以主梁式TBM推进机构为研究对象,利用坐标变换理论得出运动学反解方程及其雅克比矩阵。分析直线掘进过程中推进机构的受力情况,并得出受力平衡方程。为降低偏载现象对机构及刀盘的损害,引入力均布性评价指标,并分析不同参数与力均布性指标之间的关系。以力均布性指标最小为目标,建立机构尺度参数优化模型,并运用遗传算法求解该问题。给出机构尺度优化设计实例,并对比该机构优化前后的最大关节力变化,相关结果表明:该优化模型合理有效,相关

不均衡样本在实际应用中广泛存在，已对学习领域造成挑战，如何处理不均衡样本情况也已经成为目前的热点。针对不均衡样本的问题提出将遗传算法应用于支持向量机中。利用遗传算法中的交叉、变异来进行样本的遗传，从而产生新的群体，即样本。

针对液体火箭发动机涡轮泵故障诊断中出现的多故障分类问题，为提高支持向量机学习机器的分类性能，提出了一种基于遗传算法的支持向量机参数优化算法，利用遗传算法的全局搜索性能对核参数进行了优化。结果表明，遗传算法能够加速支持向量机参数的优化搜索，所建模型对含有较强的噪音背景的故障样本进行了很好的分类诊断，表现出了很好的抗噪和分类能力。

该文研究了遗传算法模型针对遗传算法的特点在隔代映射遗传算法基础上引入自适应策略建立了自适应遗传算法数学模型给出了具体算法流程。通过自适应策略使IP_GA中的交叉、变异概率能够根据函数适应度大小自动调节提高了收敛速度及解的质量。通过该算法对液压压力系统传递函数进行参数求解建立了液压系统的开环模型。利用Matlab/Simulink工具对开环模型进行仿真并与实测输出曲线对比验证了遗传算法求解液压伺服系统参数的可行性。同时通过分析仿真结果找出了材料试验机比例压力控制系统与伺服压力控制系统在辨识方法上的差别。

针对某型飞机上的某型齿轮泵存在体积大、重量大等缺点为减小其体积和重量本文建立了齿轮泵结构优化设计的数学模型并运用一种将交叉算子和变异算子作改进的遗传算法求解模型的最优解.最后以该型齿轮泵为对象进行仿真结果表明改进的遗传算法较大幅度地减小了齿轮泵的体积达到了较好的设计目标.

以现代控制理论为研究方法，重点研究了二次调节转速系统的状态空间分析方法，对该系统进行了传统PID控制与遗传算法整定的PID控制方法的仿真研究。结果表明用现代控制理论可以解决多输入系统的控制问题。

基于MATLAB／Simulink软件包提供的仿真平台，提出了SIMULINK环境下直接利用模块组合的方法来创建液压系统的动态仿真模型，将遗传算法与SIMULINK有机结合起来，方便地实现液压系统动态特性的仿真与优化通过实例证明了仿真优化的可行性，为液压系统的系统级建模、动态仿真与性能优化提供了一个工作平台。

介绍了基于Fuzzy—PID自适应带材纠偏系统的工作原理。系统首先根据有关参数选择Fuzzy或者PID控制策略，同时，利用组合遗传算法来优化PID的3个参数Kp,K1，KD。结果表明：此算法比现有许多优化算法有效。

针对泵控缸电液位置伺服系统存在非线性和时变性,从而难以对其精确建模的问题,研究了该系统机理建模和智能建模的方法。通过实验仿真表明,机理建模精度低、泛化能力差;模糊建模和BP神经网络建模可较好的拟合系统固有的非线性和时变性特性;基于遗传算法的BP神经网络较好的解决了BP神经网络易陷入局部最小的问题,具有建模精度高、泛化能力好的特点。

提出了以计算工况液力变矩比最大为目标函数的优化设计模型,采用遗传算法对各工作轮的叶栅进出口角进行优化,使计算工况最高效率提高,改善了液力变矩器的经济性.将该方法应用于YB380型液力变矩器叶栅进出口角的优化,结果表明,通过优化使计算工况最高效率由0.866提高到0.9,从而证明本方法的可行性.