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由于NSGA-II遺傳算法具有運(yùn)算速度快、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，選擇使用NSGA-Ⅱ算法對(duì)鋰電池均衡指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的決策策略。

圖5 各因素與電磁閥延遲響應(yīng)相關(guān)性4 電磁閥響應(yīng)延遲多目標(biāo)優(yōu)化4.1 NSGA-II遺傳算法 NSGA-II是一種精英策略非支配排序遺傳算法，在NSGA的基礎(chǔ)上加上了精英策略、密度值估計(jì)策略和快速非支配排序策略。

表中，原始模型的總阻力系數(shù)CT為0.003 632，NSGA-Ⅱ算法遺傳代數(shù)為10代，每代種群規(guī)模為12個(gè)。

遺傳算法是一種搜索最優(yōu)方案的算法，本文利用遺傳算法，實(shí)現(xiàn)電機(jī)的多參數(shù)優(yōu)化電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲。2 基于MANATEE的電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲優(yōu)化MANATEE所用遺傳算法為：NSGA2改進(jìn)型遺傳算法。

遺傳算法是一種搜索最優(yōu)方案的算法，本文利用遺傳算法，實(shí)現(xiàn)電機(jī)的多參數(shù)優(yōu)化電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲。2 基于MANATEE的電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲優(yōu)化MANATEE所用遺傳算法為：NSGA2改進(jìn)型遺傳算法。

陳立娜等構(gòu)建發(fā)動(dòng)機(jī)罩質(zhì)量、頭部損傷值（Head Injury Criterion，HIC）及模態(tài)的Kriging近似模型，采用非劣分層遺傳算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）尋最優(yōu)解。

為了避免學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)局部極小值，遺傳算法將Levenberg–Marquardt訓(xùn)練方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ投加袃蓚€(gè)隱層，第一層和第二層分別有128個(gè)節(jié)點(diǎn)和64個(gè)節(jié)點(diǎn)。訓(xùn)練集和測(cè)試集的樣本數(shù)分別為322和18。平均訓(xùn)練步數(shù)約為500，這將隨初始權(quán)重的不同而變化。

模塊連接可靠性仿真優(yōu)化及AI技術(shù)應(yīng)用探索 作品簡介：基于PCB板+IGBT模塊+散熱器總成精細(xì)化熱-固耦合仿真模型，精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)整機(jī)由于各層結(jié)構(gòu)CTE不同導(dǎo)致的“呼吸效應(yīng)”熱變形，定位溫度循環(huán)引起的動(dòng)載荷變化是導(dǎo)致Pin針焊層疲勞失效的根本原因；隨后將Pin針結(jié)構(gòu)在Creo中進(jìn)行參數(shù)化驅(qū)動(dòng)建模，借助Creo-Workbench Interface接口，實(shí)現(xiàn)Workbench完全調(diào)用Creo尺寸參數(shù)功能；基于遺傳算法