IIR数字滤波器的数学模型及其优化设计的参数;针对低通IIR数字滤波器,采用遗传算法及量子遗传算法对其进行优化设计,并给出相应的仿真结果及分析。 @@ 2.针对使用进化规划算法优化设计IIR数字滤波器时容易陷入局部极值的问题,研究粒子进化规划算法,并将其应用于IIR数字滤波器的优化设计,该算法将粒子群优化算法与进化规划算法相结合,继承了粒子群算法局部搜索能力强和进化规划算法遗传父代优良基因能力强的优点。将这种新的粒子进化规划算法应用于IIR低通、高通、带通、带阻数字滤波器的优化设计,显示了较好的效果。 @@ 3.优化设计IIR数字滤波器时,通常将多目标转化为单目标的优化问题,这种方法虽然设计简单,但是在将多目标转化为单目标时,各个目标的权值难以确定,而且最终只能得到唯一解,不能提供更多的有效解给决策者。针对常 用基于单目标优化算法的不足,在分析IIR数字滤波器优化模型和待优化参数的基础上,本文研究遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法,该方法将多个目标值直接映射到适应度函数中,通过比较函数值的占优关系来搜索问题的有效解集,使用这种方法可以求得一组有效解,并且将多目标转化为单目标的优化方法得到的唯一解也能被包括在这一组有效解中。@@ 4.将量子遗传算法应用于IIR数字滤波器多目标优化设计,研究量子遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法,并将优化结果与传统遗传算法的多目标优化方法进行了比较。仿真结果表明,在对同一种滤波器进行优化设计时,使用该方法得到的结果通带波动更小,过渡带更窄,阻带衰减也更大。 @@ 5.针对IIR数字滤波器的硬件实现问题,在对IIR数字滤波器的结构特征进行分析的基础上,分别采用遗传多目标优化方法量子多目标方法优化设计IIR数字滤波器的系数,然后针对两组系数进行了FPGA( Field-Programmable GateArray,现场可编程门阵列)仿真验证,并对两种结果进行了对比分析。 @@关键词:IIR数字滤波器;优化设计
上传时间: 2013-06-09
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LAMOST(Large Sky Area Multi-Obiect Fiber Spectroscopy Telescope,大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜)需要对焦而上的4 000个光纤定位单元进行精确定位,一个光纤定位单元需要两个步进电机来驱动,即需要对8 000个电机进行驱动控制。如何对这8 000个电机进行有效的控制,是本文主要的研究内容。 本义引入EDA(Electronic Design Automation),技术,以FPGA和CAN总线为硬件载体来进行设计。FPGA相比较于DSP,单片机而言,具有10管脚多,资源丰富,使用灵活等优点,可以存片内集成多个电机的摔制,这样对于提高系统的集成度,节约成本无疑有着很大的帮助。 在电机的控制当中,其失步和过冲会直接影响到系统的精度,所以需要对电机脉冲频率加以控制,对于在平稳状态下能正常工作的电机,失步往往发生在启动停止等脉冲频率突然发生改变的时刻。具体实现方法是通过实验找出一条理想的加减速曲线,再将曲线离散化,并把离散化后的加减速分频系数存储在FPGA片内ROM里而,当电机运行到对应的步数时,取出分频系数来获取对应的运行频率。 在LAMOST观测中,光纤定位单元的零位是个很重要的基准,在每次观测之前,电机都要回零,理论上电气零位和机械零位在同一点上,如果电气检测到达零位则认为已经到达机械零位位置。但是实际中由于装配等一些原因,可能会出现零位短路和零位断路的情况。零位断路是指电机处于机械零位,但是电气不能检测到;零位短路是指电机不在机械零位,但是电气已经检测到处于零位。这两种情况会造成越界和机械零位一直被挤压的后果,有可能会损坏光纤定位单元,为了防止这些情况出现,软件程序中加入了计数器,从而从有效地保护了光纤定位单元,同时将这些状况向上反馈,以便维护和检修。 在本文完成之时,能够控制驱动336个光纤定位单元的小系统已经在北京天文台兴隆观测站实际投入运行,并于2007年5月28日获得首条光谱,取得了不错的效果。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:afeiafei309
舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点,提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上,运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群,提升初始解质量;同时,引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明,该算法具有更好的寻优性能,并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。
上传时间: 2014-12-23
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针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中,构建扩维的系统偏差动态方程,接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进一步融合,最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现多目标情况下的误差配准。
上传时间: 2013-11-24
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分析了所提3种检测器的在均匀和非均匀背景下的检测性能。结果表明,在均匀背景和多目标环境下,对局部估计进行平均的检测器性能最优。
上传时间: 2013-10-21
上传用户:蠢蠢66
遗传算法的简单程序,可用于离散变量优化,多目标优化等许多领域
上传时间: 2015-03-14
上传用户:sssl
粒子群算法(pso)标准测试函数验证程序。在一个m文件中包括了目前文献中用于验证的7个标准测试函数(Ackley等)、三维动态显示,粒子过分集中时打散等功能。旨在为学习和研究者pso算法的同仁提供一个功能较为完备、简单易懂的标准版本,对于初学者可以通过此程序快速的实现入门,以便将更多的精力投入到深层次的研究中去!同时愿与所有致力于此的朋友共同探讨pso算法的改进与应用方面(如多目标、动态系统等)的经验。
上传时间: 2013-12-26
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另带完整程序实验说明,C语言,是一种最优化方法,可演变为多目标非线性规划。若要其它程序,请与13709828698,李英楠联系。
上传时间: 2015-06-09
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提供了常用的优化算法,包括约束变尺度法,拟牛顿法,遗传算法,多目标优化算法,Hookjeeves算法等多种算法。使用时先写好优化模型,生成相应的dll此优化库可以根据选择的算法对优化模型进行优化求解。
标签: 优化算法
上传时间: 2015-08-13
上传用户:851197153