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基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

Multi-Objective Optimization for Electrostatic-Feedback Micro-Sensor Based on Genetic Algorithm

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【作者】 王永泉陈花玲贺学明

【Author】 Wang Yongquan,Chen Hualing,He Xueming(School of Mechanical Engineering, Xi′an Jiaotong University,Xi′an 710049,China)

【机构】 西安交通大学机械工程学院西安交通大学机械工程学院 710049西安710049西安

【摘要】 讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题,从耦合静电场能量关系出发,建立了系统的动态模型.在此基础上,以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标,通过目标规划法,构建了系统的多目标优化模型.利用遗传算法进行优化求解,并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析,研究结果表明,这2种算法均能成功地求解优化问题,但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解.研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础.

【Abstract】 Multi-objective optimization for a novel electrostatic-feedback accelerometer is discussed.From the energy relations of coupled electrostatic-field,the dynamic model of the system is constructed,and a multi-objective optimization model,where the sensitivity,resolution and resonant frequency are selected as objectives,is established via goal programming method.Genetic algorithm(GA) is used to solve this problem,and comparison with a traditional optimization approach,sequence quadratic programming(SQP),is conducted.Both the two algorithms enable to achieve the aim commendably,and the GA optimal solution is more satisfied.The research provides a good foundation to develop the stochastic and implicit parallel properties of GA to gain Pareto optimal solutions.

  • 【文献出处】 西安交通大学学报 ,Journal of Xi’an Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2006年11期
  • 【分类号】TP212
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】169
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