利用QPSO算法的装配式建筑项目工序优化方法

针对装配式建筑项目中工序的合理安排问题,提出一种基于量子粒子群优化(QPSO)的工序优化方法。首先对项目工序进行编码,使其能够以量子形式表示。然后,根据综合考虑施工工期和成本的目标函数,利用QPSO算法对工序方案其进行寻优,得到最优方案。另外,为了提高QPSO算法的收敛能力,融入了变异机制来避免其陷入局部最优。在一个装配式住宅项目案例中的实验结果表明：提出的方法能有效降低项目工期和成本,具有较高的实用价值。     

基于小波神经网络的建筑BIM能耗预测算法研究（英文）

为了提高城市建筑能源管理的效率,从而实现节能减排目的,提出了一种基于小波神经网络的建筑BIM能耗预测算法。该方法首先根据限制因素建立了标准的建筑模型。然后根据简化原则,以某商务型公寓楼为例通过BIM技术对建筑模型进行了参数化。最后运用BP小波神经网络对模型能耗进行预测算。仿真实验结果显示,提出方法的预测误差在合理范围内,验证了其可行性。     

基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划（英文）

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。     

基于路径优化混合算法的自动化物流控制系统研究（英文）

为了提高自动化物流控制系统的效率,提出了基于路径优化的混合算法实现路径规划方法。在模型设计中,将仓库货柜设计适用于自动引导车无障碍行驶的矩阵排列,按照货柜编号与货柜物理位置进行建模,在自动引导车的路径规划设计中,将模糊算法与启发式算法相结合来完成目标函数求解。实验证明:相比于蚁群算法和模拟退火算法,本文算法在最优解求解和收敛性方面优势明显,在路径优化方面具有较强适用性。     

基于QFD-Taguchi混合方法的型模铸造工艺优化（英文）

采用基于QFD-Taguchi的混合方法对高温型模铸造的多种重要工艺参数进行确认和优化,以便获得A380合金最适宜的铸造密度。为研究型模铸造工艺的性能特征,首先确认关键工艺参数,选择合适的正交序列,然后进行均差和方差分析。通过基于QFD-Taguchi的混合方法确认和优化了型模铸造的工艺参数,并将之应用于实验中。结果表明,在所选参数中,注射压力是最重要的参数。注射压力对平均铸造密度变化的贡献约为61.483%。95%一致性水平的置信区间约为0.000718,验证了A380合金优化铸造密度的预估区间。     

基于多目标优化算法的汽车高强钢零件冲压过程优化（英文）

高强钢的冲压工艺参数对产品成形质量至关重要。文章研究了冲压工艺参数,如压边力(100kN~500kN)、摩擦系数(0.08~0.12)以及冲压速度(10mm·s-1~90mm·s-1)对产品成形质量的影响。为获得具有良好成形性能的冲压零件,基于中心组合实验设计方法设计有限元仿真方案,由此获得不同工况下的成形指标。采用响应面方法,建立优化模型;采用第二代非支配遗传算法(NSGA-II)优化工艺参数,获得帕雷托优化解;基于优化参数进行冲压实验,结果表明,有限元模型预测的成形缺陷符合实际情况。     

利用天然二氧化锰吸附铜（英文）

软锰矿的主要成分为MuO2,其可作为一种低成本的吸附剂使用,研究其对废水中铜离子的吸附分离作用。研究Cu(II)离子的初始浓度、溶液初始pH值、吸附剂用量和粒度对吸附过程的影响。结果表明:随着吸附剂的用量增加,吸附铜的比例增大。在不同铜浓度下,溶液的初始pH值为自然状态时的吸附量最大。当初始溶液浓度、初始p H值、接触时间、搅拌速度、粒径大小和吸附剂用量分别为0.0025 mol/L、自然状态、180 min、200 r/min和6 g/L时,软锰矿对铜的吸附率为96.5%。对吸附过程中的等温吸附曲线和动力学进行研究。结果表明:该平衡吸附数据符合Langmuir等温模型,而过程的动力学符合伪二阶动力学模型。     

不同优化算法在液力变矩器优化设计中的比较研究（英文）

液力变矩器广泛应用于汽车、客车、风力发电机、工程机械等各种变速器中。传统的设计方法由于精度差、适应性差,已不再适应液力变矩器设计和优化的需要,三维流场仿真在液力变矩器设计中得到了广泛的应用。随着计算流体力学与现代优化技术耦合研究的日益深入,迫切需要在液力变矩器设计中找到合适的优化算法。因此,采用四种常用的算法来进行基于响应面的叶片数优化,并对算法在全局寻优和约束处理能力方面进行评估和对比。结果表明:由于使用了大体量外部精英存档策略,AMGA具有最佳的搜索能力,NSGAII在处理约束方面优于其他算法;由于使用邻域交叉,NCGA在解的多样性及全局优化特性上表现较差。优化算法均表现出各个优点,没有哪种优化算法在所有性能上均达到最佳。研究探明了常用优化算法的优缺点,从而能够帮助设计者根据实际需要选择合适的算法。     

基于CS优化深度学习卷积神经网络的目标检测算法（英文）

目前对于形状比较复杂且密集摆放的工件,传统的工业机器人视觉分拣技术已经无法有效检测和识别。因此,为了提高生产线上分拣工件检测的准确率,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)优化深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法。首先对视觉分拣系统的组成进行了分析。然后采用经典的Faster R-CNN的模型结构来实现目标检测,并将CS优化算法应用到CNN模型的参数训练中,解决了反向传播的局部最优问题,同时提高了迭代速度。工件检测实验结果表明:相比于传统的CNN模型,提出CS-CNN模型具有更好的目标检测的准确率,提高了网络的收敛速度。     

基于优化粒子滤波器的体育视频目标跟踪算法设计（英文）

针对体育视频中的目标跟踪问题,提出了一种基于优化粒子滤波器的体育视频目标跟踪算法,以便提高目标跟踪的鲁棒性和跟踪精确度。首先通过背景减除实现目标的初步检测。然后基于RGB颜色直方图,结合粒子滤波和颜色分布来实现目标运动模型。最后对目标模型的更新条件进行优化,以便减少不必要的观测模型更新过程。对体育运动员比赛视频序列进行了测试验证,实验结果表明:该方法能够有效完成体育比赛视频中运动员的跟踪。与其他方法进行比较,提出的方法的平均误差更低且运行效率更高。     

基于改进CP-ABE算法的移动云计算数据安全访问控制方法（英文）

为了提高云计算数据访问的安全性及高效性,采用改进的CP-ABE算法来实现移动云计算数据访问控制。该方案将文件按不同的访问权限进行分级管理,将每种访问权限定义为一个权限模型,接着对多个权限模型结构进行整合。这种方案对密文的处理采用分享式的模式,所有权限模型均可共享该密文,有效减少每个权限模型存储密文的时间成本。实验结果显示,提出的分享式密文方案在加密和解密过程中可以有效减少时间开销,具有较强的应用价值。     

海底深部金矿采矿方法优化（英文）

对海底深部金矿开采方法的优化进行研究。首先,综合考虑技术可行性、安全状况、经济效益和管理复杂性4个方面,建立海底采矿方法优化的指标体系。其次,构建一个同时包含实数和三角模糊数的评价矩阵,对定性及定量信息进行综合表征。然后,提出一种模糊理论与TODIM方法相结合的混合模型。最后,以三山岛金矿为例,对该方法的可行性进行验证,并通过灵敏度分析证实该方法具有较好的鲁棒性。结果表明,所提出的混合TODIM方法能可靠有效地用于海底深部金矿采矿方法的选择,并可为其他类似海底矿山采矿方法优化提供参考。     

基于优质高效的数控铣削参数优化方法研究（英文）

为了实现模具制造过程的优质高效率生产,基于能量效率、表面质量为优化目标函数模型,采用非支配排序遗传算法进行参数优化。选择Cr12MoV模具钢材料进行单工步干式铣削沟槽正交实验,通过试验结果获得优化后最优的Pareto解集。考虑缩小优化结果的选择范围提升数控铣削方案的合理准确性,采用层次分析法对优化的参数组合方案进行评价分析。结果表明:应用层次分析法评价分析可以获得最佳目标参数组合方案,可实现数控机床加工模具钢过程中的高效率、高质量加工。     

利用钢渣烧结制备多孔吸声材料（英文）

以废聚苯乙烯颗粒为造孔剂制备钢渣多孔吸声材料,研究粉煤灰添加量、烧结温度、烧结时间和造孔剂掺加量对钢渣多孔材料性能的影响。实验结果显示,该方法制备的多孔吸声材料的显气孔率达到50.0%以上;材料抗压强度和平均吸声系数分别达到3.0 MPa和0.47以上。综合考虑材料性能、能源消耗和生产成本,较优的制备条件如下:粉煤灰添加量50%、废聚苯乙烯颗粒质量3.6g、烧结温度1100℃和烧结时间7.5h。     

基于PSO-ACO融合算法的物流车辆路径优化与控制研究（英文）

传统蚁群算法在解决物流配送路径问题时容易出现"早熟"问题,使路径寻找速度和优化结果受到影响。为更合理进行车辆路径调度管理,提出一种粒子群-蚁群相融合的物流配送路径规划算法,该算法充分利用粒子群较强的全局搜索能力和搜索速度快的特点,将得到的次优解转化为蚁群算法中的初始信息素的增量,最后利用蚁群算法的正反馈机制求解问题的精确解。研究结果表明:与单一算法相比,融合算法能快速有效地确定物流配送路径,具有较快的寻优速度和收敛精度,更合理的控制物流配送成本。     

基于改进遗传算法与Morphin算法的机器人路径规划方法（英文）

为了实现动态复杂环境下机器人路径的优化,在建立栅格地图模型的基础上,针对传统遗传算法的不足,一是通过改进适应度函数使得到的路径更加平滑,二是将改进后的遗传算法与Morphin算法结合起来,使得机器人能够实时有效的躲避障碍物。仿真实验结果表明:通过结合改进遗传算法和Morphin算法的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

汽车驱动桥调试作业仿真优化（英文）

汽车驱动桥调试是汽车总装配线上的一个重要作业,作业姿势不当会导致操作工人颈部和肩部疾病。利用DELMIA仿真软件对现场工作姿势进行人机工程学分析,并用快速上肢评估(RULA)来确定其风险等级,提出了改进操作的方案,并用仿真软件验证了其效果。结果表明:通过增加工作台阶,可以改善上臂和颈部的姿势,减少了工作紧张的风险;应用DELMIA可以对工作姿势进行量化评估,使分析过程更加直观和科学。     

柔性制造系统实时调度与优化研究（英文）

在FMS物流系统的实时调度优化方面,主要是针对AGV运输展开的调度研究。简要介绍了两种形式的AGV调度策略:基于遗传算法(GA)的AGV调度、基于粒子群算法(PSO)的AGV调度;将模型及调度优化思想以具体的实例进行验证,以已开发出的仿真程序为基础,在其中融入调度模块,通过实时运行的假定加工任务数据,证实实时调度优化后系统的任务完成时间有明显缩短,提高了整个系统的任务加工处理效率。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究（英文）

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

平面线圈型直线时栅参数优化方法的研究（英文）

提出了一种基于非线性规划遗传算法的平面线圈型直线时栅位移传感器结构参数的优化方法,与传统枚举法相比该方法在优化效率和效果上都有大幅度的提高。通过建立基于非线性规划遗传算法的数学模型对传感器参数进行优化,根据优化结果建立传感器物理模型进行仿真,并设计传感器样机进行实验。与枚举法优化结果相比较:优化效率提高了65%,谐波畸变率降低了10倍。在240 mm的量程范围内,测量精度达到0. 8μm。结果表明了该优化方法的可行性,优化后的传感器从结构上抑制了原始误差,实现了高精度测量。