کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
411184 | 679184 | 2007 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hybrid genetic algorithms for parameter identification of a hysteresis model of magnetostrictive actuators
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Hybrid genetic algorithms for parameter identification of a hysteresis model of magnetostrictive actuators Hybrid genetic algorithms for parameter identification of a hysteresis model of magnetostrictive actuators](/preview/png/411184.png)
چکیده انگلیسی
In this paper, we present an improved hysteresis model for magnetostrictive actuators. To obtain optimal parameters of the model, we study two distinct hybrid strategies: namely, employing a gradient algorithm as a local search operation of a genetic algorithm (GA), and taking the best individual of a GA as the initial value of a gradient algorithm. Here, two different gradient algorithms, a well-known Levenberg–Marquardt algorithm (LMA) and a novel Trust-Region algorithm (TRA), are investigated. Finally, the proposed four hybrid genetic algorithms (HGAs) are applied to identify parameters of the improved model. The simulation and experimental results show the performances of the HGAs and the improved hysteresis model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 70, Issues 4–6, January 2007, Pages 749–761
Journal: Neurocomputing - Volume 70, Issues 4–6, January 2007, Pages 749–761
نویسندگان
Jiaju Zheng, Shuying Cao, Hongli Wang, Wenmei Huang,