基于AUTOCAD的板材优化排样问题的研究

分析了在有限长、宽的整体板料上对单一冲裁件优化排样的方法、步骤及其关键技术，重点讲述了冲裁件排样单元的构造和冲裁步距的求解，指出了冲裁件优化排样设计的特点。     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

冲裁件优化排样的最大截距法

从普通单排排样出发，建立了优化排样的数学模型，提出了计算最佳步距的方法即最大截距法，并阐明了基于图形实体数据计算最大截距和确定关键点的方法。用这种方法进行优化排样，充分利用了ＣＡＤ系统的图形实体数据，大大减少了计算工作量，提高了排样速度和材料利用率。     

两阶段启发式算法在矩形件排样中的应用

针对定制式木门家具生产过程中板材资源利用率低和常规启发式排样算法得到的排样结果切割工艺复杂的问题,采用启发式排样和优化排序相结合的方式,提出了两阶段排样方式和遗传算法相结合的组合式矩形板材排样算法。以两阶段排样方式为基础,通过对排样过程中物块摆放时会遇到的5种情况分别给出对应处理方案,提出了两阶段启发式排样算法,同时利用改进的遗传算法进行板材组号的排序优化。测试结果表明,该文算法取得了98.11%的最高资源利用率,算法输出排样方案的板材切割工艺得到了优化,提高了实际生产中板材切割的生产效率并降低了生产与时间成本。     

基于正交试验的板料冲压回弹多工艺参数优化

以U形板料为研究对象,综合考察评价了多个工艺参数对U形板料冲压回弹量的影响.通过正交表安排试验,对板料的冲压进行数值模拟获得冲压回弹量,取得试验数据.研究了不同工艺参数对板料回弹影响的程度,得到了使板料回弹量最小的参数组合.将正交试验法用于冲压工艺参数的优化,在保证一定的分析精度前提下,显著节省了工艺制订的时间,提高了工艺参数设计的效率.     

板类零件优化排样及余料利用研究

本文介绍了板类零件制造中的排样问题，并开发了基于AutoNest的板类零件排样工具。分析了企业板料余料的利用现状，研究了板材余料回收再利用的管理办法，并就排样零件数目较少、零件数目较多和几块余料板材的组合代替整板这三种情况进行了余料再利用的分析。     

计算机自动排样中NFP问题的算法实现

针对计算机自动优化排样过程中图形求交和定位这一关键技术，通过对传统排样算法进行分析，提出了一种基于图形区域的动态定位法，很好地实现了计算机对图形的自动定位，提高了排样的自动化程度。     

定序列矩形件优化排样的二维搜索算法

为了提高矩形件排样时材料的利用率,针对定序列矩形件优化排样问题,本文在"基于最低水平线的搜索算法"的基础上,提出了一种改进的矩形件优化排样算法——基于最低水平线的二维搜索算法.此改进算法在"基于最低水平线的搜索算法"基础上,进行了排样宽度的二维搜索,并将该改进算法与其他算法进行实例排样比较,排样结果表明,改进后的排样算法能有效地利用排样时产生的空白区域,在提高材料利用率上具有可行性和有效性.     

基于遗传算法的冲裁件对头双排算法

针对冲裁件排样中的对头双排建立了数学模型,该模型将对头双排和对头单排视为一个有机整体,从而扩大了最优解的搜索范围,对基于遗传算法的优化过程做了简要而全面的阐述,同时对算法本身做了进一步的优化,使得执行效率得到较大改善。     

矩形件和任意多边形排样问题的算法及应用

探讨了矩形件和任意形状图案的抽样优化问题的遗传算法求解，提出了剩余矩形表示法和条形图表示法。对于矩形排样，剩余矩形表示法提高了板材利用率，更容易得到较优解。对于任意形状图案排样，条形图表示法直接利用位图排样，不对图案作任何限制（允许有孔洞），排样速度很快。该算法已应用于智能印花分色系统中。     

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.     

离散变量板壳结构拓扑优化设计及其应用

将包含两类变量的桁架结构拓扑优化设计的概念及求解离散优化的相对差商法进一步推广到由板壳单元组成的板壳结构的拓扑优化，建立了包含两类变量的板壳结构拓扑优化设计模型，并采用相对差商算法进行求解．最后给出了一个特种车起竖油缸支撑横梁拓扑优化的工程实例．     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

液驱混合动力车辆的优化节能控制算法研究

提出了一种应用液压变压器搭建液驱混合动力车辆的设计结构,阐述了其工作原理.根据液压变压器的节能思想及其数学模型,对其排量及压力调节特性进行分析,得出系统处于能量回收态时,随液压变压器配流盘控制角规律变化的优化参数.此外,根据蓄能器能量回收最大化的优化条件,得出车辆处于不同调节状态时优化节能控制算法.仿真分析得出:车辆处于不同优化工况条件下,液压变压器与蓄能器各个变化参数与优化节能算法的控制关系,该优化节能算法可用于液混车辆实现能量回收最大化.     

局部约束阻尼层铺设的优化设计

在板状结构的抗噪减振中,约束阻尼层的铺设应用是非常广泛的,特别是局部约束阻尼的铺设。该文在Ansys环境下,主要研究了关于局部约束阻尼层铺设的优化问题。首先讨论了约束阻尼的有限元建模方法,然后应用该有限元模型,以提高前若干模态阻尼为目标,采用Cellular Automa-ta及该文改进算法(CAM)探讨了约束阻尼层的拓扑优化。在此基础上,提出了同时考虑局部约束阻尼拓扑形状优化和多设计参数优化的综合方法。仿真结果表明,该方法可以获得更高的阻尼添加效率,可以为板和圆柱壳等工程结构约束阻尼层的铺设提供一定的设计准则。     

基于Kriging代理模型的注塑产品翘曲优化

针对传统的基于CAE的注塑产品工艺优化方法精度不高、效率低,提出了Kriging模型与自适应粒子群算法相结合的集成优化策略.Kriging模型代替CAE分析作为粒子群算法迭代过程中的适应函数,大大减少了优化算法的计算量;同时,通过在粒子群算法中引入自适应惯性权系数,加快了粒子群算法的收敛速度.算例表明,基于Kriging模型与自适应粒子群算法的优化策略可以在小样本情况下获取较高的求解精度,并通过与标准遗传算法做比较,表明该优化策略同时具有较高的计算效率.     

微球聚焦测井仪推靠系统多目标优化设计

提出了基于极板速度、加速度以及推靠系统主传动机构传动角为优化设计目标的推靠系统优化设计方法。通过推靠系统的运动分析，根据实际工况，择优选取推靠系统中极板质心处的速度、加速度，作为推靠系统传动性能的评价参数。以此期望参数与推靠极板质心点处的运动速度差值均方根，加速度差值均方根，推靠系统主传动机构传动角差值均方根最小为目标，建立推靠系统的约束多目标优化模型。采用复合形-遗传算法中群体搜索策略和群体间个体之间的信息交换方法引入复合形算法中，来求解该约束多目标优化问题。获得了与期望值逼近程度较高、机构参数合理的测井推靠系统。最后，将优化结果与原设计的微球聚焦测井仪推靠系统进行动力性能分析比对，以验证其优化方法的正确性与有效性。结果表明，优化效果明显，对推靠系统的运动平稳性以及推靠极板的传力性能都有较大改善。     

改进PSO 算法在振荡式注汽速度优化中的应用

针对蒸汽驱恒定式注汽速度驱油效果差的现状,提出了一种基于改进PSO( Particle Swarm Optimization) 算法的蒸汽驱振荡式注汽速度优化方法。该方法建立了蒸汽驱注汽速度数学模型,采用改进粒子群优化算法对此模型进行求解并优化振荡式注汽速度,最后得到蒸汽驱振荡式注汽速度最优方案。改进粒子群优化算法引入混沌优化算子产生初始解,依据各粒子适应值的距离,完成对各个粒子的自适应变异,同时引入极值扰动算子对个体历史最优值和全局最优值实施随机扰动,加快了收敛速度,提高了种群的可进化能力。实验结果表明: 所建立模型准确,优化算法有效。通过此方法可指导蒸汽驱注采方案合理编制,指导蒸汽驱高效运行。     

基于模拟退火遗传算法的电液伺服马达超低速性能

针对电液伺服马达超低速运行时局部爬行及振荡现象,分析了密闭工作容腔内流量及压力的连续特性,采用了自适应改进模拟退火遗传算法,对马达超低速性能结构进行寻优解算,得出马达定子预过渡曲线及其包角范围和配油三角缓冲槽理论公式及最佳尺寸.通过仿真及实验研究,结果表明,该方法可以将遗传算法全局规划能力与模拟退火法局部优化特性进行有效结合,并具有良好的邻域特性和初值鲁棒性,其优化结果能够保证新型连续回转电液伺服马达跟踪0.001 °/s超低速斜坡信号和满足0.001 °的公差带要求.