导读:本文包含了同构识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机构运动链,同构识别,Hopfield神经网络算法,遗传算法
同构识别论文文献综述
刘浩[1]（2018）在《基于遗传Hopfield神经网络的机构运动链同构识别研究》一文中研究指出机构运动链的同构识别是运动链结构综合过程中必须解决的关键问题,对机构创新设计具有重大意义。由于该问题一直没有得到有效解决,所以寻找准确高效的运动链同构识别方法一直以来是机构学发展中的目标之一。本文将图论基本理论引入机构学的研究中,采用拓扑图表示机构运动链,拓扑图与机构运动链形成对应关系。为了便于计算机处理,根据拓扑图的数学描述可用邻接矩阵表示拓扑图的所有结构信息。基于图同构概念及机构运动链的数学描述,提出了机构运动链同构判定准则,为使用优化算法进行机构运动链同构识别奠定了理论基础。在此基础上,将Hopfield神经网络算法应用到运动链同构判定问题上,从而实现运动链同构现象的自动识别。将运动链同构判定问题映射到Hopfield神经网络上,改进了网络的能量函数,从而建立了一种新的机构运动链同构识别的Hopfield神经网络模型。最后运用Hopfield神经网络算法对四种不同类型的运动链进行仿真测试,测试结果表明了该方法解决运动链同构判定问题具有可行性和高效性。针对Hopfield神经网络算法求解机构运动链同构识别问题存在的一些不足,引入遗传算法,将遗传算法和Hopfield神经网络算法有效结合起来,从而提出了基于遗传Hopfield神经网络的机构运动链同构识别方法。Hopfield神经网络算法和遗传算法一定程度上形成互补,从而有效改进整个系统的性能。对遗传Hopfield神经网络模型中的遗传算法部分进行了改进,采用确定性采样选择加最优保留选择机制的选择算子,加强遗传算法的搜索效率。同时增加了局部搜索算子,使遗传算法部分本身拥有一定的微调性能。在运动链同构识别的遗传Hopfield神经网络模型中,首先运用遗传算法优选Hopfield神经网络的初态,使得Hopfield神经网络的初态快速达到较优状态,然后运用Hopfield神经网络算法迭代优化后的初态,直到网络状态收敛稳定。通过仿真实验表明了该混合算法相比Hopfield神经网络算法具有更好的求解效果。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-04-24）
单春成,曹毅,刘凯[2]（2016）在《基于杆组邻接矩阵的平面构型的同构识别》一文中研究指出机构构型的同构识别是机构构型综合的关键问题。针对杆组邻接矩阵平面构型综合法在综合平面构型过程中产生的同构构型,提出了一种识别并去除同构的方法——基于杆组邻接矩阵的平面构型的同构识别。首先根据杆组数和主动件数求出对角线元素,然后识别对角线同构,在添加杆组元素过程中识别杆组添加顺序同构,在杆组添加完毕后识别杆组邻接矩阵中的机构构型对称同构,在矩阵综合的过程中识别并去除叁种同构类型。该方法易于计算机实现、操作容易,在综合过程中识别同构构型,使综合的效率提高。(本文来源于《机械传动》期刊2016年10期）
刘江南,于德介[3]（2012）在《基于转化邻接矩阵的含复铰运动链描述与同构识别》一文中研究指出针对机构分析与综合中复合铰链难以处理和含复铰运动链同构识别困难的问题,分析复合铰链的内部结构,提出引入Pin构件将复合铰链转化为多个并联单铰链的新方法,从而将含复铰运动链转化为只含单铰的简单运动链。定义运动链转换邻接矩阵,用于描述含复铰运动链,通过分析发现该矩阵的内涵性质丰富,方便运动链的分析。提出运用转换邻接矩阵的阶数、对角线元素矢量、矩阵特征值和特征矢量等参数识别判断含复铰运动链同构关系的方法,这些特征参数是含复铰运动链的不变量。实例证明,利用转化邻接矩阵可简单、方便、直观地描述含复铰运动链,其特征值和特征矢量用于识别含复铰运动链的同构关系,具有准确、高效和简便的特点。定义的转化邻接矩阵及其运用方法为复合铰链的处理以及含复铰运动链的识别提供了新的途径。(本文来源于《机械工程学报》期刊2012年05期）
曾科翰,季军杰,郑建霞,肖锦辉[4]（2010）在《基于伪杂交混合遗传算法的机构运动链同构识别》一文中研究指出机构运动链同构识别是NP难问题,本文将运动链等价转换为拓扑图,运用图的同构识别原理判断运动链同构。本文高效结合遗传算法和局部搜索算法,并提出伪杂交算子,预杂交的两个体相互根据对方的元素排列信息重新对自身的元素进行排列,而不是实际的交叉,这一算子不但避免了个体中重复元素的出现,而且能够拓展搜索空间,加快收敛;用本算法与一种神经网络算法进行比较,结果证明了本算法的高效性和优越性。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2010年02期）
曾科翰,麦山,彭刚,季军杰[5]（2010）在《基于改进的克隆算法的机构运动链同构识别》一文中研究指出以节点表示构件、以边表示运动副建立拓扑图唯一表示机构运动链,并运用图论中两同构图的邻接矩阵可相互转换特性,提出判定机构运动链同构的准则。本文运用克隆算法优化目标函数求解,并提出保留更新算子;仿真结果表明,改进后的克隆算法收敛速度和运算效率大大提高,具有高效性和优越性,是一种机构运动链同构识别的很好途径。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2010年01期）
张宁,姚立纲[6]（2009）在《杆件环路代码的运动链同构识别》一文中研究指出针对平面机构运动链的特点,在研究了其结构不变量的基础上,基于杆件环路代码提出了新的运动链结构恒量,该恒量将杆件的级别、运动副数目以及各杆件的连接关系考虑在内。据此提出了利用该恒量对运动链进行同构识别的方法,该方法具有高效可靠、应用简便等特点。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2009年04期）
田青,李宁波,张洁[7]（2009）在《平面运动链同构识别的标号法》一文中研究指出平面机构运动链的同构识别是运动链再生创新设计的重要组成。文中基于平面机构运动链的结构特征,提出了解决此问题的新方法-标号法。首先对运动链各构件按一定的规则进行标号,进行规范化处理,然后用规范化缩杆邻接矩阵表示该运动链图的连接关系,根据两运动链的缩杆邻接矩阵是否相同来识别两构件是否相似。(本文来源于《机械工程师》期刊2009年07期）
曾科翰[8]（2009）在《基于混合人工免疫优化算法的机构运动链同构识别研究》一文中研究指出机构运动链同构识别问题在机构创新设计、智能CAD系统中有着广泛的应用价值,但却又是困扰人类已久的难题,该问题已经被证明是NP难问题,至今没有最有效的解决方案,因此寻找更好的同构识别方法,成为国内外学者研究的热点。本文所论述的方法,将机构运动链中的构件用节点代表,运动副用边代表,这样就可以将运动链唯一地转化为机构拓扑图,根据图论原理,拓扑图和它的邻接矩阵是一一对应的,这样一个运动链就可以由一个邻接矩阵唯一表示。在图论中,如果两个拓扑图同构,则它们对应的邻接矩阵可以相互转换,即一个矩阵经过诺干次同时交换相同的行和列以后,可以转换为另一个矩阵。因此,如果两个运动链同构,与它们对应的邻接矩阵就能相互转换,否则不能相互转化;图论知识已经证明它们互为充分必要条件,因此,如果两个图的邻接矩阵可以相互转换,则两图同构。本文根据这一原理,构造目标函数,判定运动链同构。本文所构造目标函数的解空间庞大,而且随着运动链的构件数量的增多,解空间规模成级数增长,因此如何迅速地找到最优解成了解决问题的关键所在。本文采用混合人工免疫算法来优化寻找最优解过程。人工免疫算法是近年来备受关注的智能优化算法,已被成功的应用在很多领域中,本文分析人工免疫算法流程,指出克隆免疫算法直接应用于同构识别问题的不足,并且改进了算法,取得很好的效果。本文构造了人工免疫-模拟退火混合算法、免疫-遗传-模拟退火混合算法两种混合优化算法。在人工免疫-模拟退火混合算法中,根据人工免疫算法和模拟退火算法各自的特点和优势,对两算法进行了不同的分工,其中全局搜索采用克隆免疫算法,局部搜索采用模拟退火算法,充分结合两种算法的优点,使全局搜索和局部搜索高效结合,加快收敛速度。而后,本文在理论上分析了遗传算法和人工免疫算法结合的可行性、互补性和优越性,并提出遗传算子的优点可以充分克服人工免疫算法的不足的论断,在免疫-遗传-模拟退火混合算法中,用遗传算子作为一种辅助手段,增加了全局搜索的个体多样性,大大减少了陷入局部最优的可能性,从而加快了全局收敛速度。本文分别用10杆运动链、12杆运动链、14杆运动链叁组机构对上述叁种算法的同构识别性能进行仿真测试,每一组测试分别独立计算1000次,统计最大循环次数、平均循环次数、最大计算时间、平均计算时间。统计的仿真结果表明,免疫-遗传-模拟退火混合算法的性能最优,计算时间最短,循环次数最少,单纯的人工免疫算法性能指标最差。本文就这一结果,做了理论分析,给出了一般性论证。本文对混合人工免疫算法在机构运动链同构识别上的应用做出了理论分析、验证和评价,为机构运动链同构识别提供了新的手段,且所述混合人工免疫算法可直接应用于智能CAD系统。(本文来源于《江苏大学》期刊2009-04-01）
伍星华,聂松辉[9]（2009）在《平面运动链同构识别的全等环路法》一文中研究指出机构运动链的同构判定对机构的结构类型综合及优选有重要意义,本文提出了一种新的解决此问题的方法。首先基于运动链的拓扑特性提出了一个新的机构结构不变量——环路,然后按构件度和连接关系将运动链中各构件分类,若两个运动链的构件类别代码不完全相同,则此两个运动链不同构;若完全相同,则以最大构件度基杆为首杆搜索出一个最长环路,再以此最长环路为基础生成各其它环路。将由构件号表示的各环路转化为构件度表示并进行全等比较,若两个运动链中各环路一一对应全等,则此两个运动链同构,否则不同构。通过实例验证了这种方法的有效性和完备性。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2009年02期）
聂松辉,刘宏昭,邱爱红,龚曙光[10]（2008）在《基于缩杆邻接矩阵的平面运动链同构识别》一文中研究指出在研究了平面机构运动链结构不变量的基础上,基于缩杆邻接矩阵提出了3个新的运动链结构恒量序列,这些恒量序列将杆的级别、运动副数目以及各杆的连接关系考虑在内。并进一步提出了以它们对运动链进行同构识别的缩杆邻接矩阵法,该方法具有操作简单、可靠性好、识别效率高等特点。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2008年02期）
同构识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
机构构型的同构识别是机构构型综合的关键问题。针对杆组邻接矩阵平面构型综合法在综合平面构型过程中产生的同构构型,提出了一种识别并去除同构的方法——基于杆组邻接矩阵的平面构型的同构识别。首先根据杆组数和主动件数求出对角线元素,然后识别对角线同构,在添加杆组元素过程中识别杆组添加顺序同构,在杆组添加完毕后识别杆组邻接矩阵中的机构构型对称同构,在矩阵综合的过程中识别并去除叁种同构类型。该方法易于计算机实现、操作容易,在综合过程中识别同构构型,使综合的效率提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
同构识别论文参考文献
[1].刘浩.基于遗传Hopfield神经网络的机构运动链同构识别研究[D].江苏大学.2018
[2].单春成,曹毅,刘凯.基于杆组邻接矩阵的平面构型的同构识别[J].机械传动.2016
[3].刘江南,于德介.基于转化邻接矩阵的含复铰运动链描述与同构识别[J].机械工程学报.2012
[4].曾科翰,季军杰,郑建霞,肖锦辉.基于伪杂交混合遗传算法的机构运动链同构识别[J].世界科技研究与发展.2010
[5].曾科翰,麦山,彭刚,季军杰.基于改进的克隆算法的机构运动链同构识别[J].世界科技研究与发展.2010
[6].张宁,姚立纲.杆件环路代码的运动链同构识别[J].机械设计与研究.2009
[7].田青,李宁波,张洁.平面运动链同构识别的标号法[J].机械工程师.2009
[8].曾科翰.基于混合人工免疫优化算法的机构运动链同构识别研究[D].江苏大学.2009
[9].伍星华,聂松辉.平面运动链同构识别的全等环路法[J].机械科学与技术.2009
[10].聂松辉,刘宏昭,邱爱红,龚曙光.基于缩杆邻接矩阵的平面运动链同构识别[J].机械科学与技术.2008
标签：机构运动链; 同构识别; Hopfield神经网络算法; 遗传算法;