自适应遗传算法应用于丁二酸发酵动力学模型优化

丁二酸是一种重要的化工原料,现阶段有关丁二酸发酵的研究重点集中在菌种选育和发酵工艺改良,而丁二酸发酵过程的模型化研究可以为工艺放大提供必要的基础数据.采用自适应遗传算法对已有的丁二酸发酵过程动力学模型进行了结构和参数优化方面的研究,有效地解决了发酵动力学模型这类复杂的非线性函数的参数优化问题,优于单纯形法.实验结果表明,采用自适应遗传算法进行参数优化得到的动力学模型能较好地模拟丁二酸发酵过程,提高了模型计算值与丁二酸发酵实验测量值的吻合程度.     

遗传算法优化的模糊系统在发酵pH控制的应用

针对生物发酵过程中pH值的变化存在严重的非线性、时滞性和时变性等特点,采用模糊自适应PID控制方案,能够实时地在线整定PID控制参数,通过执行机构控制加入发酵罐中碱液的量实现pH控制,并采用遗传算法对PID初始参数进行优化。仿真结果表明,遗传算法优化后的模糊自适应PID控制具有上升快、调节精度高、稳定性好、过渡过程时间短和超调量小等优点,因此是有效的、可行的方案。最后,进行了软硬件的设计并做了验证实验。     

熔融沉积制造高能效工艺参数优化方法

为降低熔融沉积制造过程中能量消耗,提高能量利用率,针对熔融沉积制造参数优化问题进行了研究。建立了熔融沉积制造过程能量效率函数,以喷嘴温度、成型层高、空走速度和打印速度为优化变量,以最大能量效率为优化目标,利用田口法设计正交实验,得出能量效率较高的工艺参数组合。在此基础上,利用BP神经网络建立能效优化模型,采用自适应小生境遗传算法对模型求解。研究结果表明,要实现熔融沉积的高能效制造,需在较高的喷嘴温度和成型层高的情况下,采用较低的空走速度和打印速度。     

基于熵权与响应面模型的DPVC工艺多目标优化

为解决真空差压注型成形工艺参数优化问题,提出基于熵值权重法、响应面模型及多种群的改进遗传算法的真空差压注型工艺参数优化方法。采用正交试验设计和数值模拟方法获取试验样本数据,引入熵值权重法,从数理角度确定各项质量指标对产品综合质量的影响权重;结合中心复合实验设计和响应面模型,建立真空差压注型产品的综合质量评价模型;针对传统遗传算法的不足,提出一种基于多种群的改进遗传算法,从而完成对产品综合质量评价模型的优化求解;在自主开发的差压式数字控制V500-ND原型机上,通过对某摩托车前车灯灯罩的工艺参数优化实验,验证了所提方法的有效性,为真空差压注型成形工艺过程的制定提供了一种可行的工艺优化方法。     

遗传算法优化的MFAC对电机速度控制的研究

将无模型自适应控制算法应用于直流伺服电机的控制,此算法结构简单,控制精度高。在建立了电机的数学模型后,使用MATLAB进行算法仿真,并通过遗传算法对无模型自适应控制算法进行参数优化。在MATLAB仿真的基础上,进行了实验验证。实验结果表明,无模型控制算法应用于电机速度控制能取得良好的控制效果,利用遗传算法优化参数后的控制效果更好。     

基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化

通过低膨胀微晶玻璃点磨削实验,测试了加工表面粗糙度、表面硬度,分析了实验数据变化趋势。通过最小二乘拟合,建立了关于粗糙度、表面硬度的一元数值模型,并将模型预测值与实验值进行了比较,以验证模型的精确性,结果表明模型具有较高的精度。根据正交实验结果,基于BP神经网络算法和遗传算法,建立了粗糙度、表面硬度的多元数值模型并以此作为目标函数,以表面硬度最大和表面粗糙度最小作为优化目标,基于遗传算法进行了工艺参数的双目标优化,获得了一组点磨削工艺参数的最优解范围,实验验证结果表明优化结果是合理的。     

基于动力学约束的端面铣削工艺参数优化

工艺参数优化对提高切削过程的加工效率和加工成本具有重要意义。将铣削系统动力学作为主要约束条件,提出端面铣削工艺参数的多目标优化模型。基于铣削系统动力学分析,得到了综合切削稳定性、工件表面粗糙度、主轴转速、切削力、切削功率等约束的工艺参数多目标优化模型。通过调节权重系数实现优化方向的控制,并采用快速粒子群算法对工艺参数进行优化计算。工艺优化实例及试验表明,采用基于动力学约束的工艺参数优化方法可以获得较好的工艺参数优化结果。     

基于自适应遗传算法的隔振系统参数优化计算

为优化航天器中隔振系统的隔振参数,提出了一种基于自适应遗传算法的优化方法。在只考虑单条支腿的前提下,建立了主动隔振系统的动力学模型,通过拉普拉斯变换得到了上平台输出的力对下平台控制力的传递函数,并获得待优化的参数。将参数优化问题转化成数值优化问题,利用最大熵法生成算法的目标函数;采用新的选择算子来避免算法早熟;提出自适应交叉算子和自适应高斯变异算子来保证种群多样性;通过优胜劣汰和种群迁移法则来提高算法的全局收敛性。最后,通过仿真实例对算法的有效性进行验证,结果表明：和传统的遗传算法相比,本算法的收敛速度快、优化效果好。     

混合机构式机器人的动力学建模及参数优化

建立了一种混合机构式机器人的动力学模型 ,并研究了其运动学性能。基于动力学参数对其运行速度有较大的影响 ,采用改进遗传算法对动力学参数进行了优化 ,得到了动力学参数的最优解 ,为机构设计和系统控制提供了理论依据。     

响应面法与遗传算法相结合的注塑工艺优化

应用田口方法进行试验设计,应用计算机辅助工程技术对注塑成形过程进行了分析,建立了注塑成形工艺参数与翘曲度关系的代理模型——响应面模型,对模型进行了验证研究,将响应面法与遗传算法相结合进行了注塑工艺参数优化。结果表明,响应面模型是准确可靠的,将响应面法和遗传算法相结合,可有效提高运算速度和优化效率。     

基于改进PSO算法的发酵过程模型参数估计

建立准确的非线性机理模型是发酵过程优化调控的关键.提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO, particle swarm optimization)的发酵过程模型参数估计方法,并将该方法用于青霉素发酵过程建模.改进的PSO算法通过引入粒子群能量对粒子进行自适应分群以防止粒子陷入局部最优,从而保证收敛于全局最优解.实验结果表明,该方法可以有效地实现青霉素发酵过程模型参数的准确估计,所得到的模型精度能够满足发酵过程的状态估计和控制需求.     

基于遗传算法和神经网络的冷挤压工艺参数模糊优化设计

将模糊优化思想引入冷挤压工艺参数优化设计,以冷挤压模具的四个关键工艺参数为设计变量,以最终挤压件的各处材料的损伤值为目标函数,建立了冷挤压工艺参数模糊优化模型。提出了利用神经网络进行材料损伤近似计算的策略,从而形成了基于遗传算法和神经网络的冷挤压工艺参数模糊优化方法。对冷挤压工艺参数模糊优化模型进行了求解,优化结果表明模糊优化思想能提高冷挤压工艺设计质量。     

可靠性约束下的包装生产线运行参数优化

针对包装生产线运行参数的选择与优化问题进行了研究,根据包装生产线的结构特点,构建了各耦合单元的可靠性与运行参数之间的映射关系,建立了可靠性约束下的包装生产线运行参数优化模型。以订单周期内包装生产线的有效运行速度为优化目标,采用自适应遗传算法求解最佳运行速度。实验结果表明,所提出的可靠性建模方法对研究可靠性约束下包装生产线的运行参数优化问题是有效和实用的。     

湿式双离合器变速器换挡控制仿真

建立湿式双离合器换挡过程动力学模型,对不同油压变化规律下的车辆换挡情况进行仿真分析。并基于遗传算法对换挡品质综合评价指标进行了优化,得出优化参数。再将优化后的参数代入换挡过程仿真模型进行仿真,将优化得到的结果与仿真得到的结果均转化为换挡品质综合目标评价值的形式进行对比分析,结果显示优化后效果良好,改善了换挡品质。     

基于参数反求法的目标假车底盘碾压模型修正

针对某目标假车底盘结构设计开发中的碾压性能仿真分析问题进行研究,首先,通过非线性动力学有限元方法进行底盘碾压性能仿真,并与实验结果进行对比,分析指出误差较大的原因;其次,应用参数反求法对底盘碾压模型中的实验车车轮模型参数进行修正,基于遗传算法得到车轮模型参数的最优解;最后,依据车轮模型参数的最优解进行参数修正,修正车轮参数后的目标假车底盘碾压仿真模型仿真结果与实验值的拟合程度大幅提高。研究结果表明：测量点最大位移值误差由原来的16.7%下降到2.6%,评估点均方根误差下降了91.9%,可为后续结构损伤诊断及结构优化等仿真研究提供基准模型。     

基于GA的ε-SVRM在传感器非线性校正中的研究

针对ε-SVRM在建立传感器回归模型时参数难确定的问题,提出了改进遗传算法对模型参数进行优化选取的方法。该方法在遗传算法前期通过限制个体间距离及采用保优策略,保持最优参数的多样性;在进化后期通过自适应调整进化参数从而加快进化速度,以提高模型的预测准确度和建模效率,并且与以往采用的网格搜索法进行了比较。实验结果表明:采用改进遗传算法进行参数优化得到的模型预测结果均方误差(2.091 6×10-5)较采用网格搜索法所得到的模型预测结果均方误差(1.371 22×-10-3)下降了2个数量级;同时,经过改进的遗传算法优化后建立的传感器回归模型使得传感器输出电压的最大相对波动由建模前的22.2%下降到0.038%,而采用网格搜索法使其下降到2.93%,显著地改善了传感器的稳定性。     

S形件翻边成形工艺参数优化设计

建立了S形件成形的参数化有限元模型并进行参数化有限元分析(PFEA).结合人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)进行优化设计,研究了S形件翻边成形中的工艺参数优化.然后利用优化的结果值进行验算,获得了良好的成形件,表明基于PFEA、ANN和GA进行成形工艺参数优化是可行的.     

基于改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数优化识别

针对固定结合面传统建模方法精度较低和结合面的动态特性参数难以确定的问题,改进了基于弹簧阻尼单元的建模方法,提出了基于实验模态分析和改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数的优化识别方法。该方法以有限元计算的理论固有频率和阻尼比与其对应实验模态分析结果的相对误差最小为目标函数,使用改进的自适应遗传算法优化识别固定结合面的刚度和阻尼参数。以自行设计制作的固定结合面模型为研究对象进行了建模、实验、参数识别等分析,分析结果表明：所提出的方法是正确的、有效的,参数识别误差在5%以内,达到了较高的识别精度。     

基于自适应遗传算法的循环工况整车参数优化

针对传统遗传算法空间搜索速度慢,交叉和变异率选定依赖经验且无法得到真实最优解的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法。以机械式传动系统为例,建立了循环工况的整车传动系统参数化优化模型,并把优化前传统遗传算法、自适应遗传算法和改进自适应遗传算法进行对比分析。结果表明,改进自适应遗传算法搜索速度最快,优化结果最理想;与自适应遗传算法对比,改进的自适应遗传算法中的六循环工况油耗降低了0.18%,最高车速提高了0.8%,连续换挡加速时间降低了5.02%。这些结果表明,改进的自适应遗传算法结果可靠且有效。     

基于均匀设计和遗传算法的液动压悬浮抛光工艺参数优化研究

针对液动压悬浮抛光流场压力均匀性优化问题,研究了悬浮抛光加工过程中工艺参数对加工区域动压力的影响;采用计算流体力学(CFD)和均匀设计方法求解了不同工艺参数下加工区域的压力均值和压力标准差;采用多元非线性回归方法建立了工艺参数与压力均值、压力标准差的拟合数学模型;通过遗传算法对工艺参数进行了优化;通过数值模拟和加工实验对比研究了优化前后的压力分布和加工效果。研究结果表明:所选的工艺参数与压力均值、压力标准差有非线性回归关系,最优工艺参数为h=285μm,ω=1 300 r/min,φ=0. 12,在该参数下工件区域的流场压力均值最大,压力标准差最小,有助于快速均匀地去除材料。