热轧板形优化规程算法的探讨

讨论了热轧板带板形优化规程的数学模型和计算问题，探讨了板形优化规程求解过程中的主要困难，给出了一种具有一定适应能力的快速解法，该算法的精度、速度和可靠性均已达到工程上实时应用的要求。     

基于k细分等几何层次模型的多重网格算法研究

相对于传统的有限元法,基于几何样条的等几何方法可以保证几何模型与物理模型的一致性,但细分依然会导致模型刚度矩阵较大时求解效率不高的问题,因此可以采用多重网格法加速等几何分析中的迭代求解。文章研究等几何法中的k细分方法并构建了基于k细分的多重网格映射矩阵,加快求解效率,探讨了不同k细分策略的收敛速度。算法计算结果表明:多重网格法能够有效提高基于k细分等几何分析方法求解的收敛速度。     

基于LQR方法的交流伺服系统参数自整定方法

针对永磁同步电机(PMSM)调速系统,基于开环辨识理论,利用增广递推最小二乘参数估计方法,实现对交流伺服系统单惯量模型转动惯量和阻尼的准确辨识。针对伺服系统位置环、速度环级联式闭环控制问题,建立交流伺服系统的数学模型,针对系统性能要求,引入位置环跟随误差及其积分作为新的状态变量构建系统状态空间模型。引入LQR(线性最优二次型调节器)计算系统最优反馈矩阵,根据反馈矩阵与控制器参数的对应关系实现控制器参数的自动整定。该整定方法建立了综合系统控制器参数和其时域性能的状态方程,整定目标直观,计算过程简单且计算量较小,在开放式实验平台上的实验结果也验证了该整定算法的可行性。     

一种三坐标并联动力头——Sprint Z3的运动学逆解及尺度综合

研究一种三坐标并联动力头——Sprint Z3的运动学逆解和尺度综合问题。由于该机构为平动与转动耦合的并联机构,为解决其雅可比矩阵量纲不一致的问题,提出一种构造量纲一速度雅可比矩阵的方法,并利用该矩阵的条件数构造出运动学优化性能评价指标。为避免机构发生干涉,引入转角约束条件,并将尺度综合问题归结为求解一类非线性代数方程问题。通过算例验证了该尺度综合方法的有效性。     

基于混合遗传算法的设备布局设计

制造系统的设备布局影响到物流成本、生产时间和生产能力,进而影响到整个生产系统的生产力和生产效率。文章选用物流成本最小化为目标函数,将全局寻优性能优异的遗传算法的和局部搜索能力强的模拟退火相结合,构建了一种布局设计的混合智能优化算法——遗传退火算法,介绍了设备布置问题的基因编码方法和算法的交叉、变异等关键算子,用C#实现了该算法并分析了距离矩阵生成等应用技巧。以12台设备优化布置问题为计算实例,利用遗传退火算法进行求解,结果表明该方法计算不会陷入早熟且收敛快速,是一种求解设备布局最优化问题的有效方法。     

一种机械臂时间-冲击轨迹的快速求解优化方法

针对NSGA-II算法优化机械臂轨迹耗费计算时间的问题,提出一种时间-冲击轨迹规划优化方法。采用均匀五次B样条函数在关节空间内构造插值曲线,在运动学约束的条件下,利用牛顿法对目标函数进行迭代求解。仿真结果表明:结合牛顿法与埃特金加速法对五次B样条函数插值轨迹规划的时间和冲击进行优化求解,寻优时间短,保证在运动学约束下产生较小的冲击以及缩短机械臂的运动时间,使得机械臂的运动控制性能得到提高。     

基于优先矩阵的叶片泵装配序列规划研究

针对叶片泵装配序列规划研究的复杂,传统的例如大量串行型装配序列以及迭代次数繁多的算法优化序列不能解决最优装配序列问题,提出一种基于优先矩阵的装配序列优化分析算法。通过对叶片泵的模型零件数,装配顺序、装配约束以及装配工具的分析,完成叶片泵各装配要素优先矩阵的创建,并根据实际需求,结合叶片泵装配中并行过程拾取,建立装配序列优化分析算法并给出叶片泵的模拟装配过程实例。结果表明,运用优先矩阵并结合装配并行拾取过程得出的装配实例优化了装配序列,同时加快了装配序列求解速度,提高了装配效率,从而验证该方法的可行性。     

基于ADI分数步长法的铸件温度场数值模拟

针对铸件凝固过程温度场显式差分算法的缺点,采用分数步长法之交替方向隐式迭代法,建立三维温度场的数学模型,该方法是求解抛物线方程的有效方法之一,可大大提高运算速度,求解精度高且绝对稳定,但时间步长大大影响计算精度和计算速度。本文中提出了一种较简便确定变时间步长的方法,该方法可以确保温度场的计算精度和计算速度。最后通过实例及模拟验证,表明ADI分数步长法及变时间步长法能够正确地计算铸件凝固过程温度场。     

基于改进遗传算法的机翼装配序列智能规划

针对飞机机翼零件多、装配方式多样且关系复杂等问题,提出一种基于改进遗传算法的飞机机翼装配序列规划方法。该方法考虑到机翼装配过程中大量梁、肋等零部件具有曲面外形的特征,通过建立装配优先关系矩阵和非正交干涉矩阵作为装配的约束条件,增加装配方向,并在此基础上以装配过程中零件的重定向次数和装配工具的更换次数为优化目标,建立起装配过程规划的数学模型。然后通过矩阵模型优化初始种群,并通过改进遗传算法的交叉和变异模式对其进行求解。最后以机翼为实例验证,其结果表明改进后的方法提高了初始种群的质量,提高了算法的搜索速度,得到的装配序列符合实际的要求,验证了该方法的可行性。     

伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化

在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优化算法进行改进。该算法以伺服系统控制模型中的速度控制器为核心,实时辨识负载转动惯量值,使伺服系统内部控制参数根据实际工况调节;运用该辨识值,通过计算得到速度控制PI参数值,并实时修正速度控制器PI参数值。MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,无论在电机启动过程中、还是负载扰动下,该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。     

工业叶片磨抛加工过程接触控制优化

应用机器人磨抛技术对叶片进行磨抛加工过程中,由于非零逼近速度和不连续动态特性等因素使得磨抛加工接触过程存在力振荡与力过冲问题,严重影响叶片表面加工质量和系统稳定性。针对此问题,文章提出了一种磨抛加工过渡过程的优化振动抑制方法。以机器人砂带磨抛技术为研究对象,在输入整形技术的基础上引入正负交替的脉冲序列,设计出改进具有负输入的整形器,优化控制系统的性能。为验证所提出方法的有效性,应用MATLAB建立仿真分析模型,并采用工业机器人与磨抛加工装置开展实验。结果表明,所提出的改进方法可以实现磨抛加工过渡过程的平滑过渡,减少系统响应时间延迟和加快响应速度,具有较强的鲁棒性和稳定性。     

基于AdvantEdge的直槽丝锥工艺参数优化

为改善316L不锈钢材料的攻丝性能,研究以性能指标轴向力、扭矩、温度最低为优化目标,采用单因素试验和全因素试验设计相结合的方法,对影响攻丝性能的直槽丝锥工艺参数(主轴转速、丝锥涂层、切削液种类)进行优化;基于AdvantEdge软件进行攻丝数值模拟,采用熵权分析法确定最佳工艺参数组合,并通过对比试验验证了优化工艺后的丝锥攻丝效果更佳。结果表明:优化工艺较原始工艺而言,攻丝过程中轴向力降低34.452 N、扭矩降低1.137 N·m,温度降低18.148℃,攻丝卷屑能力提高。     

车辆底板冲压的响应面拟合与改进蜂群算法优化

为了减小车辆底板冲压件的最大减薄率,提出了基于改进蜂群算法的工艺参数优化方法。选择压边力、冲压速度、模具间隙为优化参数,依据最优拉丁超立方抽样法设计了实验,使用Dynaform有限元软件得到了实验仿真结果。建立了质量参数与工艺参数的响应面模型,经决策系数法和预测误差法验证,此模型的拟合精度和预测精度较高。将冲压工艺参数组合设置为蜜源位置,将参数优化问题转化为蜂群搜索最优蜜源问题。为了提高优化质量,对观察蜂的选择概率进行了改进,改善了算法的优化性能。经验证,改进蜂群算法的优化能力优于传统蜂群算法。使用优化参数得到的冲压件厚度分布均匀。使用优化后参数进行实际生产验证,冲压件最大减薄率为18.1%,与现行工艺参数相比,减薄率得到了有效降低,说明了冲压工艺优化的有效性和可实现性。     

大数据框架下基于改进自适应滤波算法的机械故障信号处理

针对经典自适应滤波算法处理机械故障信号时收敛过慢的问题,在大数据框架下提出一种改进的自适应滤波算法。以Hadoop平台为基础架构,构建一种三层次结构的机械故障大数据处理框架,用于采集和预处理原始故障大数据集;在信号滤波方面引入步长变化因子函数和均方误差函数,提高算法的收敛性能;基于离散粒子群算法对故障信号滤波处理过程进行优化,提高迭代速度和全局寻优的能力。实验结果表明:改进后的滤波算法降噪效果明显,尤其在低信噪比条件下其收敛性能相对于经典滤波算法更具优势。     

QT800-2球墨铸铁表面激光熔覆工艺参数多目标优化

目的 为了解决球墨铸铁表面激光熔覆铁基合金过程中熔覆层塌陷、厚度不均等问题,确定旁轴送粉激光熔覆最优工艺参数组,并对参数寻优方法进行对比分析.方法 选取工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速度)为优化变量和熔覆层表面质量(表面粗糙度、硬度)为优化指标,通过设计L9(34)正交试验进行极差分析,得到优化后的参数组合;通过神经网络预测模型结合NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数寻优.通过对比这两种优化方法对熔覆层表面质量的实际优化效果,确定最优工艺参数组.结果 3个工艺参数对综合质量的影响大小依次为激光功率>扫描速度>送粉速度,正交优化参数组合使得熔覆层表面粗糙度降低23.3％,硬度降低7.1％.而NSGA-II遗传算法优化参数组合可实现表面粗糙度降低40.5％,硬度提升6.6％.最优工艺参数组合为:激光功率4614 W,送粉速度2.6 r/min,扫描速度325.6 mm/min.结论 采用NSGA-II遗传算法能获得比正交试验更快更好的优化效果;通过合理选择工艺参数,能够解决熔覆层塌陷、厚度不均等问题,从而极大地改善熔覆层表面质量.     

温锻压力机肘杆机构的自适应粒子群算法优化

为了改善温锻压力机肘杆机构的下压性能、提高产品质量,提出了肘杆机构的自适应粒子群算法优化方法。使用封闭矢量法建立了传动机构的运动学模型。以6连杆尺寸为优化参数,以滑块最大运动速度、最大加速度和曲柄最大输出扭矩为优化目标,建立了优化模型,根据曲柄存在条件、上连杆摆角约束、滑块行程约束等设置了约束条件。在粒子群算法的基础上,提出了算法参数随粒子适应度和算法迭代次数的自适应变化律,给出了基于自适应粒子群算法的优化模型求解方法。经过优化,在公称压力行程范围内,滑块的最大运动速度降低了1.87%,最大加速度降低了3.13%,曲柄最大输出扭矩降低了1.10%,改善了肘杆机构的下压性能,同时证明了自适应粒子群算法在传动机构参数优化中的有效性。     

基于CAPSO-RBF的磁悬浮系统控制研究

为解决传统控制器磁悬浮球系统快速性和稳定性易受干扰等问题,建立云自适应粒子群优化（CAPSO）的RBF神经网络监督控制器。通过RBF神经网络学习整定PD控制器的输出后采用云自适应粒子群算法对RBF网络的3个参数进〖JP+1〗行归一动态优化。采用原有RBF神经网络梯度下降法、粒子群算法、云自适应粒子群算法分别训练后进行对比控制仿真。结果表明：基于CAPSO-RBF的混合控制算法实现了磁悬浮球系统自适应控制,其动态性能和稳态性方面有较好的提升。     

光学精磨抛光机床性能参数的优化设计

在使用光学球面精磨抛光设备的过程中发现诸多问题。分析归纳出该设备整机结构存在的缺陷,针对设备性能的不足开展多参数优化设计,获得光学球面精磨抛光设备的优化设计方案,设计出性能更趋完善、各项功能协调性更好的新一代光学设备。基于优化的设备配置结构,验证新设备的使用性能。证实优化配置结构能有效提高设备的整机性能、使用寿命和生产效率,降低废品率和维修成本。     

充型过程数值模拟及算法优化

提高充型过程数值模拟的计算速度是流场模拟的一个研究热点.概述了模拟充型过程的数学模型并提出了一种算法优化方案,通过计算中减少对铸件及铸型网格单元的搜索次数来提高充型模拟的计算速度.这种方法的优点在于不影响模拟计算的精度.     

基于混沌粒子群算法的钛合金薄壁筋铣削变形优化

针对薄壁筋受铣削力影响易变形的问题,提出一种基于薄壳划分和周期性施加铣削负载的变形仿真方法,通过仿真和试验两方面对比研究,分析了薄壁筋的变形过程并得出其变形规律。为了解决标准粒子群算法在优化铣削参数时容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于变异算子与自适应动态惯性权重的改进混沌粒子群算法,并以变形量为约束,铣削力最小为目标优化了铣削参数。结果表明:改进后的混沌粒子算法在全局搜索能力和计算速度方面相比粒子群算法显著提高,试验证明采用优化后的铣削参数组合可有效减小薄壁筋的变形。