基于改进狼群算法的井下排水采气超声速喷嘴优化

相比于超声速喷嘴,传统板孔喷嘴雾化效果不佳、携液能力不强。采用改进狼群优化算法,利用计算流体力学数值模拟,对超声速喷嘴的外形进行了优化设计,以期提高井下排水采气效率。研究结果表明,改进狼群优化算法,具有高效的全局寻优能力。优化后的超声速喷嘴喉部靠后,扩张段曲率增大,产生的高强度正激波,能够增强气流中液滴流动的不平衡性,提高喷嘴的雾化效果,加速后的气流具有更好的携液能力,对于气动法排水采气具有一定的工程指导价值。     

采用改进回归型支持向量机的滚动轴承剩余寿命预测方法

为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法。提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PCA)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并将其结果与灰狼群算法(GWO)优化的SVR、网格搜索算法(GSA)优化的SVR和长短期记忆神经网络(LSTM)模型所得结果进行对比分析。仿真结果表明：与其他方法相比,采用所提方法得到的轴承剩余寿命预测均方误差分别降低了44.74%、66.67%、77.27%,决定系数则分别提高了7.25%、20.72%、11.94%,该结果说明了所提方法在轴承剩余寿命预测应用方面的优越性。     

基于改进狼群算法的AGV路径规划

针对自动引导小车(automated guided vehicle, AGV)全局最优路径的求解问题，文章利用栅格法对环境进行建模，提出一种基于改进狼群算法(improved wolf pack algorithm, IWPA)的AGV路径规划方法。该算法采用混沌映射形成初始种群，增加种群多样性；对探狼游走行为引入随机策略，扩大搜索范围；对头狼的选择引入Metropolis准则，增强算法跳出局部最优能力；改进猛狼奔袭策略，提高算法后期寻优效率。通过8个典型测试函数的仿真实验结果表明，改进的算法在寻优速度和精度上均有较大的提高。将改进的算法应用于路径规划仿真实验，结果表明，相比于传统狼群算法，改进的狼群算法在解决AGV路径规划问题上更有效。     

基于改进蚁群算法的工业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机械臂路径规划中存在的问题，如路径过长、收敛速度慢等，文章提出一种改进的蚁群算法。首先将蚁群分为外层蚁群和内层蚁群，分别设计不同的启发函数来提高搜索效率，并引入安全因子提高机械臂运动过程的安全性，利用外层蚁群初始化信息素，引导内层蚁群进行全局寻优；为了加强优质种群的寻优能力，在信息素更新原则中引入狼群的猎物分配机制，同时改善部分路径信息素浓度，防止算法陷入局部最优；得到的机械臂末端有效路径再经过机械臂逆运动学运算和碰撞检测，转化为一条机械臂最优位姿路径。仿真实验表明该算法能为机械臂在不同环境中规划出一条符合运动要求的避障路径。