铝制品氧化过程的建模与参数优化

介绍了铝制品氧化过程工艺参数的优化。根据实际工艺过程,建立了数学模型和提高了参数优化指标,再采用下降法求解非线性方程组,此方法收敛快,精度高,计算量小,特别适合三相不平衡负载。     

德兴铜矿品位参数优化

以德兴铜矿地质，采选和财务资料为基础，建立数模和综合技术经济模型，把矿山生产经营和经济运行等情况置于综合模型之内利用Ｌｏｔｕｓ１－２－３进行多方案树比的多目标决策优化分析，所得的结论可靠。     

基于ADAMS的滚动轴承参数化建模与动力学仿真

为了更加精确地进行轴承动力学设计,优化高速轴承的动力学特性,本文采用虚拟样机分析软件对滚动轴承进行参数化建模,给出滚动轴承参数化过程,同时建立了深沟球轴承动力学参数化模型并进行仿真分析,仿真结果表明,当对滚动轴承施加一定重载荷时,滚动体因受迫速度增大一些,滚动体与内外圈及保持架的接触力也会增大,但由于滚动体的直径减小,施加的载荷不足以使轴承的变形达到增加接触力效果,所以在对轴承模型施加1000N载荷后,参数化模型分析结果与实际要求相符合。提高了建模效率,方便了用户不用考虑模型内部之间的关联变动对模型进行快捷修改。该方法对研究滚动轴承动力学特性具有重要作用。     

基于电场结构参数化建模的纺丝机结构优化

针对静电纺丝过程中接收端电场强度较弱等问题,利用有限元分析软件ANSYS对自行设计的新型高压静电纺丝装置工作静电场进行了参数化建模与仿真分析.并利用针对板式和板对板式结构的各自优势,设计了镂空板式结构电极,使最大场强值得以提升.提出了采用附加电场方式优化电场分布形式的方法,场强值下降速度平缓很多,保证了纺丝过程的稳定性.通过对电场主要结构参数的参数化建模完成了工作电场的优化,得到了满足静电纺丝需求和外加电压载荷最小的设计序列.结果表明：电压载荷降低了约10.54%,纤维的取向和排列分布均有很大改善,为下一步研发工艺参数可控的静电纺丝装置和指导试验奠定了理论基础.     

基于Matlab永磁同步电机控制系统建模仿真方法

提出了永磁同步电机(PMSM)控制系统仿真建模的方法，在Matlab/Simulink环境下，通过对独立的PMSM本体、dq坐标系向abc坐标系转换、三相电流源逆变器、速度控制器等功能模块的建立与组合，构建了永磁同步电机控制系统的速度和电流双闭环仿真模型.仿真结果证明了该系统模型的有效性，验证了其控制算法，为永磁同步电机控制系统设计和调试提供了理论基础.     

热风炉燃烧系统模糊控制参数优化

根据热风炉燃烧系统的工艺要求和控制现状，讨论了带修正因子的模糊自适应控制策略的控制参数优化问题，并与常规模糊控制进行了仿真比较，结果证明该方案使系统更稳定，控制效果更好。     

基于BP网络的磷炉工艺参数优化系统建模研究

影响磷炉系统工艺的因素很复杂,其参数的选取更是具有不确定性.由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络适用于解决非确定性的参数优化问题.研究了人工神经网络技术在磷炉系统工艺参数优化中的应用,通过建立基于神经网络的电耗、产量模型以及优化工艺参数的两个判断函数,用Visual Basic 6.0对其进行了可视化开发,实现了基于人工神经网络技术的工艺参数优化.并应用三相六根电极磷炉大量样本对网络进行测试,其结果表明与实际相符,具有一定的推广应用价值.     

PSS参数选择和优化的仿真分析

电力系统稳定器(PSS)的参数设置对其控制效果至关重要,以系统功率振荡和功角振荡幅值最小为目标,应用电力系统仿真软件NETOMAC,对PSS参数进行优化,保证所选定的PSS参数具有良好地抑制低频振荡的效果．仿真结果表明应用参数优化方法,可迅速得到具有良好控制效果的PSS参数,并使其能满足多种运行方式的要求,是一种高效实用的参数调试方法．     

制造系统建模与仿真在企业优化中的应用

介绍了企业发展和建模的必要性和必然性以及企业优化的概念和意义，分析了制造系统的建模与仿真在优化企业资源中的作用及意义，详细地论述了制造系统的建模与仿真在优化企业资源中的具体应用，接着指出了制造系统的建模和仿真今后的发展趋势，最后提出了对建模与仿真研究和应用的思考。     

水文模型参数优选的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法的早熟收敛问题,提出了一个提高算法性能的改进途径,即引入动态改变惯性权重策略和混沌思想,在两个方面同时改进以提高粒子群算法的收敛速度和克服局部极值的能力.对两个函数进行寻优测试表明,改进后的粒子群算法收敛速度、精度以及全局搜索能力均优于标准粒子群算法.最后将提出的改进粒子群算法应用于新安江模型进行参数优选,应用结果表明,该算法具有较强的可行性与实用性.     

粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用

对粒子群算法进行了详细描述和分析,并将其应用于新安江模型的参数优选中.对于人工生成的理想水文资料,采用粒子群算法优化新安江模型,可以使全部参数收敛到真值;对于实测的水文资料,通过与单纯形混合加速遗传算法(SAGA)和单纯多边形进化算法(SCE-UA)进行比较,可以看出,粒子群算法全局收敛性能较好,计算效率和精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

联合收割机振动筛的动态仿真与参数优化

在对振动筛的工作机理和运动分析的基础上,利用ADAMS软件建立了振动筛的模型,并对振动筛进行了动态仿真分析与参数的优化。结果表明:优化前振动筛的机构参数和运动参数基本符合清选要求,但是振动筛后端的垂直振幅偏大,不利于脱出物的分离。优化后得到了较优的振动筛参数,有利于减小振动筛后端的垂直振幅,使得谷粒更容易穿过筛孔完成分离,有利于减小损失率和含杂率。     

机加零件质量预测与工艺参数优化方法

为了有效利用机加零件工艺信息和检测信息,提出基于机器学习算法的质量预测与工艺参数优化方法. 以集成工艺信息和检测信息的基于模型定义（MBD）模型为输入,通过对三维建模软件的二次开发实现参数提取,并建立结构化数据集. 利用多种机器学习分类器构建基于工艺参数与质量分类标签的质量预测模型. 结合信息增益算法对所有工艺参数进行优先级排序,筛选出对质量影响最大的工艺参数;开发质量预测与工艺参数优化工具集,利用梯度提升树模型优化对质量影响最大的工艺参数. 以某航空企业提供的铣削实验数据验证所提出方法的有效性和可靠性. 验证结果表明,该方法能够较好地实现机加零件的质量预测和工艺参数优化.     

基于遗传算法的热力设备机理模型参数优化方法研究

针对复杂热力系统机理建模参数优化中存在的问题,提出了基于遗传算法的机理模型优化方法。建立热力设备的机理模型,确定优化参数,应用遗传算法进行优化,直到模型精度达到要求。以末级过热器为例进行的仿真研究表明,运用该方法优化的机理模型达到预定的精度要求;优化过程自动进行,缩短了参数优化时间。作为一种通用算法框架,具有简单易用的特点,适用于各类热力设备模型和热力系统模型,为火电厂仿真机数学建模和参数自动优化提出了简单实用的方法。     

改进粒子群算法在PID参数优化中的应用

针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.     

改进粒子群算法在PID参数优化中的应用

针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.     

基于正交试验的板料冲压回弹多工艺参数优化

以U形板料为研究对象,综合考察评价了多个工艺参数对U形板料冲压回弹量的影响。通过正交表安排试验,对板料的冲压进行数值模拟获得冲压回弹量,取得试验数据。研究了不同工艺参数对板料回弹影响的程度,得到了使板料回弹量最小的参数组合。将正交试验法用于冲压工艺参数的优化,在保证一定的分析精度前提下,显著节省了工艺制订的时间,提高了工艺参数设计的效率。