《表4 优化前后调压阀的关键参数》

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《车辆换挡系统调压阀优化设计与试验》

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工程问题的优化往往比较复杂，其设计变量和约束函数可能是线性或非线性、连续或离散的。为了提高参数辨识的速度和精度，本文采用两种算法对调压阀进行多参数的结构优化。二次拉格朗日非线性规划算法（NLPQL）可将约束条件线性化，通过二阶泰勒级数的方法展开目标函数，采用二次规划法得到新的点进行线性搜索，利用函数导数、梯度等数学方法，实现高效的优化[25]。遗传算法（GA）效仿生物进化过程中遗传繁殖的规律，对优化问题中的个体进行编码和优化（如交叉、选择、变异等），通过迭代的方法从新种群中找出较优解或最优解的组合[26]。两组优化后调压阀的结构参数如表4所示。