基于改进D?Lite遗传算法路径规划研究

针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D~* Lite遗传算法。该算法将D~* Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D~* Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

平板集热器(倾角)变化工况数值模拟

运用FLUENT数值模拟软件分析了平板集热器(倾角)变化对集热器传热特性的影响,保证其结构参数不变,通过对5组不同倾角(0°、30°、45°、60°、75°)的数值模型进行非稳态模拟,对模拟数据进行分析,得出了平板集热器不同倾角对集热器传热性能变化的影响。     

静电微量润滑气雾特性及其切削加工性能研究

静电微量润滑(Electrostatic minimum quantity lubrication,EMQL)技术可显著提高荷电润滑液滴在加工区域的润湿、渗透和沉积性能,改善气雾的润滑冷却能力,降低切削环境油雾浓度。在构建静电微量润滑切削加工系统的基础上,分析了EMQL下荷电电压对润滑油液滴粒径、分布、润湿性和沉积性的影响。研究了EMQL的稳态换热能力,加工环境油雾浓度和切削性能。最后通过刀具磨损分析,揭示了EMQL切削加工时的作用机理。结果表明:荷电后润滑油液滴的粒径减小,分布更加均匀,润湿和沉积性提高。与传统MQL比较,EMQL下的切削温度降低了～14%,环境油雾浓度减小了～8%,刀具磨损下降了～37%,工件表面质量提高了～28%。EMQL加工时,润湿渗透性能改善的小粒径润滑油液滴易在刀具-工件接触面吸附,渗透和铺展,利于切削界面的润滑与换热,车削加工性能更好。