遗传算法在发动机转子叶片平衡排序中的应用

在安装或更换发动机转子叶片时 ,由于各叶片之间存在着质量差异和惯量差异 ,不同的排列方案直接影响到整个发动机转子不平衡量的大小。本文基于遗传算法的全局优化和快速收敛特性 ,提出了一种求解转子叶片排序问题的新方案 ,按此方案排序可使转子的整体不平衡量最小或处于可接受范围内     

汽轮机叶片平衡配置的优化方法

本文介绍了汽轮机叶片装配时的一种新的配置方法,利用计算机达到预定的平衡精度。比与国外某公司的方法在计算的时间上相差无几,而精度可提高到50倍。     

基于遗传算法的混装线平衡与排序研究

混合装配生产是实现多品种、小批量、准时生产的最佳策略之一.为实现混合装配线上的精准作业,以均衡工作站负荷和最小化制造周期为目标,分别建立平衡与排序数学模型,再用遗传算法求解上述模型,从而导出模型的近优解.最后通过实例证明了所构造模型和算法的有效性.     

多约束条件下基于改进遗传算法的叶片优化排序

主要论述了在多约束条件下,基于改进遗传算法的发动机压气机叶片排序程序的快速收敛问题.通常,把发动机压气机叶片排序问题作为一个无约束多目标优化问题,根据目标优化的优先级别将无约束多目标优化问题转化为约束单目标优化问题,建立起了叶片排序的数学模型.采用罚函数法进行了适应度函数设计.在种群初始化时,进行了人工干扰,并采用了植入种子染色体的方法来加快收敛速度.实例表明:方法所得结果可靠,收敛速度快.     

基于遗传算法的多级叶片优化排序的快速收敛研究

本文主要论述了在多约束条件并且可行区域狭窄条件下,基于改进遗传算法的发动机压气机叶片排序程序的快速收敛问题.本文根据目标优化的优先级别将无约束多目标优化问题转化为约束单目标优化问题,首先建立起了压气机单级叶片排序的数学模型.采用罚函数法进行了适应度函数设计.然后,建立了多级叶片排序的数学模型.本文在种群初始化时,进行了人工干扰,并采用了植入种子染色体和内外交换法的方法来加快收敛速度.用虚拟叶片法解决非可行解的可行化问题.     

基于遗传算法的加工中心工步排序优化方法

在加工中心加工复杂零件时，工步多，其顺序直接影响加工质量和生产效率。在分析工步排序原则和典型工艺路线的基础上，建立了一个加工中心工步排序优化模型；将遗传算法应用到工步排序优化中，对算法的应用机理进行了详细讨论，提出了一种启发式基因重组方法；并示例验证了工步排序优化方法。     

基于遗传算法的工步优化排序方法

针对数控加工中心上零件加工工步的排序问题,以辅助加工时间最短为优化目标,使用遗传算法对零件在一次装夹情况下的加工工步进行优化排序。提出了使用特征关系图和特征高度描述待加工特征之间加工的优先顺序、采用工步优先关系矩阵校验工步序列合理性的方法。论述了初始群体的生成、遗传算子以及工步优化排序的过程和算法。实际应用表明,该方法可有效提高工艺规划系统中工步的优化排序能力。     

汽轮机叶片扭转恢复计算方法

对某型机组末叶片建立三维实体模型并进行网格单元划分,利用有限元分析软件ABAQUS,考虑拉伸、弯曲、扭转和连接件的接触等条件,计算叶片在工作状态下的变形,通过自编程序,从计算结果中提取变形截面数据,可更加精确地得到变形量。     

汽轮机叶片可靠性的统计分析

介绍了汽轮机叶片可靠性的基本概念和评价指标,单个叶片、整级叶片的失效判据和失效模型,以及叶片寿命数据的统计分析方法.给出了汽轮机典型叶片可靠性分析和预测实例.     

基于遗传算法的多资源平衡工序排序优化决策

工序排序是生产管理中经常遇到的问题,多资源平衡工序优化是提高生产效率、降低生产成本的重要手段,至今尚未见十分有效的解法。本文建立了典型的网络计划多资源平衡工序优化的数学模型,以每道工序开工时间作为设计变量,极小化某种关键性资源需求的最大量或波动的幅度,并运用所设计的改进遗传算法对该模型进行了求解,获得了多组最优工序计划。这就使得生产调度安排灵活机动,便于智能调度。     

汽轮机叶片型线修整方法的研究

对工厂实际设计中应用的叶片型线修整方法进行了总结，并对汽轮机叶片型线修整方法进行了详细介绍。     

基于UG的汽轮机叶片叶身自动造型系统

汽轮机叶片叶身型面比较复杂,在通用CAD系统中,根据数据点拟合出内、背弧样条曲线,修进出汽边圆角,最后根据每个截面形状得到叶身实体,都是比较复杂的过程.文章通过对常用UG二次开发的方法的研究,提供了一种叶片三维参数化造型方法,简化了造型过程,在实践中,此系统高效,便捷,并有较强的适应性,提高了生产效率.     

汽轮机叶片预装配工艺方法

汽轮机转子末级叶片在进行叶片装配时经常出现轴向错牙、径向面间隙满足不了设计要求的问题。为此采用了预装配工艺,可缩短工作周期,保证产品质量,提高经济效益。     

基于UGNX的汽轮机叶片锻模CAM

针对汽轮机叶片锻模传统加工工艺存在的设计制造手段落后、设计制造周期长、质量差、成本高等问题,本文利用UGNX软件加工模块,进行汽轮机叶片锻模的数控编程、加工模拟以及后置处理.采用鼻型硬质合金刀,以型腔铣、跟随周边(工件)方式进行粗加工;采用硬质合金刀球头刀,以固定铣、区域铣削驱动方式进行精加工.这种设计方法缩短了设计与制造周期,提高了模具质量,经生产实践证明是可行的.     

基于UGNX的汽轮机叶片锻模CAD

针对汽轮机叶片锻模传统设计存在的设计方法繁琐、计算量大、效率低、差错率高等问题.利用UGNX软件的设计模块,进行叶片锻件三维实体建模,根据叶片锻件主模型进行汽轮机叶片锻模设计,并通过叶片锻件实体模型与成品模型对比校验,验证了设计的合理性.这种设计方法提高了设计效率,减少了设计差错,并为数控编程提供了三维实体模型,经生产实践证明是可行的.     

基于遗传算法的风力机叶片优化设计

提出了风力机叶片的优化设计模型,模型以动量—叶素理论为基础,首先对风力机的气动性能进行计算,然后根据作用在风力机叶片上的气动力,以风力机叶片每段的年能量输出最大为设计目标,使用遗传算法进行寻优搜索。利用开发的优化设计程序,针对特定风场设计截面的最佳弦长和扭角。仿真结果表明,采用遗传算法设计出的叶片在扭角值基本吻合的前提下,比原有叶片在不同的风速下,功率都有所增加,从而证明了算法的实用性和有效性。     

基于遗传算法的风力机叶片优化

绍了遗传算法的基本知识并提出了风力机叶片优化设计模型,采用全局优化的方法,以叶片各截面年发电量最大为设计目标,叶片各截面处的弦长和扭角为优化变量,使用遗传算法进行了搜索寻优。以1.5 MW 风力机为例,利用 MATLAB 软件中已开发的优化程序设计并优化叶片,把用全局优化方法设计的叶片与 Glauert 方法所设计的叶片进行了比较,同时把所设计的叶片与已有叶片相比,结果表明其输出功率明显增加,从而说明了该方法的有效性。     

汽轮机叶片的激振

通过分析讨论汽轮机叶片激振的各种形式及激振的产生原因 ,指出了测量叶片共振应力的方法 ,指出了目前研究工作所面临的问题及今后的努力方向。     

基于神经网络和遗传算法的工序排序算法

加工顺序的安排是工序设计的重要环节，也是工艺设计的难点，它已经成为阻碍CAPP发展的瓶颈之一。提出一种基于Hopfield神经网络与遗传算法的工序排序算法，建立了网络和数学模型，给出了基于排序原则的参数化表达式，通过仿真计算实例验证了算法的可行性。所提出的基于Hopfield神经网络与遗传算法的工序排序方法不仅可实现对加工活动的自动排序，而且易于考虑其它排序原则和工艺约束条件，可提高算法的实用性和工序排序解的满意度。