基于MATLAB砂带磨削工艺参数的优化

分析了钢坯试样加工铣磨床砂带磨削的工艺参数,根据该铣磨床砂带磨削的实际情况,建立了砂带磨削的参数优化数学模型。阐述了应用MATLAB优化函数对砂带磨削进行工艺参数优化的过程和方法。实际应用验证了该优化结果的正确性。     

基子MATLAB砂带磨削工艺参数的优化

分析了钢坯试样加工铣磨床砂带磨削的工艺参数,根据该铣磨床砂带磨削的实际情况,建立了砂带磨削的参数优化数学模型.阐述了应用MATLAB优化函数对砂带磨削进行工艺参数优化的过程和方法.实际应用验证了该优化结果的正确性.     

轴承套圈磨削工艺参数多目标模糊优化

采用正交试验法对轴承套圈磨削工艺参数进行试验研究,建立轴承套圈磨削工艺参数与表面粗糙度、形状误差和表面圆形偏差等多目标之间隶属函数,以模糊综合评价值为目标函数,对轴承套圈工艺参数进行优化。     

基于遗传算法的数控铣削参数优化

建立了以最大生产效率和最低加工成本为多目标优化的数学模型,采用遗传算法与Matlab工具实现对切削参数进行优化,得到目标函数的最优切削参数,并用实验验证提高数控机床加工效率和降低加工成本的可行性。     

平面砂带磨床磨削参数的优化设计

砂带磨削是一种高效的磨削技术。通过优化设计方法对砂带磨削过程进行分析,建立了平面砂带磨床工艺参数的数学模型,采用内点罚函数法对其优化求解,获得了最优磨削参数。将最优参数和传统经验值进行比较,结果表明了最优参数的可行性。     

基于Matlab遗传算法的细长轴加工切削的参数优化

基于Matlab遗传算法对细长轴车削参数进行优化,通过建立细长轴切削参数目标函数,对目标函数进行约束限制,最后对细长轴车削加工进行优化求解,并用得出的结果对细长轴进行实际的切削加工实验。实验结果表明设计的切削参数优化不仅能满足实际车削加工质量要求,还能提高切削效率。     

基于BP神经网络的磨削加工误差补偿研究

通过分析磨削加工过程中的误差产生的原因,使用学习训练后的BP神经网络建立了双面磨床磨削加工误差补偿模型,详细阐述了网络模型的组织结构与核心算法,提出了实现磨削加工实时误差补偿技术的硬件组成方法,并通过实验验证了模型的使用效果,结果证明,基于BP神经网络的磨削加工误差补偿模型可以有效减小磨削误差,提高磨削加工精度。     

数控加工铣削参数的优化

以最高生产率作为优化目标,建立了铣削参数优化的数学模型。给出的实例表明该优化模型对铣削参数优化具有较好的效果。采用优化后的切削参数进行加工,能明显地降低成本,提高效率。     

PCBN刀具在高速干硬切削GCr15时切削性能分析及切削参数优化

针对超硬刀具PCBN(聚晶氮化硼)对难加工材料的车削加工过程建立数学模型;运用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对切削参数进行优化;利用Mastercam软件对刀具加工时的路径进行优化,从而在理论和加工过程中实现了切削参数的优化。研究结果表明,当切削速度v=120.143 m/min,进给量f=0.154 mm/r时,经权重处理后的目标函数取得最小值;有效避免了加工过程出现刀具空走刀或撞刀等路径问题。     

确定数控加工切削用量的新方法

针对切削参数专家系统的局限性做出改进,提出一种确定数控加工切削用量的新方法。该方法有效地利用了加工现场的数据,采用人工神经网络方法实现了最大生产率与最低成本的多目标优化。与传统的确定切削参数的方法相比,该方法具有更好的适应性。应用结果表明,此方法更加适用于确定复杂加工条件的切削参数。     

基于NSGA-II的液压成形补料量的多目标优化及仿真分析

针对工艺参数常规优化设计方法的局限性,提出了一种新的工艺参数仿真优化方法,即将基于NSGA-II的多目标优化求解器与基于动态显式算法的有限元软件集成起来进行工艺参数的优化设计方法。采用该方法对仪表板梁液压成形补料量进行了优化分析,所获取的加载路径比通过试错寻优所获取的加载路径更趋于最优;另外,该方法一次运算可同时获取多个Pareto最优解,为工艺参数的制订和设计人员的决策提供了更多的选择。     

MATLAB在车削加工优化设计中的应用

以车削加工工艺参数优化设计为例,介绍了MATLAB优化工具箱在机械优化设计中的应用,根据设计要求及特点,建立了车削加工工艺参数优化设计数学模型,并以加工成本最小进行了优化。优化设计结果表明利用MATLAB优化工具箱求解优化问题,不仅算法可靠,而且编程工作量小,设计效率明显提高。     

基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析

为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析,结果表明：IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快,模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。     

基于强跟踪滤波的半自磨流程多目标优化控制

半自磨流程具有非线性、多变量耦合、内部信息不可测等特性,其运行优化与控制一直是个难题。为此,提出基于强跟踪滤波器的多目标优化控制方法,研究半自磨流程的优化与控制问题。先建立半自磨流程的重要工作参数数学模型;再引入NSGA-Ⅱ的最优化方法求得半自磨流程的最优运行指标,并建立基于强跟踪滤波器的状态反馈控制算法;最后在Matlab/Simulink软件平台上进行了仿真验证。仿真结果表明,基于强跟踪滤波器的多目标优化控制方法达到预期效果,具有重要的应用价值。     

安泰选煤厂煤泥水系统优化浅析

介绍了安泰选煤厂原有的煤泥水系统工艺及其存在的问题,通过分析浮选入料的筛分组成,进一步说明了工艺优化的合理性及必要性,并提出改变浮选入料组成及压滤机滤液水走向的优化方案,通过对比工艺优化前后的运行结果,结合经济分析对其评价,结果表明:工艺优化后解决了浮选效果差和洗水浓度高的问题,具有较好的经济效益和环境效益。     

支持向量机在压滤脱水过程优化中的应用

为提高自动压滤机在精矿脱水过程中的作业效率,提出了压滤脱水过程控制参数的优化。研究了自动压滤机脱水过程的优化机理。将SVM(支持向量机)方法应用到压滤脱水过程的建模仿真研究中,并建立了压滤脱水过程的SVM模型。在此基础上提出了一套"循序寻优"的压滤脱水过程控制参数寻优方法。结果表明,采用支持向量机方法建立的工业压滤脱水过程仿真模型仿真精度高,对水分和处理能力的仿真相对误差分别是1.57%和3.81%;利用"循序寻优"方法获得的工业压滤脱水过程最优控制参数,不但可以保证生产指标的稳定,而且将压滤周期缩短到了原来的85%以下。     

基于模糊推理的熔融堆积成型工艺参数的优化

针对当前多目标优化方法中存在的不足之处,提出了基于模糊推理的多目标优化方法,并详细阐述了模糊推理的过程,即包括模糊化、推理和清晰化3个过程。最后将模糊推理运用于熔融堆积成型工艺参数优化,待优化的参数为线宽补偿(A)、挤出速度(B)、填充速度(C)和层厚(D),优化的目标为加工时间(T)、尺寸精度(DE)和翘曲变形(WD)3个指标。在MATLAB模糊推理系统中进行仿真运算,得出最佳参数组合方案为A1B3C3D3,并与灰关联分析方法相比较,得出了基本一致的结论,进一步说明了该方法的有效性和实用性。     

Real time optimization based on a serial hybrid model for gold cyanidation leaching process

To implement optimization and control on gold cyanidation leaching process (GCLP), it is an important prerequisite to establish an accurate process model. In this paper, a hybrid model in serial structure was proposed, where a first-principle model based on mass conservation equations was presented to describe the basic process behavior and its unknown kinetic reaction rates were predicted using BP ANN models without any structures considered. The proposed serial hybrid model had been applied to the prediction of gold recovery of the GCLP in a gold treatment plant. The results indicate that the proposed serial hybrid model has better prediction performance and generalization ability than the pure mechanistic model. To further reduce the effect of prediction error (plant-model mismatch) on real time optimization (RTO), modifier adaptation approach had been investigated and implemented to the GCLP. The result shows that when model mismatches with the actual plant or larger process disturbance occurs, significant reduction of production cost can be actualized iteratively by implementing the proposed adaptive RTO strategy.     

拓扑优化方法在中部槽设计中的应用

把基于有限元分析技术的拓扑优化方法引入到中部槽的设计中,阐述并分析了运用有限元分析方法进行挡板槽帮拓扑优化设计的数学模型和关键步骤。对某型号刮板输送机的中部槽的优化结果表明,应用基于有限元法进行拓扑优化设计是一种有效的优化方法,它可以为中部槽的设计提供重要参考。     

Optimization of comminution circuit simulations based on genetic algorithms search method

Comminution simulators are extensively used by mineral processing engineers for plant design and optimization purposes. Recently, there had been a great progress in developing new and more powerful optimization methods such as Genetic Algorithms (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO) and Tabu Search Algorithm (TSA). Simulation optimization is required if one wants to find the best steady-state values of important process variables. In this paper, the authors investigated the integration of GA optimization algorithm with a pre-existing grinding circuit simulator called Ball Milling Circuits Simulator (BMCS) in MATLAB? environment. The BMCS code has been written in ANSI C language and has been validated against real industrial grinding circuit data sets. Various C modules of the BMCS grinding software were restructured under a new single source code file so that it can be imported into MATLAB. Then, a number of input simulation data were identified and selected as possible process variables (e.g., solids flow rate, water addition rate, and number of operating cyclones) which must be optimized in order to achieve a pre-defined process objective (e.g., a specific d₈₀ of circuit output). The obtained results show that BMCS simulation trials can be successfully optimized by applying evolutionary algorithms via MATLAB toolboxes. This allows the mineral processor to perform automatic repetitive simulations to find the possible solutions of the problem at hand quickly.