基于粒子群算法的曲柄摇块机构轨迹综合

曲柄摇块机构连杆上任意点的轨迹为高次封闭曲线,适用于对轨迹有严格要求的场合。本文对曲柄摇块机构进行了分析,将经过有限点的轨迹综合问题转化为最优化问题进行处理,并引入粒子群算法进行了求解。程序运行结果表明,粒子群算法能够获得多组优化求解结果,且适应值保持在0.1甚至0.01以下。通过对求解结果的优选,可得到不同拓扑构成的布置方案,从而实现机械设计的多样化。     

曲柄滑块机构滑块匀速运动研究

在普通滑块机构中增加一个带凸轮槽的可改变曲柄长度的装置,从而实现了滑块在工作行程中的匀速运动。使用复数矢量法和动态静力学理论对该机构进行了运动学和动力学解析。采用SolidWorks软件的Motion模块对变长度曲柄滑块机构进行建模仿真和运动分析,获得机构的运动特性曲线和动力学特性曲线。结果表明,变长度曲柄滑块机构中滑块实现匀速运动是可行的。     

基于粒子群优化算法的排课问题研究

提出一种基于粒子群优化算法的排课算法,通过粒子编码、适应值函数构建、粒子群初始化和交叉操作等,使适应值函数能够随着进化代数的增加而呈不断下降的趋势,从而很好地解决了教务系统中的排课问题.     

曲柄滑块机已知偏距及行程时的优化设计

对曲柄滑块机构在已知偏距e和行程H时的设计问题，本文按x作行程传动角g进行了优化设计。优化设计程序简捷方便，能最大限度地提高曲柄滑块机构的传动效率，特别适合传力较大的场合。     

基于证据理论的曲柄滑块机构可靠性优化设计

介绍证据理论的基本概念以及证据组合方法,建立基于证据理论的可靠度分析、计算的替代模型.以曲柄滑块机构的连杆截面面积最小为优化设计目标,考虑连杆的屈服强度可靠性约束条件,建立可靠性优化设计数学模型.采用基于证据理论和遗传算法的可靠性优化设计方法进行求解,得到可靠性优化设计方案.设计实例可验证该方法的有效性和实用性.     

按工作行程传动角最优设计偏置曲柄滑块机构

提出一种工作和空回行程分别按不同的许用传动角设计偏置曲柄滑块机构的方法，它使Ｋ＞１急回运动机构的Ｋ值有较大的增加，扩大了这种机构的应用范围，提供的方法和线图使机构的设计简捷、方便和实用，文中还附有设计计算例。     

曲柄摇杆机构的优化设计

介绍一种曲柄摇杆机构按最小传动角最大和尺寸最小的优化设计,该设计具有一定的实用价值。     

基于MATLAB的曲柄摇杆机构的机械优化设计

以曲柄摇杆机构为例,建立了运动分析数学模型。以曲柄摇杆机构对应位置实际输出值与期望函数值的平方偏差之和的最小值作为实际目标进行优化。应用MATLAB软件进行了优化设计和仿真分析,为机构优化设计提供了一种高效、直观的仿真手段,提高了对平面四连杆机构的分析设计能力。     

极位夹角对曲柄滑块机构传动性能影响的研究

在曲柄滑块机构中，极位夹角θ的大小直接影响到机构的传动性能。文中分析了θ和曲柄转动中心的取点位置对机构最小传动角γmin的影响，同时还得出了不同θ值所对应的(γmin)max，并为实际设计时机构急回程度的选择以及机构尺寸的确定提供了依据。     

基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法

为进一步提高布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search)的收敛速度和计算精度,将PSO算法用于CS算法的位置更新过程,提出了基于PSO算法的布谷鸟搜索算法(CSPSO).最后,通过6个典型测试函数进行仿真实验.结果表明,CSPSO算法比CS算法和自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCS)具有更快的收敛速度,更高的收敛精度和稳定性.     

基于改进粒子群算法的苹果表面缺陷检测

通过适应值函数建立了粒子早熟判断机制,自适应调节粒子权重和反余弦策略调整粒子加速因子优化粒子寻优,给出苹果表面缺陷检测流程。试验仿真显示该算法检测苹果表面缺陷的轮廓较为清晰,漏检率测试指标最大为4.5%小于其他算法的,完成漏检率所消耗的时间最少,为苹果质量检测提供了一种新的思路。     

一种改进的粒子群算法

为克服粒子群算法易于陷入局部极值的缺点,通过引入聚群效应和扰动,设计了一种新的粒子群算法.通过对常用测试函数的数值试验,说明了新算法不仅能有效地进行全局搜索,而且具有更好的收敛精度.     

一种自适应交替的粒子群差分进化优化算法

为了克服粒子群算法易陷入早熟收敛的缺点及提高差分进化算法的搜索能力,提出了一种自适应交替的粒子群差分进化算法.该算法采用自适应的概率交替使用PSO和DE,通过对6个基准函数的测试,说明本文提出的算法是一种收敛速度快、求解精度高的全局优化算法.     

基于改进粒子群算法的大豆微波真空干燥工艺优化

为了发现大豆的微波真空干燥的最佳工艺条件,测试了不同的单次干燥时间、缓苏时长、缓苏次数下大豆干燥后含水率与爆腰率,提出了一种基于改进粒子群算法的参数寻优方法,新建次空间,主次空间交换精英个体,借助多元回归数学模型对实验参数进行粒子寻优。结果表明：简单地增加缓苏时长与缓苏次数并不一定利于提高大豆干燥效果,不同缓苏条件相互影响,大豆在单次干燥35min、缓苏50min、缓苏3次时干燥效率最高;在单次干燥35min、缓苏40min、缓苏3次时爆腰率最小。实验证实了采用改进粒子群算法优化参数干燥后大豆的爆腰率和含水率均低于正交实验优化的结果。研究结果对于提高大豆干燥效率和品质具有一定意义,并为微波真空干燥产业化应用及大豆深加工提供参考。     

融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点,提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法.该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法,再将所得结果进行一次校正变异和校正选择,最后将所得算法融合到粒子群优化算法,从而有效地利用与平衡了粒子群优化算法和差分进化算法的探测和开发能力,且局部搜索能力增强,进一步提高算法的求解精度和效率.数值实验证明本文算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的苹果圆形度检测

为解决苹果圆形度检测问题,研究圆形度的改进粒子群算法。建立苹果圆形度数学模型,并对广义钟形分布隶属函数的惯性权重控制过程、基于Z形隶属函数的自适应调节粒子位置过程、适应度函数选择方法进行算法改进,给出了算法终止条件以及算法流程。仿真试验结果表明,改进粒子群算法收敛较快,乔纳金、富士苹果改进粒子群算法的圆形度检测较其他算法正确率高,分别为96%和97%,说明能用该方法进行苹果圆形度机器检测。     

一种改进型无刷直流电机控制微粒群优化算法

针对无刷直流电机在基速以下运行时抗干扰能力较弱的特点,设计了一种改进型微粒群优化算法(PSO),即通过改变学习因子和惯性权重来优化模糊控制器的量化因子、比例因子和控制规则.仿真结果表明,运用该算法调节时间短、超调量小、抗干扰能力强,能够实现无刷直流电机在较宽速度范围内的稳定运行.     

基于改进粒子群算法的平房仓粮温BP神经网络预测模型建立

在传统的BP神经网络预测模型的基础上引入改进的粒子群算法对神经网络中的权值和阈值进行不断优化,针对平房仓内部不同温度监测点处的粮食温度建立预测模型,改进后的粒子群算法拥有更好的局部寻优能力和全局寻优能力,较传统的BP神经网络预测拥有更精确的预测精度,更小的预测误差,使优化后的BP神经网络能快速的从历史粮温中总结平方仓粮温变化规律,实现平房仓粮温的预测。     

结合粒子群算法的一类双层纺织材料厚度设计反问题

本文基于低温环境下纺织材料热湿传递稳态模型,研究了一类双层纺织材料厚度设计反问题。本文首先给出了一个双层纺织材料热湿传递稳态模型,该模型是关于温度和湿度的常微分方程组,通过解耦化为两点初边值问题并采用有限差分法求解。然后,本文根据服装热湿舒适性要求,将纺织材料内层厚度看成一个未知量,提出了一类双层纺织材料厚度设计反问题,将该反问题归结为一个具有最小二乘解的优化问题,并采用粒子群算法求解反问题。数值结果显示：双层纺织材料厚度设计反问题是合理的,粒子群算法能有效的解决该反问题,该算法具有鲁棒性。