激光切割路径优化的双重编码改进遗传算法

针对激光切割路径优化的特点,将其归纳为旅行商问题,并利用改进遗传算法进行求解。为使优化更具实际意义,建立了考虑时间距离和热效应的多目标优化数学模型。改进的遗传算法采用双重编码对轮廓扫描顺序和各轮廓的起始点同时进行优化。在编码设计时,被切割件除考虑多边形情况外还考虑到圆及椭圆的情况,通过构建的适应函数将多目标函数转化为单目标优化问题,同时为提高算法的优化性能,适应函数采用动态控制,并改进了交叉与变异操作。仿真结果表明,该算法能有效地对激光切割路径进行优化。     

复杂曲面砂带磨削自适应刀具轨迹优化算法

多轴数控砂带磨削刀具轨迹优化是复杂曲面加工领域的难点之一.本文以复杂曲面多轴数控砂带模削刀具轨迹优化为对象,建立了以刀具效率、刀具路径长度和加工时间为目标的优化目标函数.通过分析砂带模削宽行和弹性加工特点对加工精度的影响,提出了考虑磨削过程中的刀具变形与砂带磨损,建立误差补偿机制,保持磨削量稳定的自适应优化算法模型,设计了算法步骤.     

采煤机自适应记忆切割

针对以往的采煤机记忆切割技术在我国复杂地质条件下不适用的情况,提出了基于模糊控制理论的采煤机自适应记忆切割技术,设计出了采煤机位置、姿态定位系统和采煤机自适应切割模糊控制系统.该系统可以获取采煤机任意位置处的姿态和状态信息,自动跟踪所记忆的切割路径,基于模糊控制理论对是否截割到岩石进行判断并做出最优的处理方案.通过实验室的路径跟踪实验和西安煤矿机械有限公司的自适应调节实验证明:该技术在实现采煤机记忆切割的基础上能够识别出滚筒到切割岩石时的异常状态,并对牵引速度和滚筒高度做自适应调节,能够满足复杂地质条件下对采煤机的控制要求.     

复杂建筑火灾中的人员疏散路径多目标规划

针对复杂建筑火灾中的人员疏散动态路径优化策略问题,以火灾情境下的动态疏散网络数据模型为基础,结合网络流优化和群智能方法,构建以最短时间、最小风险水平和最大疏散容量为目标的路径优化模型.通过改进的自适应果蝇算法,实现了节点和路径容量受限的动态疏散路径规划.通过对所建模型的性能测试和疏散过程实验,验证了多目标路径优化模型的有效性.实验结果也反映了多目标路径规划策略更加贴近复杂建筑火灾中的人员疏散实际情况,对于规划不确定因素影响下的复杂空间疏散路径具有可行性.     

复杂轮廓激光切割路径优化算法的研究

激光切割的加工路径优化问题实质上是如何缩短激光头在轮廓间移动的空行程距离.复杂轮廓的切割顺序的生成必须考虑轮廓的嵌套问题.本文以轮廓位置关系为约束条件,根据图论原理将加工路径优化问题归结为广义旅行商问题(GTSP).提出了先按照轮廓位置关系构造树形结构,然后以加工起点为基准点按照从内向外的顺序遍历树形结构的优化算法,并给出应用实例.实验统计表明,使用该算法可将激光头空行程距离减少10%以上,明显的提高了激光切割的效率和质量.     

综合显示控制系统的设计与实现

针对飞机的综合量示控制系统,为了特大量复杂的数据通过显示嚣呈现给飞行员,采用图形开发软件IData来设计图形显示,实现了座舱信息图形化综合显示控制功能,系统综合化程度高、人机工效良好,通用性强,可兼容多载机平台,符合了座舱显控系统高度综合化的发展趋势.     

考虑多目标的单元形成问题建模

在构建单元时,将制造过程中的多工艺路线选择问题转换为各道工序加工设备的选择问题,设置新购设备成本最小、跨单元加工次数最少、单元内零件工艺路径相似性最高以及整体设备利用率最高为目标函数,实现了多条工艺路径并行,并在计算设备利用率时用设备成本加权,突出了昂贵设备利用率.统一对各目标函数进行去量纲处理,将复杂的多目标函数问题变为单目标函数求解.最后基于遗传算法结合实际工厂数据进行验证.     

基于平行坐标法的发动机多变量设计优化数据相关性分析

为有效利用发动机设计分析和优化计算中产生的多变量数据,应用平行坐标法对数据进行可视化.首先将设计方案点映射为平行坐标系中的一系列多边折线,然后采用一定赋色原则解决大量数据点引起的图形重叠问题,并采用一定交互手段选择不同的设计变量、目标函数和约束,最终根据平行坐标与笛卡尔坐标的映射关系,结合各坐标轴上颜色变化趋势分析各设计变量、目标函数和约束之间的相关关系.该方法将多变量相关关系分析问题转变为二维模式识别问题,为设计优化提供一种直观有效的辅助分析手段.某型发动机设计优化数据相关性分析实践证明了该法的有效性.     

基于多目标遗传算法的起重机吊装路径规划

采用改进遗传算子操作策略的遗传算法以解决起重机三维空间多目标吊装路径的规划问题.首先建立起重机作业场景和位姿空间的数学模型,将起重机的空间多自由度路径规划问题转化成平面路径点的求解问题.然后确定以吊装路径最短、安全性最好和运动形式变化最少为优化目标,通过添加记忆算子为插入算子和变异算子选取合适的方向和步长进行多目标优化操作.实验证明该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的路径供决策者选择.     

基于改进萤火虫算法的移动机器人多目标路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人的路径规划问题,提出一种面向多目标同时优化的改进萤火虫算法;该算法利用栅格地图对机器人作业环境进行建模,将Pareto支配关系引入到萤火虫个体的亮度评价过程,构建精英库保留算法迭代过程中的Pareto非支配解,采用自适应网格划分策略维护种群的多样性;以路径长度、路径安全性和路径平滑度为目标进行运动路径的搜索与优化。仿真结果表明,与经典的带精英策略的非支配排序遗传算法相比,面向多目标同时优化的改进萤火虫算法求得Pareto非支配解集更优越。     

混流柔性加工单元自动导引小车的调度优化

多品种混流柔性加工单元中的自动导引运输车(AGV)数量和运行路径直接影响单元的运行效率.在考虑产品加工工时、批量需求、设备物理位置等约束下,以最小化搬运任务时间为优化目标,基于改进Memetic算法,通过编码和搜索机制的调整,对不同AGV数量以及不同设备加工任务分配方案条件下的调度策略进行协同优化求解,有效避免了迭代过程中易出现非法解的状况,从而获得了AGV最优调度路径.最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

一种改进栅格蚁群算法的机器人路径规划

针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出了在复杂环境下移动机器人的一种路径规划方法,采用栅格蚁群算法规划出全局优化路径,通过信息素的存储方式的改进、距离启发信息调整和蚂蚁回退策略,从而使机器人能够安全顺利的到达目标点,实验结果表明所述方法对环境复杂程度的适应能力很强,能在较短时间内找到最佳路径.     

基于局域降维Dijkstra算法的校园送餐机器人多目标路径规划

针对校园送餐环境进行建模,构造主要道路的通行地图,对校园送餐进行路径规划.使用送餐路段地理坐标建立送餐网络模型,结合拓扑地图建立相应数学模型,将送餐过程中的多目标影响因素转化为单目标形式,提高规划的实用性.在使用Dijkstra算法进行路径最优规划的同时,通过建立节点邻点集合,对原始的迭代过程进行了优化和改进,减小了搜...     

路网拥塞控制中的多目标路径决策模型研究

智能交通系统领域中的路网拥塞控制是解决路网拥塞问题的主要手段之一,针对该问题,利用自底向上的agent建模方式,构建一种多目标路径决策agent移动模型.在该模型中,车辆agent兼顾最短路径和拥塞避免两个优化目标,通过车辆agent行驶距离最短(最短路径)和途经区域的拥塞程度最低(拥塞避免)两个目标优化来动态进行路径决策.基于多目标路径决策移动模型一方面能够实现对交通拥堵路段的分流控制,另一方面能够挖掘网络拓扑结构中易发生拥塞的路口的共同特征,为路网拥塞控制提供帮助.仿真实验结果表明,该模型能较好地改善路网结构中的拥塞路段.针对不同链路密度及链路分布的网络所进行的仿真实验结果进一步表明,路网结构的链路密度对拥塞路段出现在网络中的地理位置影响不同,而路口节点位置影响其拥塞程度;网络结构的链路分布形态对发生拥塞路段的地理位置和拥塞优化结果具有直接影响.     

分层实体制造技术中激光切割路径的优化

在分层实体制造中，激光切割路径和切割速度影响每层的切割加工时间，在切割速度一定的情况下，激光切割路径的优化与否将直接影响每层的切割加工时间，本文对激光切割路径进行优化的方法，可以减少一些不必要的移动路径和缩短空行程位移，从而达到提高加工效率的目的。     

多传感器信息融合的智能故障诊断

针对传统故障诊断方法只利用单一参数对复杂系统进行诊断具有信息不完备和不确定性的问题,提出了一种基于PCA和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法.该方法基于PCA对信息融合的多维数据进行降维处理,并利用证据理论实现对非精确信息的正确推理,解决了信息融合数据的组合爆炸问题,从而得到精确的诊断结果.将该方法应用于火电机组的汽包锅炉给水控制系统故障诊断中,实现了对控制系统中主要参数的故障检测,有效提高了控制系统工作的可靠性.     

基于改进势场蚁群算法的AGV路径规划

针对传统蚁群算法用于路径规划问题时易出现初期搜索盲目性以及易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的势场蚁群算法.首先将人工势场算法融合到蚁群算法中,通过障碍物和目标点产生的势场合力作为部分启发信息,减小路径搜索初期的盲目性,从而加快算法的收敛性;然后对算法中的路径选择策略进行了分析和优化,通过设置临时禁忌表排除部分栅格...     

复杂采空区三维散乱点建模技术研究及应用

以采空区三维激光扫描系统探测获取的原始数据为依据,针对复杂采空区散乱点云数据,研究提出运用一组等间距的垂直于包围盒走向方向的平行切割面,对散乱点云进行区域划分进而构建空区实体模型的方法.首先确定等间距平行切割面的方向和间距,对散乱点云数据进行划分;其次运用最小距离法确定散乱点云的位置即所归属的切割面;最后运用凸包最小距离法对每个切割面上的散乱点进行排序,成为有序点后对其进行建模.应用表明,研究所形成的建模方法可实现对复杂采空区散乱点云的精确建模.     

基于多目标遗传算法的路径规划

研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗传算子.实验证明,该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的多条路径供决策者选择.