44、含主动磁轴承的不对中齿轮 - 转子系统故障研究

轴承转子动力学和齿轮动力学是非线性振动领域中的重要研究方向，尤其在机械系统动力学和故障诊断方面具有广泛应用。轴承作为机械系统中的关键组成部分，其性能直接影响整个系统的运行状态和寿命。转子动力学研究的是...

PT500mini机械故障仿真测试台Drivetrain Diagnostics Simulator（动力传动系统诊断模拟器）是瓦伦尼安（苏州）教学设备有限公司研发的小型设备，旨在模拟常见的机械故障，如不对中、电机松动、转轴摩擦、齿轮故障、...

（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx

资阳市第二自来水厂3dtiles模型

山西省暴雨洪水计算实用手册

V-ASSISTANT_V1.03.7z

Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...