基于刀具使用寿命的切削用量优化

论述了一般切削加工中刀具的最大生产率使用寿命、最低工序成本使用寿命和最大利润率使用寿命;导出了工件工序总成本的数学模型,以最低工序成本为目标进行了切削用量优化,给出了选用切削用量的方向及范围。     

求解AGV路径优化问题的遗传算法参数优化

介绍了基于AGVS的有向图模型求解AGV路径优化问题的遗传并行路径规划算法和有关遗传算子.根据遗传算法的运行流程,首先对AGV路径进行初始路径集生成和确定复制算子;其次用实验的方法对交叉算子和变异算子进行了性能比较,确定AGV路径优化中选用部分交叉算子和反转变异算子;最后研究了种群的大小对遗传算子收敛速度的影响.本文给出了部分遗传算子的实验数据和不同种群规模时的收敛情况.本文工作是研究AGV动态调度遗传算法及其仿真与实验的基础.     

自由曲面等粗糙度数控加工刀具路径规划

从自由曲面数控加工特点和工程应用需要出发，提出了基于等粗糙度原则的刀具路径规划方法。与其它刀具路径规划方法相比，能够进一步提高零件的加工精度，省去其它后续精加工工序，缩短加工时间，节约加工成本。在计算刀具路径时，将空间点的计算映射到平面参数域内进行，保证了算法的稳定性、可靠性。     

基于遗传算法的机翼壁板扫描路径优化

针对飞机机翼壁板数字化装配过程中蒙皮外形快速扫描的需求,对蒙皮的扫描路径进行自动规划.介绍激光扫描仪扫描测量的原理及方法,并分析扫描仪扫描样点时的倾角、距离及扫描宽度等约束条件.以大尺寸件机翼蒙皮为研究对象,对其进行数字化离散操作,得到一系列样点.使用最小二乘法对上述样点进行自动分组.在此基础上把扫描过程分为扫描测量和姿态调整2种动作交替运动的组合,构建以扫描过程总时间为最小的优化目标函数.利用遗传算法求解目标函数,从而优化三维空间的扫描路径,并将此路径与常见的梯形扫描和直线扫描路径进行比较,扫描总路径短且所用总姿态数少,平均扫描效率提高14.4%.最后,采用DELMIA软件平台进行扫描过程仿真,利用搭载扫描仪的机器人沿优化路径进行扫描.结果显示:本研究可满足扫描约束要求,且扫描仿真时间与计算时间一致.     

基于LabVIEW刀具动态补偿方法

针对刀具补偿在数控加工中的重要作用,着重阐述了常用刀具补偿,并对刀补功能及应用做了进一步论述.同时本文对动态参量的刀具补偿方法进行了研究,设计出基于LabVIEW的计算方法,使数控加工适应性得到增强,提高了机械加工精度.     

基于遗传算法的无线传感器网络路径优化

提出使用遗传算法对无线传感器网络进行路径优化,考虑节点能耗和路由恢复时间等实际因素的影响,将这些影响作为路径优化问题的约束条件来处理;考虑各种约束条件和多种目标按照重要性的优先次序,使WSN有更长的寿命;对算法的各个环节进行了细致的分析,包括染色体的表示和编码、适应度函数的设计、遗传操作算子的设计及算法参数的分析和选取。大量的仿真实验证明,使用GA能找到WSN有效的优化路由。     

基于遗传算法的移动机器人路径规划设计

遗传算法是在自然界遗传机制基础上衍生出来的模拟生物进化论的一种方法,即同步搜索最优化的方法,被广泛运用于机器人路径规划中.文章将遗传算法和栅格法相结合来解决机器人避障的路径规划问题,并采用MATLAB软件编程仿真实现,仿真结果表明:该方法可以在较复杂的环境中规划出长度最短的可行路径.     

基于遗传算法的结构优化方法

介绍了结构优化的数学模型和遗传算法的改进,同时分别用简单遗传算法和改进的遗传算法对算例进行了计算比较。计算表明,改进的遗传算法能加快收敛速度,提高精度。最后通过编制VC＋＋来实现遗传算法程序,并结合算例对其进行了分析,证明了本程序是正确的。     

遗传算法及其在油料保障路径优化中的应用研究

路径探索算法是古老而常新的问题。在介绍遗传算法的基础上,通过一个简单例子详细分析用遗传算法解决油料保障路径问题。最后对算法结果进行总结和分析。     

基于遗传算法和梯度算法的结构动态形体优化

提出了一种基于遗传算法和梯度算法并考虑动态需求的结构形体优化方法,该方法同时具有遗传算法的全局优化搜索能力和梯度算法的局部优化搜索能力.算例证明该方法具有良好的工程应用价值.     

基于遗传算法的排课设计

阐述了遗传算法在课表生成过程中的应用。介绍了针对排课问题,遗传算法所涉及的编码方案,采用了布尔矩阵形式来实现、适应度函数的确定,主要涉及节次优度和周次组合优度这2个参数、和遗传操作的3种操作方法的实现过程。     

基于遗传算法的无干涉刀位轨迹计算

无干涉刀位轨迹的生成是复杂曲面数控加工编程中的核心问题.以最小有向距离原理为基础，通过对遗传算法进行改进，采用实数编码，引入局部最优徘徊策略和小生境遗传算法思想，充分发挥其全局寻优的特点，获得无干涉刀位轨迹.将其与局部寻优算法得到的刀位轨迹进行比较，可以确定加工中的欠切区域和欠切削量.该方法不仅可以在数控加工中生成无干涉刀位轨迹，而且可以为后续补充加工提供编程数据，在复杂螺杆数控加工的自动编程系统中应用，稳定可靠，收敛性好，计算效率较高.     

基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题，提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点，设计了编码与适应度函数，进行了种群生成与染色体的选择，并通过设定交叉算子和变异算子， 生成了信息素分布.该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点，通过确定吸引强度的初始值，建立了强度更新的模型，从而求得精确解.并将该算法应用于求解函数优化问题.结果表明，该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比，收敛速度快，寻优性能好.     

基于遗传算法的模糊控制器动态优化方法

为了克服电厂主蒸汽温度被控对象的大迟延性、模型不确定性和时变性，提出了一种新的基于遗传算法(GA)的动态模糊控制器优化方法.该方法根据被调量的当前偏差值和偏差变化值的大小，采用改进的遗传算法和错时修正的方法，每次只对模糊控制规则表中的一个当前被激活的控制量修正值进行优化，对模糊控制器控制规则表中的数据进行实时在线的动态优化.仿真结果表明，当主蒸汽温度被控对象的模型参数变化10％时，采用该动态优化方法的模糊控制系统可以将主蒸汽温度动态偏差控制在-3～3 ℃，调节时间缩短了至少40％，主蒸汽温度控制系统的动态特性得到了有效的改善.     

一种基于改进遗传算法的组卷算法

为了能更好地解决组卷质量和组卷速度之间的矛盾,提出了一种基于整数分段编码的遗传算法．该算法在保证组卷预期效果的前提下,不仅搜索速度快,而且能够避免遗传算法中经常出现的“早熟现象”,具有很好的收敛性和实用性．实践结果表明,该方法可以有效地解决智能组卷中的约束优化问题．     

混合遗传算法在输电塔阻尼器优化布置中的应用

以输电塔阻尼器优化布置方法为研究对象,提出了一种多目标优化的混合遗传算法.该算法将遗传算法与劣出优入算法相结合,选取输电塔的H2和H∞范数、阻尼器的总量与阻尼器平均耗能作为优化的目标函数,对输电塔阻尼器的布置方式进行了优化.通过对多个优化方案的比较分析说明,应用该方法并合理选用目标函数得到的阻尼器优化布置结果,不仅有效的控制了输电塔的风振,同时减少了需要安装的阻尼器数量.     

基于遗传算法的模板匹配算法研究与设计

针对一般模板匹配算法计算量大并且容易陷入局部最优等缺点,研究了使用遗传算法对模板匹配进行全局寻优的算法。在被检测图形和模板已知的情况下,建立了模板匹配的归一化的数学模型。通过对模型计算量的分析,设计了能够减少模型求解计算量的算法。进一步使用遗传算法对设计的算法进行了改进,该算法能使模板匹配快速收敛到全局最优解。算例表明,本算法能有效解决模板匹配的全局寻优问题,并且使模板匹配效率有了明显提高。这一研究为图形处理者提供了科学的模板匹配方法。     

遗传算法的超大跨度充气结构设计优化

为了提高超大跨度充气结构设计水平和研发效率,用遗传算法和有限元分析相结合的优化方法进行了超大跨度充气结构设计优化．应用ABAQUS有限元分析软件建立了充气结构有限元模型并进行计算分析,采用遗传算法进行优化,经繁殖和进化后获得最优解.分析结果可知,最优解蒙皮材料应力分布基本均匀,结构各附件平均应力水平较高,具有较高的材料利用率,结构整体质量为3 928 kg．根据最优解进行了样件加工测试,在所有工况下充气结构均可安全工作,旋翼翼梢处最小水平安全距离1.09 m,最小垂直安全距离1.67 m,与有限元分析结果基本一致．测试结果与分析结果基本一致,优化方案能够满足运用要求,验证了该优化方法是有效的．