并行遗传算法在汽车悬架系统参数优化设计中的应用研究

汽车悬架系统是一种典型的复杂多体动力学系统。目前国内外对其进行优化设计的方法从大的方面主要分为两种：确定性优化方法和随机性优化方法。遗传算法作为一种典型的随机性方法,在处理此类问题时显示出了良好的特性。但是随着问题规模的不断扩大,传统遗传算法的计算效率已无法满足要求。本文将并行遗传算法应用于汽车悬架系统参数优化设计,并在集群系统上对其进行了测试。计算效率得到了很大提高,取得了满意效果。     

改进遗传算法在智能悬臂梁模糊控制的应用

模糊控制器的设计是模糊控制系统的核心,而模糊控制器设计的关键部分是模糊规则,模糊规则的好坏决定了模糊控制系统的控制效果.而一般模糊规则是通过专家经验获得的,存在很大的主观性的缺点,本文以智能悬臂梁结构为研究对象,设计了模糊控制器,改进了遗传算法,提出了使用改进遗传算法对模糊规则进行优化的方法,并给出了遗传编码、适应度函数的确定方法,最后利用Matlab/Simulink建立智能悬臂梁结构的仿真模型,对模糊规则优化前后的智能悬臂梁振动控制结果进行对比.仿真结果表明,优化后的模糊规则使智能悬臂梁的振动幅度显著缩小,而且振动衰减速度明显加快.     

学习点云邻域信息的三维物体形状补全

在现实世界中,点云数据的采集方式有激光雷达、双目相机和深度相机,但是在机器人采集过程中由于设备分辨率、周围环境等因素的影响,收集到的点云数据通常是非完整的。为了解决物体形状缺失的问题,提出了一种使用局部邻域信息的三维物体形状自动补全的网络架构。该架构包括点云特征提取网络模块和点云生成网络模块,输入为缺失的点云形状,输出为缺失部分的点云形状,将输入与输出点云形状进行合并完成物体的形状补全。采用倒角距离和测地距离进行评估,实验结果表明,在ShapeNet数据集上,平均倒角距离和平均测地距离均小于多层感知机特征提取网络与PCN网络的值,两值分别为0.000 84和0.028。对于现实中扫描的点云数据进行补全处理也达到了预期效果,说明该网络有较强的泛化性,可以修复不同类别的物体。     

改进SURF匹配算法在并联机器人中的研究

针对传统机器人中图像匹配方法准确率低、匹配时间长的问题,提出一种新型的基于机器视觉进行加速稳健性特性（SURF）的改进算法。以SURF特征点检测为基础,利用增强高效局部图像描述符（BEBLID）替换描述子,实现高维到二值化的转换;以自适应设定阈值方法降低人为设定对匹配产生的影响,结合渐进一致采样(PROSAC)优化策略对误匹配点对的剔除方法,获取有效的匹配点对。实验结果表明：与近几年改进算法相比,该算法在正确匹配率和匹配时间上分别提高了12.06%、9.66%,可见在特征点对的提取和匹配处理上,该算法具有更高的实时性、准确性,能够满足产品检测机器人分拣的实时性要求。     

基于有限元模型的SRM相电流模糊补偿控制

转矩脉动是开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor,简称SRM)驱动系统中存在的一个突出问题。在SRM非线性电磁特性的有限元计算基础上,通过直接检测系统的输出转矩和模糊逻辑补偿控制器对SRM系统的相电流进行适当补偿,减小了转矩脉动成分。对一台四相、8/6极样机进行了仿真和实验。实验结果表明,通过对相电流的补偿控制能够使转矩脉动系数减小约50%,整个电机系统的平均输出转矩也得到了明显提高。     

开关磁阻电机磁固耦合建模与分析

针对开关磁阻电机振动和噪声问题,本文应用麦克斯韦应力法,考虑铁磁材料的磁饱和和边缘磁通效应,对气隙磁密和电磁力进行分析计算,建立了定子系统的磁固耦合非线性模型。并用有限元软件ANSYS对其进行分析验证。结果表明:该模型与二维有限元结果基本趋于吻合,在误差允许的范围内,且符合电机实际动行特点,验证了模型的有效性。     

基于不动点算法和K2(m)剖分的遗传算法的改进

针对n维闭包腔函数优化问题,把单纯形自映射不动点算法与遗传算法结合进行求解.首先将解空间利用同胚映射转化为n维标准单纯形,然后对n维标准单纯形进行K2(m)剖分和相应的整数标号得到个体的承载单纯形顶点的标号信息,依据顶点信息和函数设计编码和遗传算子,当个体的承载单纯形是全标单纯形时,算法终止,得到优化问题的近似解.算例...     

基于ANSYS的电机电磁场仿真分析

应用有限元数值分析软件（ANSYS）对一台4极16槽永磁直流电动机进行了空载、负载特性的数值分析。通过分析得到整个电机电磁场的分布及波形近似为正弦的气隙磁感应强度，分析结果有助于对电机进行优化设计和控制。     

智能桁架作动器数目与位置的多目标优化

通过对含有作动器的杆件进行轴力分析,推导出智能桁架节点位移函数,运用随机权重的方法将多目标优化问题转化为单目标优化问题;在轮盘选择的基础上对遗传算法的选择算子进行改进,利用改进后的遗传算法进行求解。以12杆平面桁架为例,对作动器的数目与位置布置进行优化,结果表明只需在杆件1处布置作动器,便可以很好的控制桁架的节点位移。因此,将随机权重方法和改进遗传算法运用于智能桁架作动器数目与位置的优化中,能够取得好的优化效果和较快的收敛速度,与固定权重的方法相比,避免了人为主观性的影响。     

压电智能结构振动主动控制传感器/驱动器的位置优化设计

应用ANSYS软件对压电智能结构建模,并计算其模态圆频率。采用D优化设计准则,并对该准则进行简化,用一种简单的方法将所选择的低阶模态振型转化为归一化形式,最后,仅用结构模态振型就可确定压电元件的最优位置,有效的避免了布置的随机性。考虑到粘贴压电元件对主体结构动力学特性的影响,该文采用线性二次型高斯(LQG)最优控制方法,设计Kalman滤波器,对模型过程噪声和量测噪声进行过滤。最后,该文以压电智能悬臂梁为例给出了系统的阶跃响应曲线,验证了此方法的有效性。