基于分解协调的大型生产线能力配置仿真优化

将大型生产线能力配置仿真优化问题转化成具有递阶结构的大系统资源优化问题,以最优化设备投资成本,建立了具有系统产能(产出率)约束的分解协调优化模型。该模型给出生产线的分解方法,建立了针对大型生产线的分解协调算法框架,提出了一种基于仿真统计量的子系统单元输入修正方法和约束协调机制,并给出子系统单元的优化方法;根据算法框架,给出了分解协调优化方法,通过算例求解验证分解协调优化方法的有效性及处理大型生产线能力配置问题的高效性。     

基于聚类分析法和粒子群算法的柔顺定位平台优化设计

3-RRR柔顺并联微动平台多响应优化设计中存在各种因子影响和交互影响的情况,导致柔度不稳定。为解决此难题,将聚类分析法和响应曲面法相结合,提出一种优化该机构柔度稳健性的新的设计方法。通过建立微动平台多方向的铰链柔度运动模型,进行试验设计和聚类分析;引入响应曲面法构建响应曲面模型并且利用粒子群算法寻优求解;通过信噪比指标评判结果,得到满足约束条件的稳健优化设计方案。实例表明：引入的聚类分析方法可以为柔性铰链多目标稳健优化设计提供一种新的解决方法且效果良好。     

基于区间分析的机械结构稳健优化设计

为了提高机械结构稳健优化设计工程适用性,分析机械结构稳健优化设计过程,综合考虑目标函数和约束的稳健性、设计变量的离散性、设计变量区间的公差约束,建立基于区间分析的机械结构稳健优化数学模型,结合机械结构稳健优化设计特点,构建连续型设计变量和离散型设计变量二级稳健优化设计框架和流程,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于FCM改进遗传算法的工字梁多目标优化设计

为了对工字梁结构进行优化设计,建立了以工字梁横截面积最小和给定负载条件下的最小化静挠度最小为目标函数,以满足梁的弯曲强度条件及截面尺寸限制条件为约束条件的多目标优化模型,并提出了一种基于模糊C均值聚类改进的多目标优化算法来对其进行求解。该算法利用FCM的模糊划分和最大隶属度来对交配选择过程进行交配约束限制。将该算法与其他典型的多目标优化算法在GLT系列测试函数上进行对比测试,结果表明所提出的算法性能更好,能得到具有更好收敛性且分布更均匀的Pareto前端。工字梁实例的求解也证明了该算法的优良性及实用性。     

混合离散变量的高维多目标灰色混沌复合遗传算法

提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用灰色绝对关联度直接求解.该模型与方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,引入了混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的灰色复合遗传算法程序.工程设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.     

基于序列二次规划法的结构可靠度计算方法

针对传统的可靠度计算方法在求解多目标函数的约束优化及高非线性结构功能函数的可靠度求解时计算效率低、收敛性不高等问题,提出了一种基于序列二次规划法的结构可靠度计算方法。该方法引入序列二次规划法的约束优化模型并结合可靠度指标计算模型,在每一迭代步通过求解一个二次规划子问题来确定目标函数的下降方向,构造价值函数确定搜索步长,使其全局收敛以获得可靠度最优解及验算点。通过三个算例验证了该方法的有效性。     

基于灰色关联度的深切口椭圆柔性铰链稳健性优化设计

针对深切口椭圆柔性铰链设计结构参数存在不稳定的问题,建立了深切口椭圆柔性铰链的柔度运动模型,基于该模型提出了一种基于灰色关联度的稳健设计新方法。该方法是通过描述深切口椭圆柔性铰链柔度的一个关联度序列,分析铰链的柔度线性关系,利用灰色关联度评估铰链的柔度的关联程度,然后根据方差分析表中的方差波动百分比对每个因子的进行排序,得到一个关联度最大的稳健性因子水平组合。结果表明该方法可以为柔性铰链在可靠性稳健设计方面提供一种新的解决途径。     

基于同质条带的两段式有约束矩形优化排样

为了有效解决企业生产中的有约束矩形优化排样问题，对矩形优化排样算法进行研究，在综合考虑原材料利用率及切割工艺复杂度的情况下，给出基于同质条带的两段式有约束矩形优化排样算法。算法首先通过问题转换，将有约束矩形优化排样问题转化成多重背包问题，然后再基于动态规划算法对其进行求解，最后基于动态规划算法开发了一应用系统，有效地解决了企业实际生产中的有约束矩形优化排样问题。实例应用表明，该算法在求解有约束矩形优化排样问题方面优于其他算法。     

基于位姿分离算法的冗余机器人逆运动学分析

针对冗余机器人逆运动学求解复杂、实时性差的缺点,提出一种基于冗余机器人位姿分离的逆运动学求解算法。该算法以腕点矢量为目标,计算冗余机器人位置关节的逆解及位置关节对腕关节的误差补偿,得出腕关节逆运动学解。通过建立基于运动轨迹的逆运动学约束泛函,对冗余机器人的逆解进行了优化。得到机器人关节运动特性随约束泛函的变化曲线以及关节逆解的优化解流形。     

基于正交试验与层次分析法的柔顺平行四杆机构稳健优化设计

为了提高柔顺平行四杆机构设计结构稳健性,建立了柔顺平行四杆机构的柔度运动模型,针对该模型提出了一种基于正交试验与层次分析法的综合权重计算方法,以柔顺平行四杆机构柔度稳健设计为响应目标,柔性梁和刚性梁的长度、柔性铰链宽度、机构厚度为设计变量,结果表明综合权重分析方法能够准确判断的影响因素主次顺序,确定最佳参数组合,实现了柔顺平行四杆机构稳健优化设计。     

机构约束条件下Delta机器人工作空间建模与计算方法

为了简单快捷地计算带有机构约束的Delta并联机器人的工作空间,提出一种新的Delta并联机器人工作空间的数值算法,并在算法中加入了球铰、万向节等机构约束对Delta型并联机器人工作空间的影响。首先建立Delta并联机器人工作空间计算的理论数学模型,然后建立球铰、万向节机构的角度约束数学模型,最后利用MATLAB编程求解并用离散点作图表示以及进行实验验证。利用该算法可以计算带有机构约束的Delta并联机器人的工作空间,通过对自主开发的Delta并联机器人的操作分析,验证了该方法的有效性。     

精密导向膜片设计与优化

针对微振动模拟器中精密导向机构行程小、精度高的要求,提出了一种具有精密导向作用的柔性膜片。首先,基于柔度矩阵法对柔性膜片的轴向与径向柔度进行建模;其次,基于柔性膜片的结构参数对其轴向和径向柔度进行参数化分析;接着,以高轴向柔度、高轴向/径向柔度比和低应力为目标,建立了优化设计模型,并对其进行优化,优化结果表明轴向柔度优化率为233%,轴向/径向柔度比优化率为172%,最大应力优化率为32%。优化后柔性膜片的各目标性能都得到较大提升;最后,通过有限元分析与实验进行验证。有限元分析与实验结果相对于理论分析的相对误差分别为6.7%和7.8%。理论分析与优化方法为柔性膜片提供了一个简单有效的设计思路。     

基于多目标元胞遗传算法的桁架结构优化设计

为了使桁架结构的设计更符合工程实际情况,建立了同时最小化结构总质量和节点位移的多目标优化模型。采用离散实数编码方式,使多目标元胞遗传算法适用于优化模型的求解,同时改进了算法的交叉变异算子,使算法保持较好的全局探索和局部寻优能力。运用该算法对经典空间桁架优化问题进行求解,并与NSGA-II的优化结果进行对比分析,结果表明该算法获得的Pareto前端更加均匀,解的精度更高,极端点值域更广,是解决此类离散优化问题的有效算法。     

元胞蚁群路径规划方法

元胞自动机是一种适合复杂大系统模拟的工具,其时间、空间和状态都离散;蚁群算法是模拟生物中蚂蚁群体觅食的过程的一种群智能算法.建立了以元胞自动机为系统框架和以蚁群算法为运行核心的离散模型用于求解机器人路径规划.通过仿真程序得到了路径状态解和收敛速度.试验显示将蚁群算法用元胞自动机来构建的方法是可行的.     

3-PRR全柔顺并联机构的水平集多目标拓扑优化设计及灵敏度分析

采用同构映射和微分运动学原理并基于显式运动副的传统3-PRR型并联机构,推导其微运动Jacobian矩阵。基于水平集方法,定义柔度最小化为优化目标函数,以微运动Jacobian矩阵为输入、输出映射的运动约束,以优化前后的材料体积分数为优化约束,构建3-PRR全柔顺并联机构的优化模型,运用Opti Struct优化求解器,求解出3-PRR全柔顺并联机构的最佳构型和设计灵敏度。研究表明:所设计的3-PRR全柔顺并联机构与传统3-PRR型并联机构具有一致的微运动特性,优化结果的柔度值达到最小化的同时,能有效地消除应力集中现象。该理论分析和仿真优化对平面乃至空间弹性微变形机构,甚至是智能蠕动机构的最佳构型设计具有切实可行的意义。     

基于空间直线约束的焊接机器人手眼标定

视觉传感器与焊接机器人的标定是焊接智能化应用中的重要问题,针对末端夹持线结构光传感器的焊接机器人,提出了一种基于空间直线约束的手眼标定方法.首先任意变换机器人位姿使线结构光传感器投射出的光平面与标定模板相交,然后通过特征点提取算法提取出线结构光与直线的交点,并基于直线约束建立了非线性优化模型,最后结合罚函数法与改进的Powell算法同时求解传感器位置与方向参数.基于上述方法进行了一系列试验,结果表明,该方法通用性强,适合现场标定,有效的提高了标定精度,标定精度在0.2 mm以内.     

大批量定制下产品配置的差分元胞遗传改进算法

针对多目标产品配置方案寻优问题,构建了性能、价格、交货期的优化配置数学模型,考虑配置模块的互斥互补约束、个性化约束,采用基于改进差分元胞遗传算法求解最优配置。该算法根据邻居非支配解个体情况,选择不同的差分交叉策略,同时使用基于信息熵的优势个体评价准则更新中心个体,提高该算法的全局寻优能力和收敛速度。最后通过相关算例对比,验证改进算法的可行性并用于实际配置问题求解。     

基于PSO/GA的立体视觉测量系统优化布局

探讨一种基于PSO/GA（粒子群优化/遗传算法）混合算法的立体视觉测量系统优化布局方法。以空间点目标的三维重构不确定度最小为目标,构建了立体视觉测量系统优化布局的目标函数。通过实例阐述了使用PSO/GA混合算法求解系统最优布局参数的过程,并且在MATLAB环境下对该方法做了验证。仿真实验结果表明：与传统的粒子群优化算法和遗传算法相比,使用PSO/GA混合算法得到的最佳个体适应度曲线上升速度最快,而且求得的系统最优布局参数使空间点目标的三维重构不确定度最小。     

基于LSSVM的磨加工主动量仪圆度误差在线评定方法研究

圆度误差作为重要的几何误差指标直接影响机械零部件装配精度和使用寿命,面向智能制造的在线测量对圆度评定方法的快速性、准确性提出了更高的要求。针对在线圆度误差评定,结合磨加工主动量仪提出一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的最小区域评定方法。LSSVM采用误差的二范数和等式约束代替了传统支持向量机中的误差和不等式约束,将二次规划问题转化为求解线性方程,降低了计算的复杂度,有效提高了求解速度。通过对比单纯形算法、遗传算法、支持向量机和LSSVM四种算法的圆度误差评定结果,验证了基于LSSVM的圆度误差最小区域评定方法的准确性和可行性,发现它在处理庞大提取数据时的高效性,可实现磨加工主动量仪在生产过程中对圆度误差的在线评定,提高加工效率。     

基于PSO/GA的立体视觉测量系统优化布局

探讨一种基于PSO/GA(粒子群优化/遗传算法)混合算法的立体视觉测量系统优化布局方法。以空间点目标的三维重构不确定度最小为目标,构建了立体视觉测量系统优化布局的目标函数。通过实例阐述了使用PSO/GA混合算法求解系统最优布局参数的过程,并且在MATLAB环境下对该方法做了验证。仿真实验结果表明:与传统的粒子群优化算法和遗传算法相比,使用PSO/GA混合算法得到的最佳个体适应度曲线上升速度最快,而且求得的系统最优布局参数使空间点目标的三维重构不确定度最小。