割缝筛管的优化设计软件分析

针对石油割缝筛管进行了优化设计,使用Visual C6.0语言进行开发,利用MFC架构程序框架,编制了石油割缝筛管优化设计软件,并选择大港油田家H2井进行割缝筛管优化设计,使用该软件进行分析并与以往传统设计结果进行比较得出结论。该软件已经应用于天津市帅超激光工程技术公司,证明具有很好的工程应用价值。     

基于混合遗传算法的齿轮传动优化设计

以体积最小为目标函数,建立了齿轮传动优化设计数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束优化问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码和实数编码结合的混合编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和自适应变异操作,结合了模拟退火算法,给出了初温的确定方法,从而形成了混合遗传算法。该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

基于最大过流面积比率的石油割缝筛管优化设计

为了提供油井的生产效率,根据钻井采油的实际情况,提出了一套石油割缝筛管的优化设计方法,其中包括基于砂桥形成原理的缝宽设计方法和以缝宽的最大允许变形为限制条件,以最大过流面积比率为优化目标的缝长设计方法,并推导出计算石油割缝筛管缝长的数学模型,给出了缝长优化设计的程序框图。     

基于混合遗传算法的制造/再制造集成物流网络优化设计

为了合理设计制造／再制造混合系统中的集成物流网络结构,综合考虑网络中正向和逆向物流的设施集成与运输整合,建立了一种制造／再制造集成物流网络优化设计的混合整数非线性规划模型,以确定网络中各种设施的数量、位置及规模,并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量,目标是使运营周期内的净收益最大。提出了一种采用自适应交叉和变异操作的混合遗传算法对设计进行优化。最后,通过一个算例验证了所提模型及算法的有效性。     

基于混合遗传算法的混合动力汽车优化设计研究

针对混合动力汽车驱动系统参数优化设计问题的特点,将自适应遗传算法与序列二次规划算法相结合,构成用于求解该问题的混合遗传算法.一方面该算法提出了新的自适应交叉和变异概率调整公式,以保证全局收敛性.另一方面通过改进自适应遗传算法与序列二次规划算法的结合方式,以加快局部搜索的速度和求解质量.实例优化结果表明,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在混合动力汽车驱动系统参数优化设计中的应用是有效的.     

基于混合遗传模拟退火算法的离合器蝶形压紧弹簧优化设计

针对遗传模拟退火算法的局部搜索能力不足,并且可能早熟和遗失最好解;以及传统优化算法全局性较弱,容易陷入局部解的问题.提出一种将遗传模拟退火算法和共轭方向法相结合的混合遗传模拟退火算法.在此基础上对离合器蝶形压紧弹簧优化设计进行研究,并与传统优化方法进行比较,结果表明,该方法简单可行,可为蝶形压紧弹簧以及其他产品的设计提供一种新方法.     

割缝筛管的激光切割

介绍了激光切割筛管的原理和割缝筛管数控激光加工机床;采用复合变位法和特殊的工艺方案解决了梯形缝和宽缝加工的技术难题,加工出了合格的割缝筛管;分析了激光切割筛管过程中常见的质量缺陷及产生的原因,并提出了工艺解决方案.     

基于CATIA V5的割缝筛管参数化建模与有限元分析

在介绍了采用CATIA软件对割缝筛管进行参数化建模和应力分析方法的基础上,结合实际完成了某割缝筛管的建模与有限元分析,并将分析结果与国外实验数据作了比较。结果表明,采用CATIA软件作为建模和有限元分析工具,将割缝筛管的三维建模与有限元分析两项工作在一个系统中完成,可以避免接口传递可能产生的数据误差,提高了割缝筛管设计与分析的质量和效率。     

用PCL-839步进电机控制卡开发石油筛管的数控系统

针对国内筛管数控系统移植性存在的问题，用PCL-839卡开发一套专用开放式数控系统。根据筛管图形，确定了加工方案；对PCL-839卡工作原理及功能进行分析；以VC＋＋为软件开发平台，对数控系统进行研究开发。     

13°梯形缝筛管的加工技术

对13°梯形缝筛管的加工技术进行了介绍,给出了加工方法和加工装置,进行了运动学分析,并从激光输出功率、引弧孔、切割速度、辅助气体压力、焦点位置等方面实现了质量控制.采用所介绍的加工技术,可以满足油气田对大锥角梯形缝筛管的加工需求,批量加工的13.梯形缝筛管产品已在油田生产中得到应用.     

基于混合遗传算法的弹箭气动参数优化

弹箭气动参数是影响弹箭飞行运动的重要因素.在弹箭气动参数优化过程中,传统优化方法容易陷入局部最优解.为此,提出了混合遗传算法用于弹箭参数优化.它将传统模拟退火方法与遗传算法全局搜索能力相结合.仿真结果表明,混合基因算法比单一算法优化效果好.     

基于多目标遗传算法的高频磁致伸缩换能器优化设计

磁致伸缩换能器在高频激励下存在铁心涡流损耗大、磁场分布不均匀、电磁转化效率低等问题,需要从换能器本体优化设计方面寻求解决。首先对换能器的线圈高度和磁轭回路结构进行仿真分析以初步确定磁路结构;然后基于非支配排序遗传算法对换能器提出了一个整体的多目标优化设计模型,该模型以增大磁致伸缩棒内磁场强度、提高棒内的磁场分布均匀度和减少换能器高频损耗为优化目标,引入规范化排序和熵权法对该优化方法得到的Pareto前沿解进行决策支持,筛选一组最优设计方案;最后对该最优解进行仿真分析,磁场分布和数值计算结果验证了该优化方法的有效性,根据优化结果制作了一台换能器样机,样机输出特性的测试结果表明了优化设计方法的可行性。     

基于遗传算法的新型2-DOF并联机构优化设计

提出了一种新型2-PRR两自由度并联机构,可应用于并联机床的主轴平台,并介绍了其机构组成及其结构特点.针对该并联机构,建立了运动学方程,给出了机构的雅克比矩阵;详细描述了该机构动平台能够实现A向±90.偏转的机构设计过程,并基于遗传算法,以机构的灵巧度为目标对机构进行了优化.优化的结果通过仿真验证,表明机构在整个偏转空间中操作性能较好,且无运动干涉现象.     

基于改进遗传算法的带传动优化设计

建立了以带轮体积最小为目标的优化数学模型，并运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率引入自适应算子对标准遗传算法进行改进，利用改进后的遗传算法对该问题进行了优化设计。计算实例表明，该方法具有较好的实用价值，可应用于同类零件的优化过程。     

基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计

综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出BP神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的BP神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的BP神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。     

基于神经网络与杂交算法的机翼结构优化设计

以机翼结构为研究对象,提出了一种能同步解决元件位置优化与尺寸优化的杂交算法.利用MSC.NASTRAN进行尺寸优化,用遗传算法对位置设计变量进行优化,并将尺寸优化结果作为遗传操作的依据,最终实现了尺寸与位置的同步优化.为提高算法效率,利用神经网络的非线性映射功能,对MSC.NASTRAN的尺寸优化结果进行映射以取代其优化过程.算例结果表明,该方法高效、精确,具有很好的推广应用价值.     

基于神经网络和遗传算法的集装箱龙门起重机结构系统优化研究

论文综合利用有限元方法、正交试验法、人工神经网络以及遗传算法对龙门起重机结构系统进行优化研究。首先利用有限元模型对结构进行灵敏度分析,确定对结构系统特性敏感的设计变量作为神经网络的输入变量。然后利用正交试验法确定神经网络训练样本,并利用有限元模型计算出样本数据,建立人工神经网络模型。最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优。     

基于遗传算法的注塑机肘杆机构优化设计

遗传算法对于多参数系统优化设计具有较好的鲁棒性。针对注塑机肘杆机构优化设计的问题,通过对注塑机单肘杆合模装置的运动分析,建立了数学模型。以肘杆机构长度最小为目标,利用遗传算法进行了优化设计,并与常规设计方法进行了比较。研究结果表明,基于遗传算法的优化设计体现出了明显的优化效果,具有一定的实际应用价值。