基于遗传算法的注射参数优化

传统的注塑模CAE分析可以事先发现注塑成型中的潜在问题,如翘曲等,但是不能实现注塑工艺参数优化。本文提出了基于遗传算法的自动化参数优化方法,并设计了旨在减少塑料制品翘曲问题的参数优化算法,以证明其可行性。     

高速切削数控机床的验收

文章通过阐述高速切削数控机床在机械、模具行业的广泛应用来导入机床的验收流程,突出机床验收是用户购买到合格机床的重要保障,针对职业院校在高速切削数控机床验收经验少的特点,提出一些参考性的意见,以避免采购者在购买机床时因机床制造质量问题所造成的不必要的损失。     

高速切削理论在机械加工中的应用

对高速切削现状与发展作了概括介绍.     

用于高速切削加工的磁力轴承主轴特性

介绍了用于高速切削加工的磁力轴承主轴的结构、刚性曲线及其耐磨损、低功耗、高精度、高速度等主要特性，并通过与传统的各类轴承主轴的比较，揭示出磁力轴承主轴的优良特性及其广阔的使用前景     

微小型车铣加工切削参数优化设计

通过建立微小型车铣加工生产率和单件生产成本目标函数,考虑相应的约束条件,构建切削参数优化选择数学模型,从优化理论的角度探讨微小型车铣加工切削参数优化问题。运用基于K-T(Kuhn-Tucker)方程解的方法和多目标优化的灰色—混合离散变量寻优算法,借助MATLAB编程进行优化计算,并用计算结果指导试验,试验证明优化结果是合理的。     

陶瓷刀具干切削淬硬钢时切削参数的优化

采用陶瓷刀具对淬硬轴承钢GCr15进行干切削对比试验,通过Kistler切削力数据采集系统测量不同切削参数下陶瓷刀具所受切削力大小。用极差分析法对试验结果进行分析,结果表明:切削用量各要素中,切削深度ap的不同水平对试验指标Fz的影响最大,是主要因素;其次是进给速度f,而切削速度vc所取的不同水平对试验指标影响不大,是一般因素;试验选取的各因素水平中,使切削力最小的优化组合为vc=125m/min,f=0.08mm/r,ap=0.1mm;综合考虑生产率等因素,可得到较优组合为vc=125m/min,f=0.12mm/r,ap=0.1mm。     

基于ABAQUS的高速切削锯齿形切屑仿真

为了更好地研究在高速金属切削过程中出现的锯齿形切屑的形成机理,以ABAQUS/Explicit软件为平台,利用有限元方法对AISI1045的高速切削过程进行了建模与仿真,建立了分离线模型,利用拉格朗日网格划分方法对模型进行了网格划分,实现了仿真功能,获得了在锯齿形切屑形成的过程中,应力、温度、切削力和总能量随时间变化情况的数据。在此基础上,以绝热剪切理论为基础分析了锯齿形切屑的形成机理。研究表明,在应力和温度图中,有明显的绝热剪切带,说明了用绝热剪切理论分析高速切削塑性材料的可行性;锯齿形上升的总能量图说明了加工过程是一个有规律的振动的过程;切削力的波动图说明了切削振动的频率过大。     

模具制造的高速切削加工技术

介绍高速切削工艺的特点及在模具中的应用要求，并对我国模具生产应用做了论述。     

高速切削技术在机械加工中的应用

高速切削加工技术(HSMT)是目前各项先进制造技术中快速发展且应用前景极为广阔的一项先进应用技术,它已经被广泛地应用于汽车、航空、航天和模具制造加工行业。     

基于变长编码的遗传算法在纸卷切割中的应用

针对造纸生产中的纸卷切割问题，提出了一种基于变长编码求解纸卷切割问题的遗传算法。该算法实现简单、求解快速，应用于某造纸企业销售管理信息系统优化排产计划模块中运行效果良好。     

基于遗传算法和BP网络的造纸废水处理预测研究

在造纸废水处理过程建立出水COD预测模型中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,根据遗传算法(Genetic Algorithm-GA)具有全局寻优的特点,将两者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法--GA-BP算法;仿真结果表明,预测模型具有较强的学习能力和泛化能力,同时,建立的GA-BP模型预测输出的平均误差仅为0.88%,说明此模型可以有效、可靠地预测造纸废水出水COD.     

高速锯切系统的结构设计、工作原理与计算

介绍高速锯切系统的结构设计及工作原理,分析生产线运行速度与锯切速度的关系,阐述高速锯切系统的适用范围和使用注意事项。     

基于遗传算法的造纸企业优化排产方法研究

针对造纸企业排产的特点,提出了一种基于小生境技术的遗传算法求解排产问题.该算法在基本遗传算法随机搜索能力基础上加入小生境技术,使用了倒位算子,实现简单,求解快速.经多次仿真证明,运用该法求解造纸企业的排产问题效果良好,实用价值很高.     

遗传算法用于巧克力裹包推料机构的优化设计

通过对巧克力裹包推料机构优化的分析,讨论了遗传算法（简称GA）用于固定凸轮五连杆机构的优化问题,构造了推料机构的遗传基因确定性与随机性选择策略,实例证明了算法的有效性和正确性,有效的解决了巧克力裹包推料机构优化设计中求解多参数单目标优化的问题.对遗传算法在机构优化及其他相关问题中的应用具有积极的意义.     

遗传算法对红景天苷缓释微囊制作参数优化的研究

本文在建立适应度函数、选择编码方案、确定遗传操作、选取控制参数的基础上，研究了缓释微囊神经网络模型的遗传算法优化。得到的最佳工艺参数为海藻酸钠与红景天苷质量比为2，海藻酸钠浓度为3％，壳聚糖浓度为0．5％，氯化钙浓度为1％，pH6．35，该工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的加权和明显大于试验的结果，比最好的大14％；且最佳工艺参数下目标的预测值和试验值基本相符，可以满足实际需要。遗传算法用于缓释微囊神经网络模型的工艺参数寻优是可行的。     

改进遗传算法PID参数优化在吹贯蒸汽流速控制中的应用

纸机干燥部吹贯蒸汽流速控制是解决烘缸积水问题的一项重要措施。吹贯蒸汽流速控制通常采用PID控制器,而传统的PID控制方法的控制精度较低、参数整定耗时较长,难以达到理想的控制效果。本课题在对基本遗传算法进行分析的基础上,提出了一种改进的遗传算法,并将该算法用于PID控制器参数优化,实现对纸机干燥部吹贯蒸汽流速的精确控制。MATLAB仿真实验结果表明,与常规PID控制器和基于基本遗传算法的PID控制器相比,基于改进遗传算法的PID控制系统具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点,能够获得理想的控制效果。文中所述算法已投入实际应用,明显提高了二次蒸汽的利用效率,能够获得可观的经济效益。     

基于遗传算法和差分进化的高速冲床运动学优化

提出一种可以实现自身动平衡的高速冲床的新型传动机构。针对优化算法的缺陷,提出一种遗传算法与差分进化相结合的混合算法,并阐述了该算法的流程。将该机构简化,进而建立其优化模型。利用混合算法对其进行优化,得出优化前后冲压滑块的运动学特性比较图。结果表明,优化后的结构在高速冲压时具有更好的输出运动特性,表明该算法是一种非常切实有效的优化算法。     

苹果渣多酚提取工艺的神经网络建模与遗传算法优化

本实验建立了苹果渣多酚提取工艺的人工神经网络模型,研究了提取工艺神经网络模型的遗传算法优化技术。结果表明,结构为4-9-1的神经网络能较为精确的拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出与实验结果的相关系数为0.985;遗传算法优化出的最佳提取工艺参数为乙醇浓度为62%、乙醇溶液的体积与苹果渣的质量之比为14:1,温度为69.7℃,提取时间为5.9h,该工艺参数下的提取率明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大16.9%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取率之间的关系,用遗传算法优化工艺参数,能设计出最佳的提取工艺参数。     

基于遗传神经网络求解机械手逆运动学问题

首先采用神经网络逆辨识模型建立机械手的逆运动学模型,结果显示该法不可行,然后采用神经网络模型和遗传算法相结合的方法来解决其逆运动学控制问题,结果表明此方法即便是在系统不存在其逆映射时,也能获得很好的效果,从而验证了该方法的有效性。