基于元模型的过程系统优化

应用均匀实验设计和支持向量机方法构建复杂过程系统的经验模型(元模型),并将其作为适应度函数与遗传算法结合,建立了该系统的优化方法. 该方法只需采用少量仿真模型计算数据便可建立复杂过程系统的元模型,可显著降低复杂过程系统模型的计算过程,便于复杂过程系统的优化. 将该方法用于普光高含硫天然气净化装置全流程操作参数优化,在操作参数优化空间内均匀选取10个实验点,建立了净化装置全流程元模型,其预测值的相对误差小于4%. 优化结果表明,在优化操作点,净化装置有效能效率提高了6.6%.     

抢占式资源受限项目调度问题的遗传算法

要: 针对抢占式资源受限项目调度问题中任意活动只被允许抢占最多1次的子问题,在经典的活动列表和优先权值编码方案基础上,引入抢占点概念,设计2种新的二维编码方案,并设计相应的解码方法.在4种编码方案基础上,采用不同的选择算子、交叉算子及变异概率,并对各种遗传算法的参数设置进行系统的实验测试,确定各方案的最佳参数设置.基于标准PSPLIB数据集设计大规模计算实验.结果表明,在资源受限项目调度问题中引入抢占能够显著缩短项目工期,采用优先权值编码方案的遗传算法在抢占式资源受限项目调度问题上有良好的求解效果,当问题规模扩大时采用活动列表编码方案的遗传算法也表现良好.     

基于改进遗传算法的悬臂起重机悬臂梁优化设计

针对悬臂起重机材料冗余量大、生产成本高的问题,在深入研究优化设计算法的基础上,通过分析悬臂起重机悬臂梁的受力情况,结合悬臂梁多采用工字钢的特点,将离散变量结构优化技术与遗传算法相结合,提出了基于改进遗传算法的悬臂起重机悬臂梁优化设计方法,构建了离散变量结构优化的数学模型和适应度函数,实现了悬臂梁结构的优化设计,验证了该优化设计方法的有效性,降低了生产用钢量,对工程应用具有一定的指导意义。     

一种新型欠驱动三指节手指机构的结构设计及优化

针对当前存在的欠驱动假肢手手指机构拟人特性较差这一缺陷,通过综合耦合型手指在结构上的优势,引入能够使得各手指进行耦合运动的耦合连杆,提出了一种能够实现自适应包络抓取并具有较强拟人特征的新型三指节欠驱动手指结构,从而很好的弥补了欠驱动手在抓取过程中动作僵硬、耦合性差的不足。分析该手指的抓取过程,初步验证了该欠驱动手指完成包络抓取的可行性。根据虚功原理对手指的抓取静力学模型进行分析,得出完成包络抓取时各指节对物体的接触力,基于三指节手指抓取力尽可能均匀分布这一原则,建立手指结构优化的目标函数,利用matlab遗传算法工具箱对手指进行优化设计,得到满足上述原则的欠驱动手指机构的各杆件尺寸及抓取姿态。     

低安装空间的3-UPU并联机构的设计与实现

为解决救灾工作中颠簸路况对救灾人员体力消耗的问题,设计一款3DOF颠簸训练模拟器,由于本设计用于车载救灾颠簸模拟器,存在限高的问题,所以平台的安装高度极其有限。文章基于Stewart运动平台和空间运动机构的相关理论,设计了一种带防扭臂的重载荷3自由度并联平台(3-UPU/RRU),其中UPU为驱动支链,两条RRU为恰约束从动支链,运用螺旋理论分析其约束情况,表明该机构的运动合理性。利用加速遗传算法和工程实际安装空间,得到平台的尺寸的最优解。利用ADAMS软件建立虚拟机,通过驱动件与动平台末端运动曲线,得到驱动件的逆解,最终得到平台运动情况。并且将此成果用于某款抗颠簸训练模拟器中,运行良好。此研究成果可以在安装空间较为狭窄的情况下,作为工程师设计并联平台的参考。     

基于材料静动态力学性能分析的SiCp/Al本构模型构建

基于SiCp/Al复合材料的静态和动态力学性能分析,构建SiCp/Al复合材料的本构模型。针对体积分数为20%的SiCp/2a14Al复合材料采用电子万能试验机进行准静态拉伸试验,研究材料的静态力学性能;采用霍普金森压杆试验进行不同温度(20～400℃)、不同应变率(500～3 000 s^-1)动态压缩试验,分析材料的动态力学性能。基于材料静态及动态下应力-应变试验数据构建SiCp/Al复合材料的Johnson-Cook(JC)本构模型,并通过遗传算法对模型进行优化。结果表明,SiCp/Al复合材料在准静态条件下表现出应变强化效应;在动态载荷条件下,材料流动应力随着应变速率的增加而增加,表现出应变率强化效应,这与碳化硅颗粒的体积分数有关;随着温度的增加,流动应力减小,表现为温度软化效应。最小二乘法拟合的JC模型与试验值的平均误差较大,经过遗传算法优化后模型误差减小,能够准确预测SiCp/2a14Al复合材料的流变行为。     

轮式移动机器人非完整运动规划的遗传算法

本文讨论轮式移动机器人非完整运动的最优规划问题。利用系统的非完整特性 ,将轮式移动机器人运动规划转化为非线性系统最优控制问题。在最优控制中引入遗传算法 ,替代传统的牛顿迭代方法 ,提出基于遗传算法的非完整运动规划最优控制数值方法。通过仿真计算 ,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于NSGA-Ⅱ的面曝光3D打印工艺参数多目标优化

为改善面曝光3D打印制件的打印质量差、效率低等问题,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对工艺参数进行优化。选择温度、分层厚度、曝光时间、回合等待时间为优化变量,成型试样的变形率、表面硬度、时间为优化目标,通过单因素实验确定优化变量约束范围。根据Box-Behnken实验方案,建立各优化目标的预测模型,使用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化,规定优先精度、优先硬度、优先速度原则,按照不同优化原则分析帕累托前沿得到对应的最优工艺参数,并进行打印验证。结果表明,优先精度原则下,变形率最小值为0.508%,与优化前相比,降低了9.290%;优先硬度原则下,表面硬度最高达到95.3 HD,与优化前相比,提高了0.316%;在优先速度原则下,打印时间与优化前相比缩短了17.220%,优化效果显著。     

基于遗传算法的立体码头传送系统调度策略

在现有立体轨道式电动小车集装箱码头传送系统网络方案基础上,根据前期工作中,得到的优化仿真模型中码头传送设备的最佳配比和运行参数,采用混合FlowShop调度策略对立体轨道式码头传送系统进行优化策略研究,提出了调度策略模型,对FlowShop时间算法进行了改进。结合遗传算法对该调度策略进行仿真。仿真分析结果表明了该调度策略的有效性,对立体轨道式码头传送系统的实现和投入生产有一定的参考意义。     

基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究

根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。