基于Kriging模型的注塑工艺稳健优化

为降低薄壁注塑件的翘曲变形,提出了基于Kriging模型的工艺稳健优化方案。特别地,研究并提出了基于变异粒子群算法的Kriging模型建立与优化算方法,建立了注塑工艺参数和翘曲变形之间的Kriging模型。通过实验设计、CAE仿真结果数据建立起Kriging模型,并结合变异粒子群算法实现了工艺的优化设计。在此基础上,为减少工艺参数波动对注塑件质量的影响,建立了注塑成型的6 Sigma稳健优化设计方法,提高了工艺的稳健性与可靠度。以汽车出风口壳体为计算用例,结果表明,基于Kriging模型与变异粒子群算法的工艺稳健优化策略在小样本情况下能够得到较高质量的稳健优化参数组合。     

基于Kriging模型的汽车车门抗撞性优化设计

提出汽车车门抗撞性优化设计的方法,利用拉丁方试验设计选择少量样本点,构建响应目标的近似模型,应用序列二次规划法进行结构优化。对比分析Kriging和多项式响应面两种近似模型对于车门侧撞响应的拟和误差,表明用Kriging模型构建车门抗撞性近似模型是合适的。计算结果表明提出的方法可以保证车门在满足抗撞性要求的前提下,实现轻量化设计。     

基于Kriging模型的圆锥动静压轴承优化设计

为提高圆锥动静压轴承的综合性能,以单位承载力下功耗最小和平均温升最低为优化目标,考虑几何结构约束条件,采用最优拉丁超立方进行设计空间的布点,进行有限元数值计算.基于计算结果,采用Kriging方法建立目标函数的近似代理模型.在此模型基础上,使用非劣分层遗传算法(NSGA-II)获得Pareto最优解集;最后通过权重系数...     

基于粒子群算法的冒口优化设计

为有效节约金属材料,提高经济效益,降低生产成本,根据补缩原理和生产实际,以冒口的体积最小为目标函数,运用粒子群算法和Matlab语言,对冒口直径、冒口高度、冒口颈直径等冒口尺寸进行了优化设计,优化仿真结果表明,在保证铸件质量的前提下,冒口的体积比常规的模数法设计结果减少了11.77%,优化效果十分显著,表明了粒子群算法应用于铸造行业的优化设计可行.     

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Kriging模型的等速万向节滑套冷精整工艺的优化

针对车用等速万向节滑套在实际冷精整后杯壁端部出现不平整的问题,基于Deform有限元分析软件,提出Kriging代理模型与粒子群算法相结合的方法,以杯壁高度差为优化目标,使用拉丁超立方抽样法对预成形件尺寸参数进行抽样、完成实验设计,通过数值模拟得到仿真结果,并拟合成相应的Kriging模型。采用MATLAB将Kriging模型与粒子群算法相结合,对因素进行全局寻优,得到最小杯壁高度差的预成形件尺寸。产品试制后,杯壁高度差由原来工艺的12 mm缩小为3 mm,验证了此优化方法的实用性和正确性,提高了锻件的材料利用率。     

基于Kriging代理模型和遗传算法的注塑件翘曲优化

翘曲变形对具有配合关系的两塑件的装配有严重影响。文章针对传统优化方法提出一种高效、精准的优化方法。基于Kriging代理模型,通过实验设计,建立工艺参数与翘曲值之间近似的函数关系;应用遗传算法,对工艺参数进行全局寻优得到翘曲值最小的工艺参数组合;在优化设计的基础上,研究各工艺参数对塑件翘曲值的影响趋势。结果表明,注射时间和保压压力对其影响较大,同时Kriging模型中的相关函数参数能够反映各工艺参数对翘曲值的非线性程度。     

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...     

基于粒子群算法的齿环精锻成形工艺参数优化

为提高同步器齿环热精锻成形的材料利用率,以初始温度、压制速度、摩擦系数、坯料内径和坯料高度作为设计变量,以充填性、成形缺陷和材料利用率3个指标的综合加权评分值作为优化目标,建立工艺参数与综合加权评分值的Kriging模型。应用Kriging模型结合粒子群算法,在可行变量空间内寻优,得到最优工艺参数组合为:T=697.5℃,v=190 mm·s-1,m=0.43,d=62.75 mm,h=12.5 mm。采用最优工艺参数组合进行工艺实验,锻件充填饱满,未见折叠缺陷,材料利用率提高至60.52%,为同类型的薄壁环型类锻件工艺参数设计及优化提供了定量的确定方法和依据。     

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.     

桁架结构焊接机器人工作站设计与研究

针对FANUC Robot M-10iA弧焊机器人的工作特点,设计了一种桁架结构焊接机器人工作站,特别是对机器人的工作方式和工作站的组成部分进行了新型设计。研究表明:采用双变位机的单机器人双工位焊接方式能够提高机器人的工作效率,扩大使用范围。     

混合遗传算法在机器人路径规划中的应用

针对传统智能算法在多障碍物环境下求解路径时存在忽视路径安全性,易陷入局部最优解等问题,提出一种融合粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和人工势场法(APF)的混合遗传算法(PA-GA)。首先,改进障碍物参数和算法的适应度函数,引入防碰撞距离与安全距离,保证路径安全性;其次,通过动态调整粒子群算法中的惯性权重增强粒子的搜索能力,加快算法收敛;然后,引入分群策略、等级交叉策略和人工势场法来改进遗传算法的交叉变异操作,依靠自适应调整交叉变异概率加快收敛速度;最后,将改进后的算法融合,保证混合算法在全局和局部的寻优能力。仿真结果显示,PA-GA算法具备了较强的寻优能力,且路径检索结果更好,收敛速率也更快。     

混合动力机器人加工动力学模型及优化设计研究

针对加工用混合动力机器人结构,提出混合机器人动力学模型和优化设计方法。建立混合机器人的动力学模型,综合考虑了机器人工作空间/机器体积比、横向刚度和低阶模态3个性能指标,分析设计变量对性能指标的影响。在此基础上制定机器人内部并联机构的设计问题和综合设计策略,对机器人的结构进行优化。通过搭建多自由度混合机器人加工实验平台,结果表明所设计的混合机器人在较大的工作空间内具有良好的静态和动态特性,验证了所提模型的合理性。     

基于Kriging代理模型的磁控电弧传感器参数优化方法

为提高磁控电弧焊缝自动跟踪系统的稳定性与跟踪精度,引入拉丁超立方取样试验设计方法和Kriging代理模型技术,建立磁控电弧传感器的参数（励磁频率、励磁电流、磁极间隙、线圈匝数）预测模型;分析磁控电弧传感器的主要参数对焊缝跟踪信号的影响规律及其在焊接过程中的稳定性;选取传感器参数的优化设计点,试验验证磁控电弧传感器参数优化的可靠性.结果表明,优化后的焊缝跟踪传感信号波形明显,且干扰少,由于提高了信号的信噪比,从根本上提高了焊缝跟踪的准确性和稳定性.     

基于桁架机器人的超声检测控制系统的设计

为了解决工件内部缺陷的精确探伤问题,提出了基于桁架机器人自动化超声波检测系统,并采用功率谱分析进行了缺陷回波信号的分析。研究设计了控制系统并编制了超声测试软件程序,由工控机和PLC组成的控制系统可以控制桁架机器人使其实现三维运动,同时驱动探头对工件进行精确地检测。与传统的超声检测方法相比,采用功率谱分析方法分析内部缺陷的超声回波信号可获得明显的不同缺陷的特征,可对内部微小的缺陷分辨更准确,提高超声检测精度。     

基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划

机器人轨迹规划是机器人研究中的一个重点方向,直接关系到机器人的工作效率。为了使机器人运动过程中角速度和角加速度连续,采用三次样条插值函数对运动轨迹进行规划。由于角速度过快和角加速度过大会导致机器人系统产生震动和冲击现象,因此利用粒子群优化算法对角速度以及角加速度约束下的机器人运动时间进行优化,使得机器人在平稳运行的同时保持运行时间最优。最后运用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,实验结果证明了该方法在机器人轨迹规划中的可行性。     

旋转电弧机器人V形坡口焊缝跟踪模型与仿真

通过建立旋转电弧传感器扫描V形坡口焊缝时焊枪空间姿态数学模型,提取焊枪三维信息,根据V形坡口焊缝特点,推导出焊枪纠正偏差后ABB机器人的工具坐标系相对于基坐标系的变换矩阵,结合机器人逆运动学,建立了ABB机器人对V形坡口焊缝跟踪纠偏的数学模型,并针对该模型的求解提出了一种渐进粒子群优化算法,利用LABVIEW并结合该算法对该模型进行仿真分析,得出了左右、高低跟踪偏差. 结果表明,模型具有准确性、有效性以及该算法的高效性,为旋转电弧传感器与ABB机器人相结合对V形坡口焊缝进行自动焊接提供了理论依据.     

基于QPSO的液压伺服系统PID参数的优化设计

根据液压系统的动力学模型,确定了PID控制器的控制对象,以综合控制性能为优化目标函数,运用量子粒子群算法对PID参数进行优化整定,优化实例的结果证明遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局优化解.     

基于Kriging模型的组合型腔注射模浇注系统多目标优化设计

针对非自然平衡布置的组合型腔注射模浇注系统设计的特点,提出了基于Kriging模型的浇注系统多目标优化设计方法。给出了Kriging近似模型的基本原理,针对组合型腔的特点,建立浇注系统多目标优化模型,在多目标优化模型求解中,基于Pareto最优提出了混合交叉变异的多目标蚁群算法,结合鼠标上下盖组合型腔浇注系统的设计实例,验证了该方法的实用性。优化结果表明:混合交叉变异的多目标蚁群算法具有较好的算法性能。     

基于Kriging模型的组合型腔注射模浇注系统多目标优化设计

针对非自然平衡布置的组合型腔注射模浇注系统设计的特点,提出了基于Kriging模型的浇注系统多目标优化设计方法。首先给出了Kriging近似模型的基本原理,再针对组合型腔的特点,建立浇注系统多目标优化模型;在多目标优化模型求解中,基于Pareto最优提出了混合交叉变异的多目标蚁群算法;结合鼠标上下盖组合型腔浇注系统的设计实例验证了提出方法的实用性,同时,优化结果表明提出的混合交叉变异的多目标蚁群算法具有较好的算法性能。