“正点”式关节连杆机构问题的推导与讨论

普通关节连杆机构的主要特点是主副气缸活塞冲程不等,当副气缸活塞在其上死点及下死点位置时,副气缸的曲柄角不等于0°及180°。这些情况给设计上带来了一定的不便,而以二冲程发动机尤甚。能否找到一种“正点”式关节连杆机构,即主副气缸活塞冲程恰恰相等,当副气缸活塞在其上死点及下死点位置时,副气缸的曲柄角也恰恰等于0°及180°?这种机构的实用价值如何?是一个值得研究的问题。本文是作者在此方面所作的一些探索与分析,提出来供参考并求指正。在关节连杆机构中,副气缸活塞速度的已知公式     

基于摩擦学特性相似的关节式曲柄连杆机构研究

根据关节式曲柄连杆机构独特的运动学、动力学规律，利用UG软件所提供的表达式、规律曲线和优化等模块，给出使主、副气缸的摩擦学特性尽量保持一致的最件结构参数，并以仿真曲线的方式再现了运动学和动力学特性的变化规律。结果表明：优化结果跟现行许多发动机采用的参数比较吻合，特性曲线的形状也非常一致，主、副气缸的运动学和动力学性能在5％的差异下保持一致；具有主、副气缸运动学上最大相似性的结构参数，可使得主、副气缸的摩擦力和扭矩尽量一致及平稳性更好。     

改进FGA算法及其在四杆机构优化设计中的应用

遗传算法可以有效地处理一些常规优化方法不能解决的复杂优化问题。然而,传统遗传算法存在容易陷入局部解、收敛速度慢和处理带约束优化问题效果不佳等缺点。提出了一种采用浮点数编码方法处理不等式约束优化问题的改进遗传算法(Float-encoding Genetic Algorithm,FGA),该算法具有收敛效率高、算法稳定性好和局部搜索能力强等优点。运用该算法对曲柄连杆机构进行优化设计,优化结果表明,改进后的遗传算法比传统遗传算法优化效果更好。     

星形发动机压缩比之主副连杆结构计算分析

本文通过对星型发动机主副连杆结构对应活塞位移的计算,进一步分析星型活塞发动机的主副连杆机构对各缸压缩比的均匀性的影响。通过分析可知,虽然该主副连杆对应的活塞最大位移值和最小位移值都并不完全相同,但最大不均匀度对发动机性能的影响非常小。     

变结构连杆机构的动力学分析与设计

提出了一种按几何位置关系进行变结构连杆机构系统动力学分析与设计的简明通用方法，为确定变结构连杆机构主辅运动驱动力、力矩大小及各运动副中的约束反力提供了一种具有一般适用性的方法与程式。以变结构连杆机构辅助运动最大瞬时驱动功率最小和辅助运动最大瞬时驱动功率与主运动最大瞬时驱动功率之比的最大值最小为目标函数，给出了其动力学优化设计一具体实例。     

小生境遗传算法的多刚体系统动力学参数优化设计

在分析多刚体系统动力学参数优化问题特点的基础上,针对用传统优化方法和标准遗传算法求解这一类问题时存在的问题,提出了一种改进的小生境遗传算法。采用最优保存策略和高斯变异算子,保证算法的稳定收敛和提高算法在每个峰值附近的局部搜索能力。将该方法用于5自由度汽车悬架系统动力学参数优化设计问题,结果表明该方法在收敛速度和获得全局最优解方面部有很大提高。     

云模型遗传蚁群算法的机器人逆运动学求解

遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但易出现"早熟"现象;蚁群算法局部具有搜索能力强的特点.因此将遗传算法与蚁群算法结合,与此同时融合了云模型,提出一种适用于跨越越障式巡检机器人的求逆算法.为了提高算法的局部搜索能力及收敛速度,引入了网格划分策略的连续域蚁群算法;为了避免"早熟",采用了适应度值尺度变换;为了使参数自适应,采用了云模型进行修正.用遗传算法进行全局搜索,用蚁群算法进行局部迭代寻优,用云模型实现交叉算子和变异算子中参数的自适应.并以跨越机器人为对象,开展与遗传算法的对比实验,结果表明:该算法可以在避免局部收敛的基础上保证算法的稳定性以及提高收敛的速度和精度.     

IGA在DEH调节系统参数优化中的应用

遗传算法是模拟自然界生物进化过程和机制对优化问题进行求解.首先概述了遗传算法的基本原理、特点和存在的缺陷,鉴于遗传算法易出现“早熟”现象,对遗传算法进行改进后,将其应用于汽轮机数字电液调节系统的参数优化,并给出了参数优化过程.改进遗传算法提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力.仿真实验表明,改进的算法效果明显优于经典优化算法,能有效克服“早熟”现象、提高算法收敛精度,具有良好的收敛性和寻优能力.     

汽车主动悬架LQR控制研究

为解决主动悬架LQR控制器中加权矩阵Q和R参数需要手动设计存在的人为因素干扰,提高优化结果的精度,提出基于自适应多种群遗传算法汽车主动悬架LQR控制策略,该策略融合了自适应遗传算法和多种群遗传算法的优点。其利用自适应遗传算法的参数自适应调整提高控制器参数的收敛速度;利用多种群遗传算法的多个种群协同进化提高控制器参数的收敛精度。研究结果表明,自适应多种群遗传算法相比自适应遗传算法以及多种群遗传算法所得寻优结果更优,可有效降低悬架在垂直方向的振动幅度,减缓路面对车体的冲击,进一步改善汽车的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

基于遗传算法的近似直线连杆优化方法

直线驱动是机构设计中的一个重要组成部分。提出一种基于遗传算法的近似直线连杆优化方法。首先选用经典的Watt连杆进行分析,针对连杆机构的特点,进行闭链运动学分析,得到耦合点坐标变化规律。针对高度非线性的耦合点坐标变换规律,采用源自生物进化原理的遗传算法进行连杆参数优化过程,根据需求定义目标函数和约束函数,通过随机搜索得到有效的优化结果。     

遗传参数自适应调整算法及其在液压动力系统优化控制中的应用

针对固定参数的遗传算法容易陷入过早收敛,进入局部最优状态等问题,建立了交叉概率及变异概率的模糊逻辑控制器以实现遗传算法策略性参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力。运用常规优化方法及改进优化算法对永磁电机驱动的液压系统流量进行优化控制和对比,仿真和实验结果表明：采用遗传参数自适应调整算法优化控制器,可使系统在典型工况下,保持良好的控制性能,并且具有高于常规优化方法的控制精度和鲁棒性。     

Free-form型机床切齿优化(二)--混合进化遗传算法

针对Free -form型机床优化目标函数多维及非线性的特性 ,提出了一种混合进化遗传算法。该方法把遗传算法的全局搜索能力与参数线投影法的局部搜索能力结合起来。并在十进制为基因串的编码基础上 ,对遗传算子做了改进 ,使计算量减少 ,目标直观 ,优化性能显著提高。最后的例子也鲜明地表示出该优化方法的先进性。     

一种基于GA-SA-TS算法的车间调度方法的研究

运用现代优化算法来解决车间调度这类NP完全问题是现在普遍使用的方法。本文将模拟退火算法和禁忌搜索算法的思想与遗传算法相结合,改善了传统遗传算法中单一的交叉和变异机制,提出了模拟退火-交叉机制和禁忌搜索-变异机制,最终形成了一种适用于解决车间调度方面问题的GA-SA-TS混合遗传算法。三种算法取长补短,避免了遗传算法局部搜索能力差和易早熟的缺点。同时运用GA-SA-TS算法,针对实际车间调度问题进行了仿真。通过该仿真结果可以看出,GA-SA-TS混合遗传算法对于解决车间调度问题是可行的,且在解的质量方面有所提高。     

求解车间调度问题的改进型自适应遗传算法

针对作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,借鉴内分泌激素调节机制,提出了一种新颖的改进型自适应遗传算法.通过引入自适应交叉概率和变异概率因子,克服了传统的遗传算法在解决生产调度问题时存在的搜索精度低和收敛性难以控制等问题,并在Microsoft Visual C++6.0中实现了该算法.通过一个10工件、10机器作...     

基于遗传算法的摆动活齿传动多目标优化设计

本文建立了摆动活齿传动的优化设计数学模型,提出了优化设计方法。为求得全局最优解,引进了遗传算法。文中对遗传算法提出了一些改进,并用改进前、后的遗传算法分别对该模型进行了优化仿真计算,结果表明改进后的遗传算法优于改进前的遗传算法。     

基于遗传算法的半履带气垫车多参数优化

在分析半履带气垫车行驶阻力的基础上,建立了百公里油耗的理论模型,讨论了砂壤土条件下风机转速和车辆前进速度对百公里油耗的影响。在MATLAB环境下设计了基本遗传算法模型以优化百公里油耗及相应的参数,得到了较理想的优化结果,但优化过程存在着一定的问题。通过分析基本遗传算法的缺陷性,明确了优化过程中问题的主要来源,并有针对性地改进了算法。此改进遗传算法优化过程和结果表现出寻优的有效性和稳定性。     

基于小生境技术的改进遗传算法研究

将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象。本文扼要分析了遗传算法的运行机制，提出一种基于小生境技术的改进遗传算法，应用种群中最佳个体的马尔可夫链模型从理论上论证了该技术维持种群多样度的有效性。对复杂函数的遗传优化仿真实验数据表明，改进的遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性，而且具有快的收敛速度。     

基于改进型蚁群算法的内燃机配气凸轮机构型线动力学优化设计

针对内燃机配气机构工作时的振动、冲击和噪声问题,建立内燃机配气凸轮机构型线的动力学数学模型。对蚁群算法在内燃机配气凸轮机构型线参数优化设计进行详细分析,并对蚁群算法存在的容易陷入局部解问题,将蚁群算法和遗传算法进行有效地结合,使得改进后的蚁群算法能够高效率地对内燃机配气凸轮机构型线参数进行优化设计：运用改进型蚁群算法和Matlab语言,对内燃机配气凸轮机构型线数学模型进行仿真优化计算,与原设计相比,仿真结果表明,丰满系数提高,动态最大正加速度在上升段降低,在下降段增加,动态最大负加速度降低,使得系统动态速度和动态加速度趋于平稳,有效地减少了内燃机配气机构的冲击振动,提高了内燃机的动力性能。     

改进遗传算法在减速器优化设计中的应用

针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于斜齿轮减速器优化设计中。计算结果表明改进遗传算法,全局寻优能力强。