锥齿轮传动的优化设计

锥齿轮传动装置进入稳态传动时,以传动装置的体积最小为目标,建立了优化设计数学模型,利用Matlab优化工具箱对其进行优化设计,给出了优化设计程序,经计算和分析,说明这种优化方法符合实际、准确可靠.     

基于遗传算法寻优的PID控制与仿真

目的:本文中介绍了遗传算法和基于遗传算法寻优的PID控制设计。方法:采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优。结果:并将结果与常规的PID控制方式进行比较,通过MATLAB仿真结果表明。结论:根据遗传算法寻优设计的PID控制器具有较好的动态品质和稳态精度。     

弧线锥齿轮和零度锥齿轮传动的计算机辅助设计

本文阐述弧线锥齿轮和零度锥齿轮传动计算机辅助设计的基本原理和方法。重点论述优化设计的数学模型、程序框图和计算机自动绘制锥齿轮零件图的编程原理。     

基于可靠度约束的弧齿锥齿轮参数优化

将弧齿锥齿轮的强度应力作为随机变量处理,建立了弧齿锥齿轮传动的优化设计数学模型,并对实例进行了计算。最后将计算结果应用于弧齿锥齿轮传动的设计中,取得了较好的效果。     

基于自适应遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优,并将结果与常用的PID参数寻优方法进行比较,仿真实验结果表明,在PID参数的寻优问题中,自适应遗传算法采用自动改变变异概率的方法,提高了控制系统的自适应性。     

直齿锥齿轮传动模糊可靠性优化设计

根据可靠性原理和模糊数学理论,按照优化设计方法,建立了直齿锥齿轮传动模糊可靠性优化设计数学模型。采用惩罚函数法对给出的实例进行了优化设计,设计结果表明：利用本文提出的优化设计方法比传统设计方法得到的目标函数值有较大下降。     

基于自适应遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优,并将结果与常用的PID参数寻优方法进行比较,仿真实验结果表明,在PID参数的寻优问题中,自适应遗传算法采用自动改变变异概率的方法,提高了控制系统的自适应性.     

基于枚举法的锥齿轮传动优化设计

本文首先讨论了枚举法在小型机械优化设计中的优点,给出了运用枚举法进行机械优化设计的方法,然后建立了锥齿轮传动优化设计的数学模型,最后运用枚举法对该模型进行了求解。     

基于遗传算法的PID参数优化设计

提出一种新的ＰＩＤ参数设计方法,以模糊化的性能指标为目标函数,以设计参数的取值范围及极限性能指标为约束条件,建立优化数学模型,结果表明,在Ｍａｔｌａｂ环境下,将遗传算法同Ｓｍｕｌｉｎｋ仿真技术有机融合,求解该优化模型,该法能有效提高编程效率,所得优化解大大提高系统性能指标。     

基于模拟退火-遗传算法的过程控制参数寻优研究

论述了如何将模拟退火算法与遗传算法相结合,并用于过程控制参数的优选,得到了适应度函数以误差最小为优化准则的最优参数,用该参数进行了二阶系统阶跃响应的仿真研究,取得了较好的控制效果,表明模拟退火—遗传算法用于过程控制参数的寻优具有较强的实用价值。     

基于MATLAB遗传算法工具箱的PID参数优化研究

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,遗传算法工具箱(GAOT)为遗传算法的推广和应用提供了良好的工具。针对传统PID的局限性,利用遗传算法工具箱对PID控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法几乎无超调,且过渡时间短,可获得比传统设计方法更优良的控制效果。     

免疫遗传算法在MATLAB环境中的实现

阐述了免疫遗传算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境下实现免疫遗传算法中抗原记忆、抗体促进与抑制、抗体多样性保持等功能的方法,并以智能交流接触器优化设计问题为例,说明免疫遗传算法与标准遗传算法相比的优越性及其在MATLAB环境中实现的可行性.     

基于改进遗传算法的控制器参数优化

针对标准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略.综合分析了它们对算法收敛性的影响.应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,并与传统的ZN法、简单遗传算法进行比较,仿真结果表明控制系统的时域性能指标有极大改善.     

双联内锥齿轮和圆柱齿轮传动研究

计算和研究了双联锥形齿轮和圆柱齿轮啮合时的齿面接触线,并分析了啮合时的特点和性能。     

应用遗传算法的齿轮传动优化设计

以一对齿轮机构分度圆柱体积之和最小为优化目标,建立了优化设计的数学模型。由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故通过神经网络方法拟合待求系数,结合遗传算法,应用matlab遗传算法工具箱寻求最优解,使求解过程得到简化,确保可靠地获得全局最优解。     

基于遗传算法的双圆弧齿轮传动的神经网络优化设计

针对常规设计中双圆弧齿轮体积较大的问题,在先选定螺旋角的情况下,以圆弧齿轮传动的小齿轮齿数、法面模数及齿宽为设计变量,以两圆弧齿轮的体积之和最小为目标函数,应用遗传算法设计理论,建立双圆弧齿轮传动的遗传算法优化设计的数学模型,采用神经网络对其进行优化.结果表明,应用遗传算法和神经网络相结合的方法对双圆弧齿轮传动进行优化设计,可以克服单纯用遗传算法的早熟现象和神经网络发生局部收敛的缺点,体积减少30%以上.     

基于遗传算法的连续采煤机滚筒参数优化设计

为设计优质高效的截割滚筒,根据连续采煤机滚筒的结构特点和工作状况,建立了以煤炭生产综合经济效益为总目标函数,以截割比能耗、载荷波动系数、煤岩块度和生产效率为分目标函数的多目标、多变量、多约束的滚筒优化模型,采用生物进化思想,基于遗传算法对在不同截割阻抗下的滚筒结构参数和运动参数进行优化,得出不同截割条件下连续采煤机滚筒的最佳运动参数和结构参数.该优化结果可用于指导煤炭企业生产,使其获得良好的经济效益.     

基于非线性规划遗传算法的汽车动力传动系统参数优化研究

研究了兼顾动力性和燃油经济性的汽车动力传动系统优化数学模型,以改善燃油经济性和整车动力性为目标,采用非线性规划遗传算法对某款轿车的动力传动系统参数进行优化研究并进行了仿真试验验证.结果表明:优化后原地起步加速时间降低了3.96%,整车多工况百公里油耗降低了8.23%.表明运用非线性规划遗传算法进行动力传动系统参数优化是可行的.     

基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。