花都登高车出租， 白云登高车出租， 顺德登高车出租   登高车的颗粒阻尼器振动响应差分进化算法流程   1  参数取值：以登高车在空载和满载工况下，车架质心处和驾驶室的垂向加速度均方根值的加权和为优化目标，则目标函数分别为车架质心处和驾驶室的垂向加速度均方根值，即适应度函数为： ළ = ෆ1හ̈c+ ෆ2හ̈j 待优化的四个参数为填充率 αp、颗粒直径 dp、阻尼器横截面直径 d、阻尼器高度 h；选用钨颗粒： 表中最大进化代数 G 是优化算法停止进化的一个条件，即进化到 200 代时，结束进化，并输出当前种群中的最佳个体作为最优解。根据不同问题，G 一般取 100~500。除了最大进化代数可以作为优化算法结束的条件外，还可以通过判断适应度函数值是否小于一个给定的阈值来终止算法的运行。阈值通常取为 10-6。

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  2  进化算法模型   确定了参数的取值后，差分进化算法的具体步骤如下所示： 

    (1)  由式(5-2)随机产生包含 40 个四维的参数值向量作为初始种群。

    (2)  在当前种群中随机挑选三个互不相同的参数值向量，进行变异操作，且采用自适应算子。 

    (3)  采用二项式交叉策略对当前种群进行交叉运算。 

    (4)  对上两步产生的向量与参数边界对比，超出边界的采用边界吸收处理；未超出边界的与当前种群中的任一个不同于步骤(2)中三个随机向量的向量作对比，向量值带入Simulink 模型中，计算两者的适应度函数值，并进行“贪婪选择”。 

    (5)  通过步骤(4)生成下一代种群后，转至步骤(2)，直至适应度函数值小于阈值或达到最大迭代次数，输出算法得到的最佳参数值。 

    差分进化算法的流程： 差分进化算法最后输出向量为[0.62,0.5,153,176]，即颗粒填充率为 0.62，颗粒直径为0.5 mm，阻尼器横截面直径为 153 mm，阻尼器高度 176 mm。将优化得到的参数带入Simulink 模型中，把优化前后轮式登高车的振动响应作对比以确定算法优化的效果。

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