基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法

本文提出一种基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法.在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,定义了粒子相似性概念,提出基于高斯白噪声干扰变异的粒子群优化算法.该算法在运行过程中通过与当前最优粒子相似性的量化判定,对进入当前最优粒子邻域的粒子施加高斯白噪声干扰变异,从而提高粒子群优化算法后期多样性和收敛速度.将该算法用于并联机构位置正解寻优,仿真实验结果表明有该方法能以较高的收敛精度快速地获得并联机构的位置正解,且算法稳定.     

基于粒子群遗传优化算法的多机器人任务分配研究

在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,提出了粒子群遗传优化算法,并将多机器人系统的任务分配问题转换为在多维解空间内寻找最优解的问题,利用粒子群遗传优化算法在此空间寻找最优解,以实现对多机器人任务的协调分配.算例仿真表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易早熟、粒子群整体收敛性差等缺点,能够解决多机器人任务分配问题.     

基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测

为了精准预测制造业产能,对粒子群优化算法和反向传播神经网络进行研究,进而提出基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测方法。在这一预测方法中,通过粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行优化搜索,同时引入自适应变异算子,避免粒子群优化算法陷入局部极值,并通过MATLAB软件对制造业产能进行预测。研究结果表明,改进粒子群优化-反向传播神经网络的预测效果优于粒子群优化-反向传播神经网络和反向传播神经网络。     

基于改进粒子群优化算法的冗余机械臂逆运动学求解

以末端执行器的位姿误差最小为优化目标,将机器人的逆运动学问题转换为一个等效的最优化问题,并利用提出的改进粒子群优化算法对该问题进行求解.该算法从粒子群的初始化、惯性权重调整策略、差分变异进化及搜索空间的越界处理等多方面对标准粒子群优化算法进行综合改进,同时构建了以粒子群进化和差分变异进化为基础的两阶段混合协同进化机制,...     

平面并联机构位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了求解3-RPR平面并联机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于新的差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.采用自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高.     

基于模拟退火粒子群算法的圆柱齿轮减速器的可靠性优化

模拟退火粒子群算法将模拟退火思想引入具有杂交和高斯变异的粒子群算法中,是一种简单快速的随机全局优化算法。将模拟退火粒子群算法与可靠性优化设计理论相结合,建立了最大化减速器传动系统可靠度的优化模型,提出了基于模拟退火粒子群算法的圆柱齿轮减速器可靠性优化方法。利用该优化方法进行一圆柱齿轮减速器的优化设计,其优化结果明显优于基本粒子群算法、混合罚函数法和传统设计方法。算例表明,该优化方法具有全局收敛且精度高的优越特性,是一种有效的可靠性优化设计方法,并对其他机械部件可靠性优化具有一定的参考意义。     

求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法

为克服传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上的局限性,分析了其优化机理,并在此基础上提出了广义粒子群优化模型。按照此模型提出了一种求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法。在本算法中,利用遗传算法中的交叉操作作为粒子间的信息交换策略,利用遗传算法中的变异操作作为粒子的随机搜索策略,而粒子的局部搜索策略则采用禁忌搜索来实现。为了控制粒子的局部搜索以及向全局最优解的收敛,迭代过程中交叉概率以及禁忌搜索的最大步长都是动态变化的。实验结果表明,本算法可有效地求解作业车间调度问题,验证了广义粒子群优化模型的合理性。     

改进的粒子群优化算法及其工程应用

针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形粒子群优化方法的混合算法(SM PSO)。该混合算法,在继承粒子群优化算法原有优点的同时,不但可减少计算规模,且有效地增强了粒子群优化算法的局部搜索能力,提高了算法的鲁棒性能。文中采用30维经典测试函数及齿轮减速器优化问题作为算例,验证了该算法的优越性能。     

多峰函数优化的免疫云粒子群优化算法

为了尽可能寻找多峰函数的全部极值点及提高寻优精度,提出一种免疫云粒子群优化算法(PPSO)-融合云变异粒子群优化算法(CMPSO)的小波变异克隆选择算法(WMCSA)。PPSO混合算法设置了最大重复搜索代数M,以便尽可能搜索到全部极值点。在每一代重复搜索中,首先,通过引入基于云模型的云变异算子以提高种群的多样性,并使用云变异粒子群优化算法对可行域内的所有极值点进行全局搜索;然后,利用小波变异克隆选择算法对云变异粒子群优化算法搜索到的较优解进行局部搜索以进一步提高解的精度。针对复杂多峰函数的寻优测试表明:在保证收敛速度的同时,PPSO算法的收敛精度和搜索到的极值点数目均得到显著提高。离散混沌系统的应用实例也表明了PPSO算法的有效性。     

基于变异粒子群算法的产品模块划分研究

模块化设计能有效满足大批量定制生产的需要,模块划分是模块化设计的关键技术之一。在模块划分过程中使用智能优化算法,易于计算机编程实现且划分效率较高。首先在粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法中引入遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的变异思想,通过C++语言将变异粒子群优化算法进行编程实现,并对粒子类编码、设计结构矩阵生成、适应度函数计算和变异策略技术进行了深入分析研究;然后在减速器的模块划分实例中进行了多次验证,并着重比较了2种变异PSO算法和标准PSO算法的划分效率,结果表明了变异粒子群算法的划分高效性;最后在模块划分过程中详细分析研究了种群规模和变异概率2个参数对模块划分效率的影响,找到了实现最优划分效率的参数组合范围,为产品模块数值划分方法以及关键参数的选取提供了一定的参考价值。     

MEM产品开发及工艺研究

介绍了如何应用MEM快速成型技术(属于RP技术的一种)进行产品开发,根据实际情况设计了实验方案,对支撑条件进行了详细的分析,通过实际加工,利用现有的MEM-300-1快速成型机设备,针对常用零件的通用特征,得到了在加工工艺过程中不加支撑或尽量减少支撑的条件:开放式悬臂长度L≤6mm、倾斜形特征倾斜角度θ≥30°、圆孔半径R≤4 mm、平顶长度M≤8 mm.     

主轴系统结构设计参数对其动力特性影响研究

文章以某车床主轴为研究对象，应用有限元和实验建立轴和支撑系统的动力学模型。采用计算机仿真技术，研究轴承等效径向（轴向）风度与阻尼参数、轴承预紧力、跨距，附加集中质量和阻尼等设计参数对主轴系统动力特性的影响规律，为主轴系统的动态优化设计进行了有意的探索。     

基于Pro/E的截割头截齿安装方法的研究

介绍了悬臂式掘进机截割头上的截齿空间位置状态及确定其空间位置所需要确定的参数,并提出了这些参数之间的关系,通过在Prol/E中建立了一些参考平面,提出了在Pro/e中确定截齿空间位置的一种方法.     

基于局域环境的产品全生命周期评估体系研究

以产品整个生命周期中所处各局域环境为背景,从其对人类自身、生物资源、非生物资源３个方面所产生的影响出发,结合我国实际情况,建立了一套完整的ＬＣＡ评估决策体系。在此体系中以产品所处的局域环境为基础,对产品整个生命周期进行阶段性划分,从而使得整套体系具有良好的可操作性,并使所得到的各项指标具有更强的实际意义。评估体系可被应用于各类产品的环境影响评估。     

双稳态电磁换向阀换向结构参数对磁场力的影响分析

双稳态电磁换向阀可在确保换向性能的基础上减少能耗并降低温升.建立换向机构磁路模型,推导出电磁线圈断电和通电时动铁芯位移与轴向磁场力之间具体函数关系,利用MATLAB分析了关键结构参数对稳态保持力和瞬态换向力的影响,分析了两种控制线圈通电方案的差异,得到更为经济的换向方案,通过Ansoft Maxwell仿真验证了理论结...     

基于ANSYS-PDS制动盘几何尺寸对频率影响的灵敏性分析

将制动盘主要几何尺寸与频率之间的关系作为研究对象,探索制动盘主要尺寸影响频率的灵敏度值。在ANSYS-PDS模块中,将制动盘的几何尺寸作为可靠性分析的随机输入参数,频率作为随机输出参数,用蒙特卡罗法进行概率分析,得出各几何参数对频率影响的灵敏度图,在灵敏度图中可以直观看出各设计参数对频率的影响程度。该分析结果为制动盘结构设计及优化提供了一定的参考。     

基于概率统计的磨削力研究

采用数理统计的方法对磨削弧区的粒子进行概率统计分析，在对单颗磨粒受力状态进行分析的基础上，建立了磨削力理论计算模型。通过试验研究对理论分析进行了验证，结果表明，试验结果与理论预测结果较为吻合，该计算模型能够准确预测磨削力。     

基于单片机的发动机过限保护器的研制

介绍了基于单片机控制的、针对发动机冷却水温过高、机油压力过低的过限保护器的研制过程,阐述了保护器的硬件组成部分以及软件实现的方法。通过实验,证明了该保护器的稳定性,并成功的将该保护器应用于实际生产中。     

基于Web的客户化定制系统研究

研究大规模定制环境下以客户需求为主线的定制过程 ,对基于Web的客户化定制系统进行功能需求分析 ,建立功能模型 ,对实现客户化定制的单元技术进行阐述 ,并在此基础上开发了一种客户化定制支持系统     

基于齿轮箱结构的试验模态测试研究

现代机器多要求高速、高效、低耗能、轻型、低噪声和性能可靠。解决这些问题,离不开动态测试与分析,因而模态测试技术得到迅速发展和广泛应用。目前的发展趋势是把有限元方法和试验模态分析技术结合起来。