1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....张兴华,李纬基于差分进化算法的优能指标严重变坏。柴油机调速系统可近似为阶惯性纯滞后模型,简化后的柴油机传递函数为时间常数是表征柴油机动力装置的个主要参数,它对动态过程影响极大。减小时,超调量会加大,过渡过程加长。时,动态过程基本良好,对于缸柴油发动机,其值般在左右,本仿真试验燕山大学本科生毕业设计论文取。由于,查阅文献,计算得,取,则柴油机的传递函数为本文运用遗传算法对柴油机调速系统的参数进行优化,遗传算法是种简单高效的寻优算法,与传统的寻优方法相比明显地改善了控制系统的动态性能。利用遗传算法优化和,的具体步骤如下确定每个参数的大致范围和编码长度,进行编码随机产生个个体构成种群将种群中各个体解码成对应的参数值,用此参数求代价函数值,及适应函数值,取,应用复制交叉和变异算子对种群进行操作,产生下代种群重复步骤和,直至参数收敛或达到预定的指标。第章遗传算法的参数优化设计及仿真图遗传算法的基本流程图柴油机调速系统仿真实验在编程时要先设定选择算子交叉算子和变异算子......”。
2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....对首采区首先投产工作面回采工艺设计,回采工艺设计主要包括机械设备选型确定作业方式确定支护方式和采空区处理方法绘制机械配备平剖面图编制循环图表及工作面技术经济指标表。机械设备选型。表综采面主要设备表采煤机的工作方式采煤机的工作方式由于采区内煤层赋存较稳定所以采用采煤机双向割煤,追机作业,前滚筒割顶煤,后滚筒割底煤,在工作面端头斜切进刀,上行下行均割煤,往返次进两刀采煤机过后移架,后推移刮板输送机,两工序分别滞后采煤机后滚筒和。确定工作面正常采高为托顶回采。进刀方式采用割三角煤工作面端部斜切进刀方式。序号设备名称型号数量采煤机刮板输送机支撑掩护式支架乳化液泵台端头支架转载机移动变电站喷雾泵站进刀过程如下当采煤机割至工作面端头时,其后的输送机槽已移近煤壁,采煤机机身处留有段下部煤见图调换滚筒位置,前滚筒降下,后滚筒升起,并沿输送机弯曲段返向割入煤壁,直至输送机直线段为止,然后将输送机移直图再调换两个滚筒上下位置,重新返回割煤至输送机机头处见图将三角煤割掉,煤壁割直后,再次调换上下滚筒......”。
3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....克服了从单点出发的弊端及搜索的盲目性,从而使寻优速度更快,避免了过早的陷入局部最优解。本设计正是利用遗传算法的这些优点来进行参数整定的,构造基于遗传算法的控制器,通过仿真,取得了不错的效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真结论控制器结构简单,容易实现,且鲁棒性好,因此广泛应用于各种控制领域,并取得了良好的控制效果。本文完成了以下几点工作介绍了控制器和遗传算法的基本理论,给出了遗传算法的基本步骤。解释了遗传算法工具箱函数,了解了控制器模型。将遗传算法和控制结合起来应用于柴油机调速系统,利用遗传算法强大的寻优能力来整定控制中的三个参数,取得了满意的效果。遗传算法运用于的参数整定,就可以克服常规整定方法的缺点,使要整定的参数精确收敛,从而使控制效果最优。考虑到在线整定的实时性,遗传算法只进行了次的迭代,因此准确度可能不能满足所有的应用场合,个有效的解决方法是先按经验选取组参数,然后在这组参数的周围利用遗传算法进行设计,从而大大提高寻优的盲目性,节约计算量,使控制器的实时性得到提高。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用,并且也展示它的潜力和宽广前景。但是......”。
4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....精度也很高。经过遗传算法优化参数后得出的响应结果好,系统稳定而且无论是系统的响应速度还是超调量都有明显改善,符合要求。本设计应用遗传算法对控制器进行参数寻优,遗传算法是全局优化算法,该方法是种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效的优化组合方法,遗传算法在不需要给出调节器初始参数的情况下,仍能寻找到合适的参数,使控制目标满足要求,它具有操作方便速度快的优点,不需要复杂的规则,只通过字串进行简单的复制交叉变异,便可达到寻优。遗传算法是从许多点开始并行操作,在解空间进行高效启发式搜索,克服了从单点出发的弊端及搜索的盲目性,从而使寻优速度更快,避免了过早的陷入局部最优解。本设计正是利用遗传算法的这些优点来进行参数整定的,构造基于遗传算法的控制器,通过仿真,取得了不错的效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真结论控制器结构简单,容易实现,且鲁棒性好,因此广泛应用于各种控制领域,并取得了良好的控制效果。本文完成了以下几点工作介绍了控制器和遗传算法的基本理论,给出了遗传算法的基本步骤。解释了遗传算法工具箱函数,了解了控制器模型。将遗传算法和控制结合起来应用于柴油机调速系统......”。
5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....应对井下煤炭矸石材料设备及人员等的运输作统筹安排。运输方式与设备的选型,应根据矿井设计生产能力煤层赋存条件瓦斯情况采煤方法等因素确定。采区运输大中型矿井的采区,要积极采用连续化运输,发展重载下运带式输送机。辅助运输要采用高效能适应性能强单机服务范围广的设备,减少环节逐步发展集装箱运输,要根据业效果很好,精度也很高。经过遗传算法优化参数后得出的响应结果好,系统稳定而且无论是系统的响应速度还是超调量都有明显改善,符合要求。本设计应用遗传算法对控制器进行参数寻优,遗传算法是全局优化算法,该方法是种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效的优化组合方法,遗传算法在不需要给出调节器初始参数的情况下,仍能寻找到合适的参数,使控制目标满足要求,它具有操作方便速度快的优点,不需要复杂的规则,只通过字串进行简单的复制交叉变异,便可达到寻优。遗传算法是从许多点开始并行操作......”。
6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....利用滚筒螺旋龄片和弧型挡煤板自动将煤装入刮板运输机余煤由铲煤板随移溜铲入刮板运输机移架方式移架采用滞后煤机后滚筒架追机顺序移架,移架步距为,追机移架速度赶不上煤机运行时,必须停采煤机移架移运输机移运输机应滞后煤机不少于,沿移架方向逐架顺序移动刮板运输机。工作面循环方式和循环作业图表的编制采煤机工作方式及作业制度作业方式每天三班作业制度,两个班生产,个班检修日进刀,日推进度为。劳动循环及劳动组织本工作面采用三八制作业方式。正规循环图表如图所示图三八制作业循环图表采煤机刮板机液压支架破碎机转载机输送机调度绞车乳化液泵喷雾泵煤电钻小水泵端头支架图工作面设备配置图工作面劳动组织表及主要技术指标表体现了综采工作面的作业管理水平,对此,工作人员应严格遵守。其具体分配机制见表劳动组织表,主要技术经济指标见表......”。
7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....取得了满意的效果。遗传算法运用于的参数整定,就可以克服常规整定方法的缺点,使要整定的参数精确收敛,从而使控制效果最优。考虑到在线整定的实时性,遗传算法只进行了次的迭代,因此准确度可能不能满足所有的应用场合,个有效的解决方法是先按经验选取组参数,然后在这组参数的周围利用遗传算法进行设计,从而大大提高寻优的盲目性,节约计算量,使控制器的实时性得到提高。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用,并且也展示它的潜力和宽广前景。但是,遗传算法还有大量的问题需要研究,目前也还有很多不足之处。首先,在变量多,取值范围大或者无给定搜索范围时,收敛速度下降其次,可以接近最优解附近,但是无法精确确定最优解位置最后,遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对于遗传算法,还需要进步研究其数学基础理论,还需要在理论上证明它与其他优化技术的优劣及原因,还需要研究硬件化的遗传算法,以及遗传算法的通用编程的形式等。燕山大学本科生毕业设计论文参考文献,,,,,张磊于单纯形法控制器的最优设计信息与控制,刘晓谦,王勇,穆顺勇基于单纯形法的控制器参数优化设计,李勇,段正澄......”。
8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....此种遗传算法在参数优化上有较好的寻优能力,对柴油机调速系统的控制化设计南京工业大学自动化学院,江苏南京郭鹏,韩濮基于神经网络的参数优化方法研究华北电力大学动力系,保定,李奇,李世华类神经网络智能控制算法的分析和改进控制与决策卢进,徐文立神经网络并联辨识算法的收敛性研究控制理论与应用张晓楠,方浩,戴冠遗传算法的编码机制研究信息与控制郭庆鼎,李蒙,郭威控制器参数的遗传算法优化设计沈阳工业大学学报参考文献曹世宏,王正茂,等柴油发电机组数字调速系统的设计与分析微电机薛定宇控制系统计算机辅助软件北京清华大学出版社,毛敏,于希宁基于遗传算法的参数优化中国电力刘国贤,杨奇逊基于遗传算法的控制器参数寻优现代电力王小平,曹立明遗传算法理论应用与软件实现西安交通大学出版社刘志俭应用与仿真国防工业出版社周明遗传算法原理及其应用北京人民邮电出版社,刘勇非数值并行算法遗传算法北京科学出版社,李敏强遗传算法的基本理论与应用北京机械工业出版社......”。
9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....交叉算子为中间重组双点交叉。变异算子为高位变异。仿真采用的采样时间为,输入指令为阶跃信号。采用二进制编码方式,用长度为位的二进制编码串分别表示个决策变量为获得满意的过渡过程动态特性,采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为了防止控制能量过大,在目标函数中加入控制输入的平方项。最优指标式中,为系统误差,为控制器输出,为上升时间,为权值。为了避免超调,采用了惩罚功能,即旦产生超调,将超调量作为最优指标的项,此时最优指标为式中,为权值,且为被控对象输出。遗传算法使用的样本个数为,交叉概率和变异概率分别为,参数的取值范围为,取值范围为取。,,,经过代进化,获得的优化参数如下,,,性能指标,整定过程中代价函数的变化如图所示。采用整定后的二进制遗传算法优化阶跃响应如图所示。由图可以看出采用遗传算法的控制器跟踪速度快,超调量较小,稳态误差很小,弥补了传统控制器在调节控制参数上能力的不足,取得了较好的控制效果......”。
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