Mechanical Engineering, IIT Kanpur, INDIA;
Mechanical Engineering, IIT Kanpur, INDIA;
Mechanical Engineering, IIT Kanpur, INDIA;
A_(mn): Amplitude coefficients (m); C~E: Elastic coefficients at constant electric field (Nm~(-2)); d: Piezoelectric coefficient (m V~(-1)); E_a,: Young's modulus of aluminum and bonding layer; E: Input control energy (J); et al;
机译:使用多目标遗传算法的压电致动器和传感器在智能梁和智能板上的最佳放置
机译:使用遗传算法优化控制复合板振动的压电传感器和执行器的位置
机译:通过改进的控制矩阵和奇异值分解方法,采用改进的启发式遗传算法,将压电致动器最佳地放置在板结构上,以进行主动振动控制
机译:使用遗传算法形状控制压电致动器放置的多目标优化
机译:使用遗传算法优化用于振动控制的柔性散热片上的压电致动器配置。
机译:基于进化算法的温室环境多目标控制优化
机译:用于控制板的压电传感器或执行器的形状优化
机译:遗传算法在多目标气动外形优化中的应用