基于粒子群算法的预挤压组合凹模优化设计

针对射孔弹壳体预挤压组合凹模,以降低凹模内壁最大等效应力为优化目标,对组合凹模结构参数进行了优化分析,得到了最佳径向直径比和过盈系数,为组合凹模的设计提供了定量优化的依据.采用拉丁超立方方法,对组合凹模的径向直径比和过盈系数进行抽样,结合数值模拟试验,建立等效应力与组合凹模结构参数的Kriging模型.在此基础上,应用Kriging模型结合粒子群算法,在结构参数的变量空间内进行全局寻优,得到优化的组合凹模结构尺寸.     

基于粒子群算法的新型机械臂圆弧导轨优化设计

针对传统的机械产品设计过程周期长、效率低,很难在短时间内得到最优解的缺点,将粒子群优化算法引入一种用于康复机器人的新型机械臂圆弧导轨的优化设计中。通过机械臂的使用目的搭建机械模型,确定导轨设计中的重要参数作为设计变量,同时利用强度校核确定设计变量的边界条件,根据设计目的确立产品质量最小为优化设计的目标函数,利用粒子群算法快速、准确地获得合理的结构参数。实现了对新型机械臂圆弧导轨最优解的优选。     

基于改进粒子群算法的发动机曲柄连杆机构优化

发动机曲柄连杆机构的结构及其参数与发动机性能有着密切关系,对其进行参数优化具有重要意义.针对发动机曲柄连杆机构易出现运动不平衡而降低发动机性能的问题,提出了利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行优化,建立了相应优化设计的数学模型.通过优化使发动机在2000 r/min时...     

基于混合粒子群算法的圆柱型电磁铁优化设计

为了解决当电磁铁外型相同如何使电磁力最大的问题,将现有电磁铁设计思路应用到圆柱型电磁铁设计中,并采用改进的混合粒子群方法优化电磁铁内部结构参数。运用等效磁路法推导出电磁铁数学模型,并通过Maxwell有限元仿真对比验证准确性,然后采用单目标优化方法,得到影响电磁力的参数,最后采用改进的粒子群算法进行多目标优化,得到优化后的参数值。得到的几组优化数据表明：多目标优化方法得到的有效工作区域电磁力更大,仿真结果表明优化后的电磁力综合提高20%,证明优化方法有效。     

基于遗传粒子群算法的冷连轧 轧制规程优化设计

选取等相对负荷为轧制规程的目标函数,令轧制力、轧制功率、轧制力矩、轧制速度等参数满足一定约束条件,采用罚函数法将有约束条件转为无约束条件。用遗传粒子群算法对目标函数进行优化,求得最优解。该混合算法集合了遗传算法全局搜索能力强,粒子群算法局部搜索能力强,收敛速度快的特点。使得各机架功率合理分配,设备能力充分发挥,生产效率提高。     

基于多目标粒子群算法的直线感应电机机构优化设计

为了得到更大起动推力,满足高压断路器开断性能和机械性能要求,论文对操动机构用圆筒型直线感应电机(C-LIM)进行优化设计,把粒子群优化算法(PSO)引进到C-LIM的优化设计之中。并针对电机优化问题的具体特点,提出多目标粒子群算法(MOP)用于C-LIM的全局优化。根据C-LIM应用于高压断路器操动机构的结构和性能要求,建立了多目标优化设计数学模型;并采用Matlab工程计算工具,编写了C-LIM的MOP设计程序,同时还制作了可视化界面(GUI)。对优化结果分析,表明MOP设计要好于单目标优化设计。优化的C-LIM,在推力增加的同时使电机结构尺寸整体缩小、重量减轻,提高了C-LIM操动机构的实用性。     

基于粒子群算法的加热炉空气系数寻优

加热炉中燃料在燃烧的过程中选择合适的空气系数α是节约能源的关键。只有将α控制在一个合理的范围之内,才能最大程度的降低热损失。由烟气热损失率以及不完全燃烧热损失率与α的函数关系得到寻优函数,使用MATLAB仿真粒子群算法对寻优函数的寻优过程,在燃料热值突变和工况变化时快速找到新的合适的α,达到燃料充分燃烧,提高热效率的目的。仿真结果充分验证算法的可行性和优越性,理论上实现了用相对较少的燃料得到较高的热效率。     

基于粒子群算法的U型装配线平衡问题研究

针对给定节拍最小化工作站数的第一类U型装配线平衡问题,提出了一种改进的粒子群算法.由于粒子群算法不能直接用于求解离散空间的组合优化问题,故文章采用基于优先权的粒子群算法来求解,通过对任务赋以的权重的大小来选择任务,并具体说明了粒子速度和位置的更新.最后,对大量测试问题集进行了验证,说明了算法的有效性.     

基于混合粒子群算法的液压弯辊控制

在带钢轧制过程中,由于液压弯辊伺服控制系统是非线性时变系统,并受多种因素的影响,很难建立精确的数学模型,弯辊也需要对轧制力的变化做出快速的反应,因此控制器的性能是关键因素,本文将粒子群算法和遗传算法相结合,组成新的混合算法并将其应用到某液压弯辊伺服系统的自适应PID控制中,并对此进行仿真研究,取得了较好的控制效果.     

耳冒口的推广应用

一、概述耳冒口系根据铸铁件均衡凝固理论与有限补缩原则设计并推荐的新的冒口型式。它的特点是:冒口与铸件不是直接搭接。而是把冒口安放在铸件外延仲出的一个薄板上。这个薄板,形似一耳,故称耳冒口。耳冒口的引入位置。有利于不使铸件几何热节再过热,又有利于浇注后初始阶段的质量补缩。靠近热节。但不过热它;离开热节,又能有效地对它进行补     

基于改进粒子群算法的轧制负荷分配优化

应用改进粒子群算法,实现单机架可逆冷轧机轧制负荷分配优化。结合某厂单机架可逆冷轧机实际工况,建立了合适的轧制力数学模型并进行参数计算,以压下率为自变量,以轧制力成比例分配为目标,通过改进粒子群算法,得到最佳的轧制负荷分配。工程实践证明:与基本粒子群算法、遗传算法相比,改进粒子群算法具有计算精度更高、收敛速度更快、搜索能力更强等优点,是一种适于单机架可逆冷轧机轧制负荷分配优化的新方法。     

基于改进粒子群算法的无刷直流电机控制研究

文章针对无刷直流电机(BLDC)复杂的、耦合的非线性的特点,克服传统的控制算法控制速度精度不高、响应速度慢等缺点,提出了一种基于改进的粒子群算法(PSO)对PID控制器系数自整定的无刷直流电机控制新策略.在Matlab/Simulink中搭建BLDC控制系统的仿真模型,并实现双闭环的控制:速度环采用改进粒子群算法优化PID控制,电流环采用滞环电流控制.仿真结果验证了该控制方法对无刷直流电机调速系统具有良好的快速性、稳定性和鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的恒力输出器的力控制优化

针对恒力输出器模糊控制中的量化和比例因子均为固定值,造成力控制系统自适应能力差问题,提出一种基于改进粒子群算法来不断迭代寻优出最佳的量化和比例因子对模糊PID控制进行优化。对恒力输出器建模并确定传递函数,构建出模糊PID控制系统与改进粒子群模糊PID控制系统,并对这两种控制系统进行MATLAB对比仿真分析。搭建基于六自由度TA6-R10机械臂的实验平台,对恒力输出器的输出力实验验证。结果表明：经过改进粒子群算法优化的模糊PID控制系统比模糊控制PID系统更快达到目标值,且更快收敛,整体超调量为8.91%,在1.3 s达到稳定。改进粒子群算法模糊PID控制优化恒力输出器的力控制,具有更快的动态响应和更好的力跟随效果。     

基于改进自适应粒子群算法的机器人逆解研究

为提高结构复杂、自由度较高机器人逆运动学求解的准确性,提出了一种改进的自适应粒子群算法(IAPSO).首先,通过改进DH(Denavit-Hartenberg)参数法建立了6自由度臂型抓取机器人模型的运动学方程;其次,在已有粒子群算法的基础上,利用种群曼哈顿距离实时判定种群的进化状态,并根据进化状态的不同确定自适应学习...     

异类粒子群算法的机械臂轨迹多目标规划

为了减少机械臂工作过程中的耗时、耗能和冲击,提出了基于异类粒子群算法的机械臂轨迹多目标规划方法。建立了7自由冗余机械臂运动学模型和优化模型;以传统粒子群算法为基础,根据学习信息的不同来源,设计了4种粒子进化行为,根据粒子当前状态计算不同进化行为的当前价值和未来价值,根据当前价值和未来价值的综合价值计算不同进化行为的选择概率,从而完成了异类粒子群算法的构造。以耗时最少单目标优化为例,与传统粒子群算法相比,异类粒子群算法不仅收敛速度快,而且优化程度提高了27.48%;使用异类粒子群算法对机械臂轨迹进行多目标综合优化,给出了Pareto最优前沿面,可根据不同需求和优化重心从中选择优化结果。     

基于改进的粒子群优化神经网络粗糙度预测模型

神经网络算法在金属零件加工表面粗糙度预测中有着广泛的运用,但是尚存网络初始化及梯度弥散这类"黑盒"问题.提出一种基于传统PSO-BP框架的改进模型,使用Xavier替代传统高斯分布初始化粒子群,在算法优化器方面使用最新的自适应矩限制取代随机梯度下降算法进行模型参数更新,经实际测试发现其训练集均方误差及其测试集绝对误差相...     

改进型粒子群算法在数控加工切削参数优化中的应用

文章介绍了粒子群算法及其改进型的原理、模型和算法实现过程,并采用改进型粒子群算法对数控加工切削参数优化数学模型进行了优化计算,计算结果符合实际情况,表明改进型粒子群算法应用于机械加工优化计算切实可行,为复杂的机械制造及加工系统优化设计问题提供了新的思路和方法.     

基于混合粒子群算法优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统北大核心

为提高橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度,更好地实现智能整定参数与橡胶挤出机温度最优控制,采用混合粒子群(HPSO)算法优化Smith-模糊PID控制系统,完成对温度控制系统PID参数基准值的自动寻优。借助MATLAB软件辨识挤出机温控系统数学模型,搭建Smith-模糊PID温度控制系统。为避免粒子群(PSO)算法陷入局部最优,在PSO算法的基础上将社会因子分解为局部社会因子和全局社会因子,设计出HPSO算法对PID参数进行寻优;将HPSO算法优化系统前后的控制效果进行对比。结果表明:采用HPSO算法优化Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度更高、抗干扰性能更强,温度控制精度在±(1~1.5)℃以内,并且接近±1℃,完全满足橡胶挤出生产过程中对料筒温度控制的指标要求,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度以及挤出机械的智能化水平。     

基于混沌粒子群算法的钛合金薄壁筋铣削变形优化

针对薄壁筋受铣削力影响易变形的问题,提出一种基于薄壳划分和周期性施加铣削负载的变形仿真方法,通过仿真和试验两方面对比研究,分析了薄壁筋的变形过程并得出其变形规律。为了解决标准粒子群算法在优化铣削参数时容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于变异算子与自适应动态惯性权重的改进混沌粒子群算法,并以变形量为约束,铣削力最小为目标优化了铣削参数。结果表明:改进后的混沌粒子算法在全局搜索能力和计算速度方面相比粒子群算法显著提高,试验证明采用优化后的铣削参数组合可有效减小薄壁筋的变形。