求解液压阀块加工车间调度的多作用力微粒群算法

为有效地解决液压阀块加工车间调度问题,考虑工序间和机器间的约束关系,以最大完成时间最小为目标,给出了液压阀块加工车间调度优化模型。为平衡算法的全局和局部搜索能力,提出了多作用力微粒群(MFPSO)算法,采用多作用力阶段性搜索策略,将搜索过程划分为前期、中期、后期3个阶段,并对应构造单一斥力、平衡引斥力、单一引力3种作用力规则,在不同搜索阶段采用不同的作用力规则,提高了算法的搜索机制和寻优性能。将MFPSO算法用于求解液压阀块加工车间调度问题,利用矩阵变量来处理约束条件,给出了一种基于矩阵的微粒编码、解码方法。通过液压阀块加工车间调度优化实例,将MFPSO算法与微粒群算法、中值导向微粒群算法、扩展微粒群算法、蚁群算法进行了对比,结果表明,提出的MFPSO算法结果最优,从而验证了该算法的有效性。     

基于改进混合作用力微粒群算法的液压阀块加工车间调度优化

针对微粒群算法作用力规则的不足，提出改进混合作用力微粒群(IHFPSO)算法。采用阶段性搜索策略，将算法的搜索过程分为前期和后期2个搜索阶段：在前期搜索阶段，微粒在其他微粒的引斥力作用下进行最优搜索，以保持种群多样性；在后期搜索阶段，微粒在双引力及引力提供的加速度的共同作用下向最优解收敛，以提高局部搜索能力。将所提出的IHFPSO算法应用于液压阀块加工车间调度问题，利用矩阵变量来处理约束条件，给出一种基于矩阵的微粒编码、解码方法。通过液压阀块加工车间调度优化实例，将IHFPSO算法与微粒群算法、中值导向微粒群算法、扩展微粒群算法、多作用力微粒群算法进行对比，验证提出的IHFPSO算法结果最优，实现液压阀块加工车间调度优化。     

金属增材制造液压阀块内部流道优化设计研究

液压阀块是液压系统的重要组成部分，采用锻造-钻铣传统方法加工的流道只能采用直孔形式并且管路交叉沟通不灵活。选区激光熔融增材制造克服了传统加工的限制，可实现两端盲孔流道加工、任意走向及任意曲率流道加工，并能剔除非必需质量，实现液压阀块的集成化、轻量化和节能化设计。与传统阀块相比，金属增材制造液压阀块体积降低30%以上，重量降低50%以上。但是金属增材制造受到悬垂部件阈值角度限制，传统圆形截面流道加工存在局部支撑结构，而阀块内部复杂流道的支撑结构很难去除，因此削弱了增材制造技术在轻量化和节能化方面的效果。以减少内部流道的辅助支撑为目标，提出采用异形截面流道的设计方案，通过理论分析和仿真对比，实现少支撑甚至零支撑的内部流道设计效果，为液压元件的增材制造技术提供理论支撑。     

压铸机中液压阀块的网络化制造

针对选用液压系统的压铸机/注塑机行业的企业布局-本地设计、异地制造、装配、调试、维修等,分析了压铸机/注塑机企业实现液压装置中重要部件-液压阀块的网络化制造的工作信息流程,设计出基于B/S结构、Solidworks输出VRML文件和JSP、JAVA语言的应用系统,实现了用户管理、图形管理、零部件编辑、总装动画等功能模块,保证了这种产业布局下的制造信息能得到良好沟通.     

液压阀块的设计、制造与调试

主要阐述了液压阀块的设计思路、设计中的注意事项以及阀块材料的选择、加工,液压阀块的安装和调试要求。     

液压阀块毛刺的预防与去除

因毛刺造成液压系统的故障对系统的安全及使用都有重大影响,如何降低毛刺的生成进而减小其对系统的危害一直是学者研究的课题之一。着重介绍液压阀块毛刺的形成机理,通过实验等方法分析了加工过程中各要素对毛刺形成的影响,并提出了行之有效的方法以减少加工时毛刺的生成,并介绍了目前比较常用的毛刺去除方法。     

基于增材制造的液压阀块流道过渡区优化研究

器件小型化和集成化发展趋势,对液压阀块设计提出了更高的要求.传统工艺加工阀块体内部流道,不但工艺复杂难加工,而且成形的流道流动特性有待提高.新型制造工艺增材制造一体化成形的特点使其在流道加工方面表现出很大的优越性.基于增材制造,对某一液压集成阀块的流道过渡区进行优化设计,利用Fluent仿真,对直线过渡、圆弧过渡、B样...     

李氏迷宫算法在液压阀块CAD中的应用研究

通过对液压阀块的三维网格划分 ,结合液压阀块机械加工的工艺特点 ,本文提出了基于李氏迷宫算法的液压阀块孔道自动布局的设计方法 ,并进行了初步的软件实现。应用结果表明 ,将李氏迷宫算法移植于液压阀块 CAD之中是完全可行的     

多蚁群协同进化的液压集成块布孔优化

液压集成块内部布孔是一种典型的带约束组合优化问题。为了提高布孔效率及整体性能,提出了一种基于合作型协同进化蚁群算法的集成块多孔道布孔方法。利用蚁群算法非常善于处理智能寻径等带约束的大规模组合优化问题的特点,在种群内部寻找孔道连通的最短且安全的路径;在各种群之间,利用协同进化算法进行多孔道的并行布孔,解决了布孔顺序问题,实现了内部孔道连通的优化设计。最后通过孔道连通实例对算法进行了验证,得到了较满意的结果。     

基于模拟退火算法的差速器多目标优化设计

以某重型货车差速器为研究对象,提出了以体积最小与齿轮单位齿宽所受载荷最小相结合的多目标优化方法,建立了目标函数、设计变量和约束条件.基于模拟退火算法,运用MATLAB软件编写了优化设计软件,得出了优化结果.通过比较采用不同优化方法得出的优化结果,可得知采用模拟退火算法得出的优化结果明显好于其它方法,同时也说明模拟退火算法用于差速器优化设计提高了精度和效率.     

基于改进粒子群算法的多分支电缆自动布线技术

以多分支电缆的总质量作为优化目标,考虑电缆敷设相关的工艺约束,基于Steiner最小树建立多分支电缆自动布线的优化数学模型.提出了电缆布局优化的改进粒子群优化算法,采用一维定长度数组对多分支电缆布局进行粒子编码,在电缆分支点处引入引力算子,指导粒子的运动方向,并通过飞机舱段布线实例验证了所提方法的有效性.     

基于改进差分进化算法的层合板优化设计

针对复合材料具有可设计性以及经典差分进化算法自身的缺陷,提出一种改进的差分进化算法对复合材料层合板进行以铺层角为设计变量、蔡-吴(Tsai-Wu)强度准则为约束条件、层合板强度最大为目标函数的优化设计。考虑差分进化算法在寻优过程中个体间差异越来越小,采用随机选择突变策略和增加扰动机制的方法,增大个体间差异,避免算法陷入局部最优解。通过数值算例和工程算例验证了改进的差分进化算法具有较好的全局收敛性。     

基于块位长的小波嵌入零块编码算法

针对小波编码算法在编码过程需要占用大量内存的问题,提出了一种基于块位长的小波嵌入零块编码算法.该算法通过以下几项措施来减少编码过程的内存占用,同时提高编码的工作效率:(1)LLn子带单独编码;(2)提出位长定义,建立块位长位图;(3)通过位长位图代替排序,细化链表,减少内存占用;(4)通过位长位图的树结构来快速搜索重要块,克服重复扫描,加快编码速度.软件测试结果表明,对一幅512 pixel×512 pixel×8 bit的图像,该算法占用的内存空间为SPECK算法的1/27;硬件实现结果显示,雷达图像质量测试完全达到国际标准;该算法在保持高信噪比的同时,有效地减少了编码过程的内存占用,易于硬件实现.     

基于粒子群算法的螺旋输送机多目标优化设计

以螺旋输送机的重量最小和输送效率最大作为数学模型的2个目标函数,螺旋体的结构参数为设计变量,建立了螺旋输送机的多目标优化模型,并用粒子群算法编程求解数学模型。求解优化结果表明,螺旋输送机的重量减少8.2%,输送效率提高4.5%,对螺旋输送机的优化设计具有一定的指导意义。     

考虑3D打印工艺约束的液压流道拓扑优化设计

为了解决传统液压阀块体积笨重、制造工艺繁琐且效率损失大的问题,使用3D打印和流体拓扑优化相结合的方法对液压流道进行优化设计。以入口和出口处压差最小为目标,通过流体拓扑优化对常见的液压阀体T形通道进行优化,得到更加符合流体特性的流道,并设计了可以无支撑进行3D打印的圆角正方形截面形状,进行了3D打印试验,优化后的流道3D打印成形效果较好。利用Fluent进行流体仿真,结果显示,当入口流速在2~5 m/s时,优化后的流道有效避免了气穴的形成,最大压力减小了40%以上,入口和出口处压差减小了28%以上,湍流改善了85%以上,流体性能得到显著提升。     

多目标野山羊算法的动压滑动轴承优化设计

野山羊算法结合不同的搜索策略,弥补了多个著名元启发式算法在解决优化问题中的固有缺陷。针对传统野山羊算法不能有效解决多目标优化问题,提出了多目标野山羊算法并应用于多目标优化当中。首先该算法在野山羊算法基础上提出了改进的多种群策略,提升了种群多样性;其次将该策略与提出的动态进化策略和领头羊派遣策略结合,进一步增强了个体之间的信息交流,防止算法局部收敛。再者将该算法与其他经典多目标优化算法比较,实验结果表明提出的算法在解决多目标优化问题中具有明显优势。最后将该算法应用到动压滑动轴承的多目标优化设计当中。     

基于混合遗传算法的经费分配多目标规划研究

为了探索新的经费分配方法和管理模式,建立了一种新的多目标非线性规划优化模型,提出了基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题。对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验,具体是通过交叉、变异来产生后代,后代与父代组成一个扩大群体,然后对这个群体的个体单独进行正交试验,并以正交试验的结果代替试验前个体,再通过排序选出最好的群体组成下一次遗传的父代,得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体。仿真结果表明,该算法收敛寻优能力强,并能产生很多次优解,是一种高效稳定的方法。     

基于微粒群算法的机械优化设计

介绍了微粒群优化算法的原理、改进及算法实现过程.用数值实验验证了该算法在解决复杂机械优化问题方面的可行性与有效性.     

基于改进粒子群算法的机械结构优化设计

针对粒子群算法在寻优过程中存在的容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,结合粒子在实际寻找食物的过程中,大部分可以飞到其预期的最佳位置,而少数粒子由于受不确定因素影响,发生飞行偏离,本文提出了一种改进粒子群算法。算法中的模拟不确定因素干扰操作,能够有效避免群体过度集中现象,有效增加了种群的多样性。典型复杂机械优化设计的仿真结果表明,该改进算法能够快速、有效地进行全局搜索。     

基于残差块网络的图像去雨算法

为了从有雨图像中恢复图像质量,提出了一种基于残差块网络的海面图像去雨算法。该算法将两种类型的残差块网络相结合,用于提取有雨图像的深层次信息。在训练过程中,学习有雨图像与原图之间的残差,使算法操作的图像目标值域缩小,稀疏性增强。在训练数据集方面,我们采用室外雨天图像数据集和两种加雨算法进行模拟的海面雨天图像数据集,以此扩充训练样本。测试集图像我们选择3种不同类型的雨天场景图像,雨水的类型包括雨线和雨滴。实验结果表明了本文的去雨算法能够适用于不同的雨天场景,去雨处理后图像信噪比评价指标均在35以上,结构相似度均在0.97以上,总体上提升了图像的清晰度。