基于遗传算法的曲线曲面光顺方法技术

本发明专利技术公开一种基于遗传算法的曲线曲面光顺方法，涉及工程计算技术领域；所要解决的是工程设计计算中曲线曲面光顺的技术问题；该曲线光顺方法，其特征在于，方法的步骤：１）生成初始群体；２）计算个体的目标函数值和约束函数值；３）利用模糊罚函数转化有约束为无约束问题；４）评价个体的适应度：用评价函数来评价个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据；５）用遗传算法对评价函数求极值；６）判断迭代是否终止，是则转至７）；否则转至２）；７）输出最优解。本发明专利技术具有有利于曲线、曲面的光顺，有利于在反求工程中由离散点进行的三维曲面的建模的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工程计算技术，特别是涉及一种。
技术介绍
函数曲线的光滑度(smoothness)可以用其变量的可微性(differencibility)来 度量。函数的连续阶越高，该函数曲线就越光滑。光顺的概念涉及人对几何外形的 感觉。由数学的抽象而论， 一条光顺的曲线通常应满足下面的几个条件:①曲线二阶 几何连续，即位置、切线和曲率矢连续。②没有奇点和多余拐点。③曲率变化比较 均匀。④应变能较小。在整体光顺法中，现在用的最多的是能量法，其基本思想是 让样条的能量在适当的约束条件下(如型值点的最大修改量〈O取到极小或优化。能 量法着重考虑了上述第④条准则，而对第③条准则未加以考虑。此外，利用能量法 光顺，不论被光顺的几何形状是什么，光顺的效果总是趋于向直线变化，因而在一 些情况下光顺效果仍不能令人满意。因此需要从多个角度考察曲线的光顺性。遗传算法是一种随机的全局多点搜索算法，具有隐含并行性的特点，确定性的 数学表达式对遗传算法的进化过程影响不大。遗传算法的操作过程是一种模糊过程 而不是精确的数值计算，特别适合于求解多目标优化问题。当约束条件被转换到模 糊域中后，模糊可行集合中既包本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的曲线光顺方法，其特征在于，方法的步骤：　１）生成初始群体；　２）计算个体的目标函数值和约束函数值；　３）利用模糊罚函数转化有约束为无约束问题；即根据模糊集合理论对搜索空间重新定义，用点的适应度值来判断点位 置的好坏；群体中的点离可行域越近，在模糊可行域中的隶属度也应该越高，处于可行域中的点应该具有最高的隶属度；即　ｍｉｎ（ｆ↓［１］″，ｆ↓［２］″，…，ｆ↓［ｍ］″），ｘ↓［ｉ］↑［（ｌ）］≤ｘ↓［ｉ］≤ｘ↓［ｉ］↑［（ｕ）］　ｉ＝１ ，２，…，ｎ　其中：ｆ↓［ｍ］″为适应度函数，ｘ↓［ｉ］为隶属变量；　４）评价个体的适应度：用...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：甘屹，齐从谦，甘立，刘静，杜继涛，王胜佳，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]