受电弓正反向运行对弓网接触压力的影响

阐述了接触网检测车受电弓在接触网上的正向及反向运行时对接触网作用力的差别,实测表明受电弓在正反向运行时对弓网接触压力有影响。建议设计时速在120km/h以下线路的电力机车应采用正向受电弓的方式行驶,以保证弓网间良好的受流性能。     

基于遗传算法的多模型对象控制系统参数优化

针对多模型对象控制系统,基于遗传算法对PID控制参数进行寻优,分别建立不同工况下的模型,提出了以不同模型下的ITAE(时间乘以误差绝对值积分)性能指标加权和作为遗传算法目标函数的方法,寻优出一组最佳的PID控制参数,使得该参数在不同的对象模型下均表现出良好的调节品质,具有一定的实用价值。     

高速受电弓-接触网系统动态受流性能的仿真分析

采用了MSC-MARC软件对受电弓-接触网系统的动态受流性能进行了仿真,分别建立了接触网和受电弓两个子系统的有限元模型,通过接触实现了两个子系统的耦合,进行弓网的动态分析.通过仿真,将低速下得到的结果与国外的结果相比较,验证了软件分析结果的正确性.针对高速铁路一种受电弓-接触网的设计参数,对弓网之间的相互作用进行了分析,得到了高速下接触网的动态抬升量,接触压力和离线率,通过参数的调整保证弓网可靠作用达到良好的受流.对高速受电弓与接触网的相互作用进行了大量的仿真并对结果进行分析,为进一步研究高速下受电弓与接触网不同参数的配合奠定了基础.     

受电弓的建模与参数测试

针对受电弓的特点设计测试方案，特别是针对上框架的运动特性设计了受电弓侧滚和垂向振动参数的测试模型，并利用自行研制的测试设备对其进行解体测试。实际测得了受电弓的归算质量与各主要部件的质量、质心和转动惯量等参数。通过对受电弓各主要部分的运动特性进行分析，特别是对受电弓弓头部位的运动进行分析讨论，建立了包括受电弓侧滚运动、俯仰运动和垂向运动的力学模型。讨论了受电弓3个升角与升弓高之间的关系。研究结果表明：利用升角与升弓高之间的关系，可简化受电弓运动微分方程的推导；应用所建立的力学模型、实测数据以及简化公式可更准确地分析和计算弓网系统的力学行为。     

神经网络在高速接触网参数分析中的应用

接触网检测的目的是了解弓网配合关系,改善弓网受流状况,指导接触网维护,保证其安全运行,避免弓网故障的发生。本文将神经网络理论应用于高速接触网参数的分析,对弓网故障进行仿真。引入大量检测车实测数据,在相应的神经网络模型中训练,得出弓网故障的仿真结果。     

双质体振动筛的参数优化与仿真分析

将双质体结构振动筛简化为两自由度有阻尼的弹簧质量系统．建立数学模型，对主要技术参数进行优化，并对优化结果进行了仿真分析，验证了优化结果的正确性，得出如下结论：适当选取弹性元件的参数可以达到既不影响振动筛正常工作，又能有效降低振动筛噪声的目的。     

基于逆多体动力学的轮式悬架移动并联机械手参数优化研究

针对移动串联机械手不能很好的满足高速、大负载、准确作业等性能要求,提出轮式悬架移动并联机械手这一新的构型.基于逆多体动力学相关理论,考虑建模方法的通用性与完备性,在笛卡尔坐标系下构建了系统逆动力学模型,并以此为基础,综合考虑系统驱动电机能耗为优化指标,进行移动并联机械手构型优化.最后提出二维搜索优化算法并进行数值仿真进行验证,得到一组最优机械手几何参数.     

基于遗传算法的受电弓优化设计及其虚拟样机验证

在建立某地铁单臂受电弓简化几何模型的基础上,根据列车平稳受流对受电弓提出的各项要求,以受电弓升弓时机车前进方向上的纵向偏移量和弓头平衡杆的平动为目标,以受电弓正常升弓所需升弓转矩等为约束,运用基于遗传算法的多目标优化技术,对该型受电弓机构进行了优化,得到了使受电弓运动性能达到最优的几何参数.并运用虚拟样机技术对弓头升弓轨迹、升弓转矩和平衡杆摆动角度等优化所得参数进行了仿真验证.结果表明优化结构参数是合理、可行的.     

基于遗传算法的模糊控制模型参数优化的研究

模糊控制的精度取决于有关参数,如隶属度函数、模糊关系矩阵、传统 确定参数的方法是依靠人工。作者采用遗传算法来优化参数,大大地提高了模糊控制的精度。试验结果表明,先验知识和遗传算法的结合可以得到很好的控制效果。     

高速线切割加工工艺模型与参数优化的研究

目的建立高速线切割加工质量和加工速度的数学模型并在可控参数内进行参数优化。方法以45号钢为加工对象设计二次通用旋转组合试验,并基于多项式曲线拟合建立加工质量和加工速度的数学模型,最后应用遗传算法对模型进行参数优化。结果与结论该模型较准确地反映出机床的加工特性,具有一定的拟合精度和理想的预测精度,其加工参数的优化选取对操作者有一定的指导作用。     

遗传算法在铁路客车横向稳定性多参数优化中的应用

以典型铁路客车的动力学模型为研究对象,以车辆最大可行速度为目标函数,采用遗传算法对其横向稳定性参数进行了最优化的计算研究．结果表明：遗传算法在求解车辆动力学系统的参数优化问题中具有很好的适用性．尤其是对于多参数、多峰的非线性问题,该法提供了求解问题全局最优解的可能性．     

基于模糊遗传算法的水轮机调速器参数优化

针对目前使用遗传算法优化水轮机调速器参数存在寻优效率较低这一问题，提出了一种用模糊遗传算法优化水轮机调速器参数的新方法。通过引入自适应变化的变异概率和交叉概率，改善了遗传算法的寻优效率，并提出了分段加权的目标函数以改善水轮机调速器的反冲影响。仿真结果表明，模糊遗传算法寻优效率较简单遗传算法有了大幅提高，具有很强的鲁棒性。     

基于多目标遗传算法的高速电梯垂直振动参数优化设计

为了减小高速电梯在起制动过程中惯性力和曳引轮旋转失衡产生的激振力对运行中电梯垂直振动的影响,改善电梯的舒适性和安全性,以曳引比为2∶1的某型号高速电梯为研究对象,建立七自由度电梯垂直振动系统动力学模型,对电梯垂直振动系统进行动态特性分析,得到电梯垂直振动系统的7阶固有频率及轿厢瞬态响应;以电梯垂直振动系统中5个部件的刚度作为设计参数,采用多目标遗传算法对电梯垂直振动系统中的结构参数进行优化,对比电梯轿厢优化前、后的振动响应。结果表明,多目标遗传算法能成功抑制高速电梯运行过程中的垂直振动。     

汽车传动系参数优化的改进遗传算法

研究了六工况试验条件下，取主减速比和变速器传动比为设计变量，根据传动系的特点构造初始方程和变量分组准则，利用改进GA算法对汽车传动系参数优化问题建立数学模型。进而调整各参数，实现各参数优化匹配问题多解的求解方法，并用MATLAB软件来实现，实现了汽车设计中“确保经济性，提高动力性”的优化目标。     

双参数动力学系统中混沌的自适应控制

作者研究了双参数力学系统中混沌的自适应控制，然后将控制方法应用到ｍ维双参数动力学系统实例上，得到了很好的控制结果。     

基于改进免疫遗传算法的PID参数优化仿真研究

将改进免疫遗传算法与传统PID控制的参数优化进一步结合,利用免疫遗传操作自身的特点,同时引入疫苗的实时更新理念,保证了疫苗的先进性,加速系统对于全局最优解的搜索速度.以锅炉温度为例,经MATLAB-Simulink仿真证明,应用改进免疫遗传算法,对温度PID参数进行优化,使系统具有了更好的控制性能,也保证了锅炉温度的实时控制效果.     

基于改进免疫遗传算法的PID参数优化仿真研究

将改进免疫遗传算法与传统PID控制的参数优化进一步结合,利用免疫遗传操作自身的特点,同时引入疫苗的实时更新理念,保证了疫苗的先进性,加速系统对于全局最优解的搜索速度。以锅炉温度为例,经MATLAB-Simulink仿真证明,应用改进免疫遗传算法,对温度PID参数进行优化,使系统具有了更好的控制性能,也保证了锅炉温度的实时控制效果。     

模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法

提出了一种适合于模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法－－VPGA,通过对二维病态且难以极小化的单峰考评函数－－Rosenbrock函数的计算,证明了VPGA较标准遗传算法（SGA）具有较高的全局寻优能力,采用该算法对模糊控制空调器的比例因子进行了优化,并与单形调优法的优化结果进行了对比,结果表明,采用VPGA避免了局部最优问题,同时也提高了收敛速度。     

一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。仿真结果表明上述优化策略是有效的。     

差速双滚筒搅拌均匀性建模及多目标参数优化

为探究差速双滚筒的颗粒搅拌均匀性和参数最佳匹配值,选择线速度、滚筒倾斜度和搅拌叶片安装角作为独立变量,利用Box-Behnken方法设计了三因素三水平的试验方案,利用离散元法和响应曲面法建立了相应的数学模型,对模型进行了方差分析和参数优化,得到了差速双滚筒的参数优化匹配值.结果表明:差速双滚筒在细颗粒搅拌均匀性方面有优...