基于DCQGA的PID参数自整定

量子遗传算法相对于普通遗传算法具有更好的多目标寻优能力,在PID参数优化中具有一定优势,但是标准量子遗传算法容易陷入局部极值,并且在进化后期容易出现早熟收敛的现象,提出了一种新的方法——双链量子遗传算法(DCQGA)来整定PID控制器的参数。该方法直接用实数来编码基因位,用量子旋转门和量子非门进行染色体的更新和变异,用最优解和当前解量子位概率幅组成的行列式来确定量子门旋转方向,用结合目标函数梯度信息的自适应策略调整旋转角大小。同时采用误差绝对值时间积分性能指标作为PID参数选择的最小目标函数进行Matlab仿真,通过与普通遗传算法和标准量子遗传算法整定效果的对比,结果验证了DCQGA具有更快的响应速度和更好的多目标寻优能力。     

基于Simulink的电动伺服加载系统仿真建模研究

数学模型是对电动伺服加载系统算法研究的基础,文中采用机理建模的方式,建立了一个与实际贴合的MATLAB/Simulink仿真模型以为后期算法研究提供方便。文中详细推导了永磁同步电机的数学模型,并在此基础上建立了PMSM模块、逆变器模块、SVPWM算法模块的数学模型。通过将其组建成完整的PMSM矢量控制系统的仿真模型,建立了执行电机的MATLAB/Simulink仿真模型。通过中间连接部件耦合建立了电动伺服加载系统的MATLAB/Simulink整体模型,并通过主动和被动加载的阶跃与正弦信号进行仿真和实验,验证了电动伺服加载系统整体模型的准确性。     

基于DEFORM的冲头和刀口相对位置偏移量对模具及产品的影响

针对生产加工中出现的产品不良、冲头和刀口崩坏等现象,通过DEFORM仿真,分析了冲裁模具冲头与刀口的相对位置偏移量对模具和产品的影响,具体分析了模具冲头与刀口的相对位置偏移量对模具所受压力、冲头和刀口的疲劳强度、产品毛刺大小等几方面的严重危害,得出冲压模具冲头与刀口的相对位置偏移量对模具所受力的大小影响不大,但会降低冲头和刀口的疲劳强度、影响产品毛刺大小,降低产品生产效率和模具寿命,影响产品质量,并提出通过进行人工合模操作或通过使用合模机可以很好地改善冲头与刀口的相对位置偏移量,提高模具精度和产品质量。