基于混合选择的多目标进化算法及其在优化设计问题中的应用

为解决实际工程中复杂的多目标优化设计问题,提出一种基于混合选择的多目标进化算法(HSMEA)。该算法首先采用融合角度与距离的动态选择策略对个体进行划分,随后采用基于两种不同机制的混合选择的策略对解进行进一步筛选,从而使最终选择的目标解在具有良好的收敛性的同时最大程度地保留解集的多样性。算法与4个多目标优化算法在一系列测试函数上的结果表明,算法具有良好的多目标优化问题处理能力。此外,通过在实际工程优化设计问题的对比实验与分析,验证了所提算法在处理实际工程优化设计问题上具有良好的性能与潜力。     

采用卫星通信的远程监控系统

针对海上石油平台设备的远程监控问题，为了克服其他无线通信的缺点，提出了基于卫星通信的远程监控系统的体系结构和软件设计思路，并分析了系统中的浏览器／服务器模式（B／S）、现场总线、IPSTAR卫星通信、数据动态发布等关键技术。研究结果表明，该方案是可行的，并且它对其他类似远程监控系统的设计具有一定的参考价值。     

基于Profibus-DP的远程数控系统通讯研究

为了实现数控设备的远程控制，在研究网络化远程数控系统3种主要的联网方式和Profibus协议的基础上，设计了一套基于Profibus—DP网络的远程数控系统通讯方案，该系统可以控制多个数控终端设备的生产运行及模拟工业现场加工。实验结果表明，通过将安装有Profibus模块的工控机连入网络中，各终端设备可以通过网络实现远程控制，有利于提高生产自动化程度、生产效率和安全性。     

中空吹塑型坯壁厚多点控制研究

中空吹塑成型突出的缺点是中空吹塑成型产品壁厚均匀性不易控制，尤其是形状复杂的大型制品，其受型坯自重的影响，导致在型坯上发生减薄和缩颈现象。为了实现对大型中空吹塑件的壁厚进行均匀控制，设计了以多点控制来控制壁厚的计算方法，并借助于制造参数的调整，得到壁厚的理想厚度分布；设计了多点控制曲线，通过控制机头套与模芯构成的模唇间隙，达到最终控制中空吹塑产品壁厚的目的。研究结果表明，中空吹塑型坯壁厚控制精度为±1mm左右，能够满足实际生产要求。     

一种快速的判别公共向量分类方法

在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE 3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于点到弦距离累加的快速角点检测

提出了一种鲁棒的快速角点检测算法,以解决现有基于点到弦距离累加的角点检测算法存在的缺陷,即角点定位低、算法时间复杂度高等问题。该算法结合了‘单尺度’和‘多尺度’的优势,首先在‘单尺度’下获取候选角点集合,保留了邻近角点,并使得后续计算量大大降低,然后在‘多尺度’下计算候选角点的特征值,使之有效地去除伪角点。实验表明,所提算法的时间复杂度降低了,并且保持了算法的鲁棒性,角点定位精度也得到了提升。     

基于改进蚁群算法的智能调度系统设计与开发

蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行性等特点.在研究柔性作业车间调度的基础上,针对企业实际生产情况,将改进蚁群算法应用于求解实际生产调度问题.笔者介绍了智能调度系统的需求分析、系统设计和主要功能模块的实现.系统实现时采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,同时对蚁群算法做出适当改进,添加机器选择策略,在搜索解路径的过程中,首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工,然后确定加工哪个工件.开发的智能调度系统能完成企业的动态柔性调度,能较好的解决机器变化和订单变化引起的重调度问题,提高企业生产效率.     

产品研发中面向用户意象的交互式遗传算法评价模式

针对产品研发过程中了解用户意象的需求,采用交互式遗传算法对产品设计方案实施优化。由于评价噪声影响用户意象的准确获取,对交互式遗传算法的用户评价噪声来源及其与评价精度之间的关系作了分析,对四种不同评价精度下的收敛速度、评价耗时和用户疲劳等指标进行了实验研究。结合产品优化设计的具体案例,论证了低精度评价方法具有降低疲劳、缩短评价时间、提高种群规模等优势,并且可以有效利用数理统计方法进行适应值预测和用户意向分析。     

基于混合差分进化算法的并行机批处理调度问题研究

考虑到实际生产中产品多、批量小的特点,建立了一种带工艺约束的并行机批处理调度优化模型。为解决调度中的分批问题,提出了一种新的基于产品需求量的批量划分方案及批量染色体编码方式,采用两级差分进化算法来解决批量划分和批次调度问题;针对标准差分进化算法收敛速度慢、易出现早熟现象等问题,引入动态随机搜索和随机变异的局部搜索策略,以增强标准差分进化算法的局部搜索能力。测试算例及调度实例的仿真结果表明,该算法能有效地提高算法收敛速度,平衡其全局搜索和局部探索能力。     

预测—位式控制

本文针对大惯性、大时滞工业过程,基于Chebyshev正交多项式数值逼近,提出预测——位式控制方法,提高了位式控制的精度,降低了系统响应的振荡频率。