右后柱加强板拉深成形优化预测模型的建立

拉深是板料冲压成形的关键工艺,也是最复杂的成形工艺之一.文章将正交试验、人工神经网络和遗传算法结合起来,对板料的成形工艺参数进行优化,建立板料成形工艺参数的优化设计模型,并利用该优化模型最终获得满意的厚度最大变薄率和回弹量.     

基于均匀试验的碳纤维混凝土导电性研究

采用均匀设计方法对碳纤维混凝土(Carbon Fiber Reinforced Concrete,以下简写为CFRC)的导电性进行试验研究,并对其导电机理进行分析.借助DPS软件对试验结果进行处理,从而获得精度较高的以其电阻率为指标的回归方程,利用Matlab优化工具箱对回归方程进行优化,得到碳纤维、分散剂、硅灰最佳含量,同时从试验中得到各样本电阻率与龄期的关系曲线.     

基于神经网络与遗传算法优化γ-氨基丁酸的发酵条件

本文运用BP(back-propagatfon)神经网络优化红曲霉ZL307产γ-氨基丁酸的固态发酵工艺条件,建立了发酵条件与γ-氨基丁酸产量的关系模型,采用遗传算法对此模型进行全局寻优.神经网络结构为4-11-1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.989.遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度31.7℃、初始pH 4.6、初始含水量69.8%,接种量13.2%.在优化条件下,γ-氨基丁酸产量为0.518mg/g,含量比优化前提高了19.6%.     

超高强度钢高速切削工艺参数优化

针对超高强度钢高速铣削过程中刀具磨损严重的问题,采用金属陶瓷刀具对超高强度钢进行高速铣削试验,从而建立刀具磨损速率的预测模型.以切削速度、进给量和轴向切深3个切削工艺参数作为设计变量,以刀具磨损速率最小和切削效率最高作为优化目标,基于遗传算法对切削工艺参数进行优化,获得了最优切削工艺参数组合.     

基于望小特性不锈钢304板材激光切割工艺优化

为提高304不锈钢切缝表面的光洁度、减少毛刺量,进行了3 mm厚304不锈钢的光纤激光切割工艺试验。以激光功率、切割速度、保护气压和离焦量为影响因素,以切缝刮渣高度和倾斜区占比作为评价指标,构建正交试验方案L_9(3~4),研究工艺参数对切割质量的影响规律并优选最佳工艺参数。根据正交试验极差与方差分析得到工艺参数对刮渣高度的影响为激光功率>保护气压>离焦量>切割速度,工艺参数对倾斜区占比的影响为激光功率>离焦量>切割速度>保护气压,并分别得到了最小刮渣高度及最低倾斜区占比的工艺参数组;利用望小信噪比法对评价指标进行多目标综合优化,得到综合最优工艺参数组。试验验证表明望小信噪比法适用于激光切割工艺参数的优化。     

2A12铝合金切割工艺参数分析与预测

为了获得激光切割2A12硬铝合金的合理工艺参数,首先通过正交试验进行极差和方差分析,探究激光功率、切割速度和气体压力对切割质量的影响程度;其次运用Matlab神经网络工具箱建立BP神经网络进行训练;最后将训练好的神经网络与遗传算法相结合进行最佳工艺参数的预测。遗传算法最终得到了最优工艺参数,激光功率为2563 W,切割速度为2022 mm/min,氮气气压为0.62 MPa。     

正交试验法在塑件成形工艺参数优化中的作用

在未知塑件的合适工艺参数范围内,探讨正交试验法在塑件翘曲分析中优化工艺参数的效果.通过正交试验法安排试验,采用Moldflow软件进行工艺参数的优化,获得翘曲变形量.通过正交试验法获得了塑件的一组较优的工艺参数.在未知塑件的合适工艺参数范围情况下,用正交试验法寻求最佳的工艺参数并不是一个理想的方法,通过单一参数比较进行优化,在翘曲变形分析中可以取得一个最佳解.正交试验法在塑件工艺参数优化中无疑具有一定的指导作用.     

基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺参数多目标优化

为了对等离子喷焊工艺参数进行优化,提高喷焊层的质量,通过径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用.结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量.可见对等离子喷焊工艺的优化具有一定的参考价值.     

基于遗传算法的中低比转速离心泵优化设计

为了提高离心泵效率,建立了以损失极值为目标的优化模型.运用Matlab遗传算法优化工具箱对模型各参数进行全局寻优得到最佳的参数组合.通过泵各性能参数以及叶轮水力参数之间的相互制约设定约束条件.针对IS200/400-75/4泵进行优化,并且用Fluent软件进行整台泵流场的模拟对其性能预估.对优化前后的叶轮在设计工况下的流场进行了分析对比,得到离心泵扬程比优化前提高了3.85m,效率提高了2.9%.     

低温等离子体对荞麦杀菌工艺优化

为了研究低温等离子体对荞麦的杀菌效果,确定最佳杀菌工艺参数,以甜荞麦为原料, 在单因素试验基础上,以处理时间和电压为因素,杀菌量和色差ΔE为评价指标,进行响应面中心 组合试验,分析因子间交互作用,建立荞麦杀菌量和色差的回归模型。利用遗传算法进行综合优 化,得出最佳杀菌工艺参数。结果表明低温等离子体对荞麦杀菌的最佳工艺参数为处理电压 54 kV,处理时间 48 min。在该条件下,菌落总数为 2.64 lg（CFU/g）,色差 ΔE 为 1.83,多酚含量为 26.22 mg/g。低温等离子体技术可用于荞麦杀菌。     

基于GA和DEFORM的陶瓷材料切削力数值模拟

通过有限元仿真及材料本构模型修正、遗传算法优化、数值模拟以及车削试验，研究了车削陶瓷材料切削力变化规律.有限元仿真成屑对比结果表明，经典的Johnson-Cook模型的切屑为连续片状，与实际加工不符；模型改进后，其仿真切屑为块状崩碎屑，对陶瓷材料有限元仿真较为适用.依据简单单因素有限元仿真数据，利用最小二乘法进行了一元回归数值拟合，获得了切削力与单一参数的解析式，相关系数检验结果表明模型具有较高的精度.利用遗传优化算法，建立了切削力多元模型.通过单因素试验、正交试验进行了多元模型验证，结果表明该模型能够准确反映切削力变化规律，具有较好的可靠性.     

基于数值积分的车削加工时域仿真

建立了车削加工系统z向单自由度动力学模型,试验测试获得了CJ0625车床的刀架频响函数,并辨识获得结构动态特性参数.采用一种变步长方法进行时域仿真研究,该算法可以根据计算点主轴转速动态调整仿真步长,保证算法收敛,满足仿真结果精度要求.基于Matlab平台设计并编写了车削加工时域仿真软件.对时域仿真方法与频域颤振预测方法(叶瓣图法)进行了比较研究.给出了稳定切削、临界稳定以及颤振情况下的振动位移变化曲线.结果表明两种方法获得的车削加工绝对稳定切削深度误差小于607%.     

拟薄水铝石气流干燥过程数值模拟优化

对已建立的拟薄水铝石直管气流干燥系统数学模型,采用Matlab语言调用标准四阶 Runge-Kudra法进行数值模拟,给出高精度的数值解,现有烘干机的测试实验表明模拟结果与测试数据一致.对于多自变量参数干燥优化方程,以模拟方程为基础,确定相应的目标函数,采用多次正交试验法进行模拟试验,逐渐逼近最优值,最终获得了最优值,给出实际干燥系统的最优方案,其最优参数在实际应用中效果良好,并对参数匹配规律进行了分析.这些将为开发新的气流干燥系统提供有效的优化设计依据.图3,表8,参13.     

遗传算法的平板建筑结构瞬态隔振性能边界条件优化方法

基于遗传算法及平板建筑构件瞬态振动响应时域有限元模型,提出一种提高平板建筑构件瞬态隔振性能的边界条件优化方法.有限元模型可模拟任意弹性边界条件下平板结构的瞬态振动响应,并在此基础上引入遗传算法,以边界条件为优化变量、瞬态振动响应最小化为优化目标,对边界参数进行最优解搜索,最大程度提升平板建筑构件对已知瞬态激励的隔振性能.实例结果表明:运用所提优化方法可以在不改变平板自身参数(材质、尺寸、厚度)前提下,通过边界条件的优化设计,有效提升平板建筑构件的瞬态隔振性能.     

切割片减振降噪的优化设计

为了研究切割片在工作过程中的振动及噪声问题,基于有限元方法,借助于 ANSYS APDL有限元软件建立了切割片有限元模型;采用反转法施加载荷,简化模型及分析过程,在振动特性分析中,得出调整切割片结构参数可以降低切割片振动幅度的结论;基于振动能量与速度的平方关系,以测试点的速度平方和为目标函数,设计了优化程序对切割片模型进行调整优化,获得了一组最优调整数据,为实际生产提供了参考依据。     

遗传神经网络无速度传感器DTC系统的研究

利用交流电动机的磁链方程和定子电压方程构造神经网络速度观测器来获得电动机的转速,观测器简单易行,通过遗传算法来优化神经网络的权值,使神经网络的权值达到最优。最后通过Madab／Simulink仿真和实验研究,验证了系统设计的有效性和可行性。     

一维下料优化的一种新算法

针对一维下料优化问题,提出了一种基于启发式多级序列线性优化思想的新算法,即将下料优化问题转化为多级序列线性优化问题求解．每级求解时,在当前可行的下料方式中选择最优的一种进行下料。不断重复此操作。直到所有剩余的坯料数目均减小至零为止．原问题的最优解就是各个序列优化问题所求得的最优下料方式的总合．计算表明,与目前常用的整数线性规划或遗传算法相比较．该算法有结构简明、计算速度快、节材效果好的优点．     

遗传优化算法及含有模糊目标和模糊约束的机械优化设计

针对机械工程中的非线性约束优化的工程问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造浮点型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻优能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。对设计的算法与一般遗传算法、变尺度法以及随机搜索方法进行算例比较。对于含有模糊目标和模糊约束冗余系统可靠性优化设计问题 ,通过定义隶属函数 ,把问题转化为清晰的普通优化问题利用改进的算法求解 ,以提高求解的精度和可靠性     

接触器触头弹跳行为规律分析及算法优化

为了得到交流接触器触头弹跳行为规律,从机械振动角度出发,建立了触头弹跳运动微分方程并进行了求解,通过ADAMS/View交流接触器样机模型,将用户自定义的改进型遗传算法与动力学分析软件相结合,并选择相应的机械参数作为设计变量,对接触器触头系统进行优化设计.结果表明:通过遗传算法优化后的触头弹跳时间和最大位移分别降低了89％和93％.最后使用激光测距仪进行的实验结果与仿真误差在2％以下,验证了遗传算法与ADAMS软件相结合的优化设计方法在接触器参数优化问题中的优越性和可行性.     

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

用改进遗传算法求解TSP问题,并编制了完整的Matlab程序予以仿真实现．程序中选择算子采用最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,最后分析了最佳个体保存比例对寻优效果的影响．