矿物含量约束下的斗轮取料机取料优化模型研究

针对铁矿石出口料场的实际应用需求,提出了一种基于矿物含量约束条件的斗轮取料机取料优化模型。该模型从分析铁矿石料场特性入手,根据斗轮取料机均匀取料方式,在满足铁矿石总量及矿物质含量的需求下,以掘取矿石单元料堆数最少为目标,确定了取料作业中目标单元料堆具体位置。为求解该模型,提出了启发式算法,给出了算法的实现步骤,最后通过Matlab仿真求解算例,验证了基于矿物含量的斗轮取料机取料作业目标矿堆确定性算法的有效性和可行性。     

基于改进粒子群-禁忌搜索算法的悬置系统优化设计

针对某款越野车在怠速工况下发动机悬置系统隔振效果不理想,以曲轴中心线和第一个气缸后端面为原点建立了发动机悬置系统的动力学模型.并针对悬置系统固有频率和振型的求解采用了乔里斯基分解法结合雅克比法的求解方法,同时提出改进粒子群-禁忌搜索优化算法以系统主要激励力方向的解耦率为优化目标,对悬置系统进行了优化,优化后悬置系统主要方向的解耦率得到提高.最后采用Adams对优化后的悬置系统的固有频率和能量分布进行了验证分析,进一步验证了优化方法的可行性.     

考虑刀具剩余寿命的工件流-刀具流综合调度研究

为解决FMS中工件流-刀具流的调度优化问题,考虑刀具剩余寿命,以完成时间最短为优化目标,建立了工件流-刀具流综合调度模型,提出了改进和声-遗传算法,并对模型进行优化求解.设计了MSOS+TSOS编码方式和GS初始化方法,从而显著提高了算法的收敛性能和求解效率.算例结果表明,该模型能有效降低完工时间,并且算法的收敛速度和稳定性也得到了明显提高,大大降低了问题求解的迭代次数.     

孔群加工路径规划问题的进化求解

孔群加工路径规划对于提高多孔类零件的加工效率和质量具有重要意义。建立了两个孔群加工路径规划问题的数学模型,分别归纳为单目标和多目标组合优化问题,并引入进化蚁群系统算法和人工免疫算法求解单目标组合优化问题。这两种算法均能有效防止解空间的“组合爆炸”问题,计算复杂度的阶次低于Hopfield神经网络算法,且性能优于Hopfield算法。采用多目标解的快速排序技术分别对进化蚁群系统算法和人工免疫算法加以改进,开发出多目标进化蚁群系统算法和多目标人工免疫算法。分析表明,改进算法不增加原算法的计算复杂度,能直接用于求解多目标组合优化问题而无需事先给出目标权值向量,并能一次运行求得问题的多个Pareto最优解。     

惯性载荷下飞行模拟器大臂结构的拓扑优化

采用导重法对惯性载荷下、以转动惯量为约束的拓扑优化问题进行求解。导重法经过改进,可以得到固定载荷下以整体柔顺度为目标、以转动惯量为约束的拓扑优化迭代公式。考虑到迭代计算时惯性载荷本身随各向同性固体微结构惩罚模型(Solid isotropic micro-structures with penalization,SIMP)中的伪密度的变化,进一步推导重力作用下的单工况拓扑优化迭代公式和重力-离心力同时作用下的多工况拓扑优化迭代公式,并通过相应算例证明其可行性和有效性。将得到的迭代算法应用于飞行模拟器大臂的优化设计中,并将由此得到的拓扑形貌与商业化优化软件Optistruct中得到的结果进行比较。对比显示:该算法比传统的序列线性规划法(Sequential linear programming,SLP)或移动渐近线法(Method of moving asymptotes,MMA)的优化效果更佳,且二者的迭代效率差别不大。导重法为惯性载荷作用下以总体柔度为目标、以转动惯量为约束的拓扑优化问题提供新的有效的解决思路。     

基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计

为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根据小生境数和Pareto优劣性确定孤立粒子,并通过个体历史最优粒子与孤立粒子的变异、选择操作更新粒子的个体历史最优位置;利用Pareto支配数排序更新粒子群的全局最优位置。利用改进的粒子群算法对公差多目标优化模型进行求解,得到分布均匀的Pareto前沿。设计并开发了原型系统,通过实例验证了该方法的有效性。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的风电—抽水蓄能联合优化运行研究

以经典日风电功率预测为基础,提出了风电—抽水蓄能联合优化运行模型,该模型以联合系统经济性最大、出力的波动性最小及系统碳排放量最小为目标.利用改进的NSGA-Ⅱ算法对多目标模型进行求解,结果证明,利用改进算法求解的风电—抽水蓄能联合优化运行模型有效提高了电网的经济效益、环境效益及电力系统的稳定性.     

斗轮取料机的轮斗修复

斗轮取料机轮斗在经过多年使用后存在着变形、磨损的问题,分析原因并提出解决方案,选取取料机进行改进试验,解决了取料机的设备故障问题,保障了安全生产。     

基于网格片层体积的反求工程算法研究

介绍了一种基于网格片层体积无损测量的反求工程方法和测量原理，建立并研究了该测量方法的数学模型及其求解算法。提出了一种用于解决大规模稀疏方程问题的改进离散二进制粒子群算法（BPSO），构建了基于虚拟网格单元的多方向片层体积的大规模稀疏方程模型，构造了优化目标函数，设计了基于改进BPSO算法的智能求解算法和基于网格片层体积测量的模型求解系统。通过实验验证分析，表明了改进离散粒子群算法对基于网格片层体积无损测量求解模型有效可行，改进算法具有良好的寻优性能。     

面向用户多品种定制的分布式供应链调度

针对云制造面向分布式供应链环境中的多品种定制问题,提出一种多目标生产运输优化调度模型和基于改进混合蛙跳算法的求解方法。该模型考虑供应链中的制造/供应两阶段,以及不同企业间的运输时间和成本,得到成本最小、时间最短、生产空闲率最小、订单延迟最小的调度方案。同时,该算法重新定义原有算法的核心操作算子以适应离散调度问题求解,并结合模拟退火和极值优化算法的特性,进一步改进离散域的混合蛙跳算法的局部搜索性能。通过项目调度标准测试集验证了该改进算法的性能,并以6个品种定制需求为案例,验证了所提模型与算法的有效性。