微电容加速度计结构的热固耦合拓扑优化

基于连续体结构拓扑优化的SIMP材料插值模型,建立了热固耦合场结构的有限元控制方程;通过伴随矩阵方法,研究了热固耦合场的敏度分析问题;以叉指式微电容加速度计质量块受热膨胀后,在加速度检测方向的最大形变不大于某一给定值为目标,以质量块的体积比为约束条件,建立了质量块结构的热固耦合拓扑优化模型;采用优化准则算法进行迭代求解后,得到了微电容加速度计质量块的最优拓扑形式,当工作温度在0～300℃范围内变化时,该拓扑形式在加速度检测方向的最大形变仅为23.9nm。     

电容式微加速度传感器微结构的拓扑优化

采用均匀化方法,以电容式微加速度传感器微结构的第一阶谐振频率为目标函数,以微结构的体积作为约束条件,建立了微结构的拓扑优化模型,对叉指式微加速度传感器微结构进行了拓扑优化设计,经计算获得满足体积约束并使第一阶谐振频率最大的微结构拓扑形式。计算结果表明该方法可以很好地解决微加速度传感器灵敏度和谐振频率这一对矛盾,在满足灵敏度的要求下提高微加速度传感器的测量范围上限,不失为一种先进的、有效的电容式微加速度传感器微结构的设计方法。     

电容式微加速度计结构的建模及仿真

建立了电容式微加速度计的结构模型,运用有限元分析方法对其进行模态分析,研究了微加速度计结构尺寸对谐振频率和模态振型的影响,得出了结构尺寸对这两者的影响规律,为此类加速度计的结构设计提供了依据。     

硅微谐振式加速度计的实现及性能测试

为了提高硅微谐振式加速度计性能,从一种基于DDSOG(Deep Dry Silicon on Glass)工艺的硅微谐振式加速度计样机入手,介绍了加速度计的结构、加工方法和接口电路。该谐振式加速度计结构包括敏感质量块、谐振器和微杠杆3部分,采用差动结构来减小共模误差的影响。接口电路中采用了自动增益控制电路来稳定谐振器的振幅,成功实现了谐振器的闭环自激振荡和频率检测。分析了谐振式加速度计频率输出与加速度输入的关系,测试了硅微谐振式加速度计样机性能,结果为量程±50g,标度因数143 Hz/g,零偏稳定性1.2 mg,零偏重复性0.88 mg,阈值170μg。文章最后提出,DDSOG工艺中采用的玻璃材料和硅材料温度系数不同,影响了加速度计的温度特性,因此需要进步一改进加工工艺。     

硅三明治型微机械加速度计温度漂移与敏感结构热膨胀关系研究

针对硅基三明治型微加速度计的温度漂移现象,基于力学和热学原理,分析了微加速度计敏感部分关键结构弹性梁、敏感质量块在温度升高时的热膨胀与力学平衡关系变化。结合微加速度计的闭环反馈工作方式,导出了其输出改变,指出由于弹性梁、敏感质量块在温度升高时热膨胀引起的输出变化小于0.002gn/10℃,同时,实验表明微加速度计输出随温度的变化为(0.1~0.2)gn/10℃。两者对比的结果显示,由于温度变化而引起的敏感结构热膨胀导致的输出改变不是微加速度计产生温度漂移的主导原因,研究结果为三明治型微加速度计稳定性与漂移的进一步研究提供了参考。     

硅微机械音叉式谐振器

应用体硅微机械加工技术,制作了一种双端固定音叉式谐振器。它在音叉的两个臂上连接了梳齿电容结构,用来驱动音叉臂在硅片平面内侧向、反相振动,同时检测音叉的振动频率。当驱动力的频率等于音叉的固有频率时,音叉产生谐振。此时,检测梳齿电容输出的电流最大。用有限元方法对谐振器进行了模态分析和结构优化。音叉臂长800μm,宽5μm,梳齿电容齿长25μm,结构层厚度为80μm,在30V交流电压激励下,测得其谐振频率为25kHz。当音叉受到轴向力的作用时,音叉的固有频率会发生变化,根据这一原理,设计了谐振式加速度计。用有限元分析软件对加速度计工作情况仿真,估算其灵敏度约为2Hz/g。这种音叉式谐振器结构和工艺简单,性能可靠,成本较低,对于进一步研究微机电系统谐振器件具有重要意义。     

履带车辆车架的优化设计

建立了履带车辆车架的有限元模型并进行了多工况静力学分析,针对履带车辆车架应力分布不均匀现象,以各工况载荷下对应的柔度最小作为目标函数,体积和应力作为约束条件进行拓扑优化,得到了合理的车架拓扑结构。为进一步优化梁结构截面参数,以质量最小为目标函数,结构应力为约束条件,对车架进行尺寸优化设计,得到了满足强度要求的车架结构,并取得了良好的轻量化效果。该优化方法同样适合其他模型,对车架结构的改进方式具有指导意义。     

双端固定音叉式硅微机械谐振器的研究与应用

提出了一种使用双端固定音叉的新型结构的谐振式硅微机械加速度计。它用硅梁侧壁形成的静电电容进行激振，并通过在音叉臂上制作的压敏电阻检测振动。该加速度计输出的是频率信号，具有精度高、抗干扰能力强的优点。探讨了传感器的工作原理，并用有限元方法进行了仿真模拟，结果显示传感器的灵敏度约为2Hz/g。     

货车车架多目标拓扑优化

为了减轻货车车架质量,并提高车架结构的刚度和低阶频率,基于固体各向同性材料惩罚模型材料密度插值法与折中规划法,建立了以柔度最小化和低阶频率最大化为目标的模型,对车架进行拓扑优化,得到最佳传力路径。根据最佳传力路径重新构造车架模型,并进行静动态分析。与原模型相比,新模型减轻了质量,提高了刚度与低阶频率,实现了优化目标。     

三维线弹性连续体的结构拓扑优化设计

研究了基于水平集模型和SIMP方法的三维线弹性结构的拓扑优化方法，优化模型的目标是结构的柔度最小。引入水平集模型隐含描述具有复杂拓扑关系的三维线弹性结构的几何边界，以材料域的形状为变量进行灵敏度分析，构造水平集方程的速度函数，通过几何边界的演化获得结构的最优形状和拓扑。同时研究了基于SIMP方法的三维连续体结构的拓扑优化设计。对基于水平集模型和SIMP的拓扑优化方法的数值算例进行比较，结果表明，基于水平集的三维结构拓扑优化具有光滑的几何边界，数值算法稳定。     

面向主梁优化的改进果蝇优化算法研究

针对果蝇优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛早熟等不足,引入了自适应步长、粒子群算法中的粒子速度,使得改进后的算法收敛性加强,收敛速度提高,改善了随机性,提高了寻优精度。将改进果蝇优化算法运用到桥式起重机主梁的轻量化中,并运用有限元软件对优化后的主梁进行力学分析,通过实例验证了算法的优越性;最后通过对比优化前后的结果,得出优化后的主梁质量减重效果明显且符合设计要求,对实际工程结构的设计有指导意义。     

企业资源优化与优化模型

讨论了企业资源优化问题的基本概念和特性，综述了学术界为实现企业资源优化所做的努力，提出了一个基于供应链结构、能够实现制造类企业资源优化的企业资源优化模型。该模型能描述制造企业复杂的物料清单关系，进行详细的物流与能力平衡，可对产品组合、库存控制、外协加工等进行优化。模型可以取代传统企业资源计划系统中的主生产计划、物料需求计划和能力需求计划模块，成为企业资源优化系统的核心模块。     

基于粒子群优化和协同优化的多学科设计优化研究

协同优化是进行多学科设计优化的有效方法之一。本文将粒子群优化算法应用于协同优化,通过对系统级优化等式约束条件进行转换,克服了协同优化自身内部的计算缺陷,有效解决了当原始系统优化问题不满足Kuhn-Tucker条件时导致的计算困难,最后以数值计算和减速器设计为例进行了验证。结果表明本文提出的方法是有效的,同时也为将新型算法应用于多学科设计优化问题提供了参考。     

MATLAB优化工具箱在机械优化设计中的应用

研究了以人字架机构的质量最小为目标函数,应用现代优化设计理论技术建立其优化设计模型的方法,详细论述了MAT-LAB优化工具箱在机械优化设计中的应用,特别是对MATLAB优化工具箱中的有约束规划应用给出了比较详细的介绍。优化结果表明该设计方法对于解决机械优化设计问题非常有效。     

粒子群-蚁群融合算法在曝气机减速器优化设计中的应用

为了解决蚁群算法中参数的选取较大地依赖于实验者的个人经验,存在未成熟收敛的缺陷。提出一种PAAA算法对曝气机减速器行星轮系传动机构优化设计。在满足结构、强度等约束条件下,以行星轮系体积最小、效率最高为目标函数,建立行星轮系传动机构优化设计数学模型,再运用PAAA算法编写Matlab程序对所建数学模型进行求解。研究结果表明,在保证设计要求的条件下,行星轮系传动机构体积更小,效率更高。求解结果验证了PAAA优化方法快速有效,准确可靠。     

基于Labview非线性最优化的机械优化设计

采用Lab VIEW平台及最优化函数模块编程对机械轴销进行优化设计,介绍带约束的非线性最优化函数的使用方法和利用该函数编程优化的一般步骤,并用传统的优化工具验证结果,论述Lab VIEW在机械优化设计中的实用性。     

基于仿真优化的多种类型AGV数量配置优化方法

以生产线产能最大化为目标,以生产工艺、AGV路径、调度规则等为约束条件,建立了以AGV的数量为决策变量的数学模型来描述AGV的数量配置问题。针对该问题的复杂性,提出了基于仿真的优化方法。该方法利用仿真模型模拟AGV运行状态,并通过遗传算法确定AGV的配置数量,有效地提高了模拟的精确度与优化的速度。最后通过空调装配车间实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于MATLAB粒子群算法的切削用量优化

切削用量的合理选择对提高机床使用效率、降低生产成本有很大的帮助。根据线性加权和法,以进给量和切削速度为变量,以最大生产率和最低生产成本为目标建立优化数学模型,并且考虑机床和刀具的约束,利用粒子群算法在MATLAB上对数学模型进行寻优求解。实例表明,优化后的切削用量能明显地降低成本、提高效率。     

多目标优化方法在机构优化中的应用

介绍了多目标优化分类方法,并较详细的分析了几种典型多目标演化算法优缺点。列举了在机构分析中的应用实例。总结了各种算法在机构分析过程中的使用情况。在实际的优化过程中,各种算法都有其自身的缺陷,因此如何利用更有效的手段解决多目标优化问题具有非常重要的意义。     

基于蚁群算法的LED分拣路径优化

提出基于蚁群算法对LED芯片分拣路径进行优化。对分拣工作芯片块间移动策略进行分析,降低盘片变形。在此基础上采用蚁群算法,建立分拣路径的全连接无向图并对分拣时间、分拣路径模型进行建模和优化。对蚂蚁数量、蚁群算法的时间复杂度、信息素挥发因子等参数进行优化。试验表明,该方法与传统方法相比能够缩短分拣时间,提高效率,为LED芯片分拣路径规划提供了一种有效的方法。