机床温度测点优化方法研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.     

基于能量原理的等效静态载荷法及其在活塞动态优化中的应用

针对位移等效静态载荷法在求解结构动态优化时遇到的等效关键时间点不合理、等效结果误差大等问题,提出一种基于能量原理的等效静态载荷法.该方法通过将结构动态响应解空间进行谱元离散,识别出结构的关键时间点,并在该时间点构建了基于能量等效的动态载荷静态转化数学模型.应用优化算法搜索得到了等效静态载荷集的最优解,从而将结构动态优化问题转化为静态优化问题求解.最后,通过在某柴油机活塞油腔结构的动态优化设计中的有效应用,验证了能量等效静态载荷法的有效性和工程实用性,拓展了等效静态载荷法的理论范畴,同时为复杂结构动态响应优化设计提供了一种新的思路.     

基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化

摘要： 针对复杂曲面分片后的喷枪轨迹组合优化问题,利用哈密尔顿图将其转化为广义开环旅行商问题(OTSP),采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略,首先引入隶属云模型来自适应调节蚁群算法中控制的随机性,然后引入K-opt局部搜索策略的基于改进隶属云模型蚁群算法(MCMACA)对喷枪轨迹组合优化的OTSP问题进行求解.仿真结果表明,改进隶属云模型蚁群算法的全局搜索性和局部收敛性更佳,在复杂曲面上对喷涂机器人喷枪轨迹进行优化具有明显的优越性.
关键词： 组中图分类号：文献标志码： A     

森林救火问题的多参数优化模型

讨论了无风情况下的森林救火问题.在考虑消防队员体力因素对灭火速度的影响情况下,构建了以森林损失费用与消防救援费用之和最小为目标的多参数优化模型,并通过实例对模型进行检验和评价.     

基于执行器能量消耗的并联机器人优化

并联机器人在执行任务过程中的能量消耗特别严重,为此本文以其3个主动执行器的电能消耗最小化为目标对3-RRR平面并联机器人进行尺度优化。在3-RRR机构运动学分析的基础上推导出机构的逆运动学方程,分析了3-RRR机构常见的4种工作模式。采用粒子群算法确定3-RRR机构的连杆和平台质量的最优值。根据优化结果进行仿真和对比分析,结果表明,在4种工作模式下,优化后执行器的力矩值均较小,消耗的电能得以降低,其中工作模式2的性能最佳,在执行相同的轨迹跟踪任务时,其执行器跟踪误差收敛较快,消耗的能量最少。     

深井长距离大断面回采巷道支护方案优化

为解决文家坡煤矿4101首采工作面长距离大断面回采巷道顶板下沉量大、钢带变形严重以及帮部破碎扩容显著等围岩失稳带来的支护质量差甚至支护失效现象,采用钻孔窥视仪对巷道进行布孔观测和工程类比法对原支护方案进行优化。结果表明:采用优化方案后,顶板下沉量从600 mm降低到100 mm,并且钢带受剪切变形显著减少;巷道尺寸收敛现象为50~100 mm,低于优化前的300 mm.为避免巷道变形严重,在监测监控基础上增加支护强度是合理可行的。     

一类微生物发酵过程的优化

研究了甘油生物歧化为1,3-丙二醇过程的优化.首先给出了使目的产物1,3-丙二醇浓度最大的稳态优化模型,然后基于MATLAB和1st Opt软件,构造了可求其最优解的混杂优化方法,取得了较好的应用效果.     

油膜附水滴润滑技术下进给量和进给速度对车削不锈钢的影响

使用油膜附水滴切削液(oil-on-water,OoW)对不锈钢进行连续切削试验。研究不同进给量和进给速度下,工件表面粗糙度和刀具寿命变化规律。对试验数据进行回归分析,建立有关刀具寿命和工件表面粗糙度的经验公式。根据所得到的经验公式针对刀具寿命进行优化。试验结果表明,刀具寿命随着进给量和进给速度的增大而减小,表面粗糙度随着进给量的增大而增大,随着进给速度的增大而减小。     

基于交叉口时空需求度的可变导向车道自适应控制方法

为解决因路口各流向分布不均衡导致的拥堵状况,以设有可变导向车道的交叉口为研究对象,建立了基于路口实时交通状况的可变导向车自适应控制模型。其主要包括路口信息采集和可变导向车道自适应控制,根据各进口需求度不同,确定可变导向车道属性及相应的信号配时方案。并借助MATLAB、VISSIM等软件对优化模型进行验证。结果表明:与固定导向车道控制方案相比,在时段3~时段6期间采用可变导向车道自适应控制,路口车均延误和最大排队长度降低2. 67%~42. 96%和14. 26%~66. 71%;设有可变车道的进口道,其直行方向通行能力在时段3和时段6分别提高18. 35%和15. 81%。而左转最大排队长度降低66. 71%和14. 26%,说明采用可变导向车道自适应控制能有效缓解道路拥堵,提高路口时空资源利用率。     

基于改进鸡群算法的PID参数整定

PID参数整定一直是控制工程研究的热点,利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标,Matlab仿真结果表明：通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。