【摘 要】
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“机械优化设计”课程是机械类专业学生的一门重要基础课,目前存在着教师授课方法闭塞、单一、学生学习积极性不高等弊端,从而导致学习效果差、课程目标达成度低等问题.基于此,首先,将遗传算法、粒子群算法、混合蛙跳算法等群智能优化算法引入到二级圆柱齿轮减速器的优化设计中,试验结果表明,群智能算法的求解结果优于传统的人工算法和复合型算法.其次,通过分析数据发现,群智能算法的求解结果需要进行圆整等技术处理才可以在工程实际中使用,因此,需要引导学生思考如何改进算法.最后,针对混合蛙跳算法,提出了相应的改进措施,使之能够适
【机 构】
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安徽工程大学 机械工程学院,安徽 芜湖 241000
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“机械优化设计”课程是机械类专业学生的一门重要基础课,目前存在着教师授课方法闭塞、单一、学生学习积极性不高等弊端,从而导致学习效果差、课程目标达成度低等问题.基于此,首先,将遗传算法、粒子群算法、混合蛙跳算法等群智能优化算法引入到二级圆柱齿轮减速器的优化设计中,试验结果表明,群智能算法的求解结果优于传统的人工算法和复合型算法.其次,通过分析数据发现,群智能算法的求解结果需要进行圆整等技术处理才可以在工程实际中使用,因此,需要引导学生思考如何改进算法.最后,针对混合蛙跳算法,提出了相应的改进措施,使之能够适合混合变量类型(非单一的连续型变量)的工程优化问题.通过将人工智能算法引入课程作业的教学过程,扩大了学生的视野,有利于培养学生在解决复杂工程问题时的创新能力.
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