联合收割机割刀驱动行星轮系多目标优化设计

针对联合收割机割刀机构的工作特点,采用2K-H型行星齿轮机构,分析了割刀机构工作原理。通过建立2K-H型行星轮系的优化设计模型,应用NSGA-2算法对2K-H型行星齿轮机构进行多目标优化设计。以最小体积和最大承载力为优化设计目标,通过编制MATLAB程序得到Pareto前沿,进而得到最优解,与以往多目标优化设计比较,设计得到了很好的改善。     

基于神经网络模型的青岛市城区土壤重金属污染源定位

建立基于遗传算法的BP神经网络系统,该模型可以有效描绘区域中重金属元素的分布情况,并由此通过各元素浓度极大值点求出污染源近似坐标,实现对污染源的定位.将该模型运用于青岛市,根据青岛市不同功能区的土壤重金属含量调查结果,实现了对可能重金属元素污染源位置的预测.     

3-P(4S)并联机构分析与多目标性能优化

针对3-P(4S)并联平台,首先对其进行了位置反解,提出了由BP神经网络和拟Newton法相结合的混合数值法,并以此对机构进行了位置正解,求解精度可达到10-8数量级,求解时间在20 ms内。然后通过对位置解求导可得到机构动平台和分支杆件的速度和加速度。根据运动学分析的结果,应用牛顿欧拉方法构建该机构的动力学模型,并对机构的数值算例进行了动力学仿真验证。最后综合考虑机构的动力学性能、刚度性能和速度性能,分别推导了其评价指标,并应用改进的加权求和法对该机构进行多目标的尺寸优化。通过多目标的尺寸优化,该机构的动力学性能和速度性能提升了2倍,刚度性能提升了3倍。     

温室环境控制系统的MPT智能算法

针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,对传统的PID算法进行改进,并加入自适应控制、模糊控制和专家自整定等智能控制功能,建立了MPT智能控制算法.在论域内用不同控制方式分段控制,当偏差大于某一域值时,根据操态选择模糊控制,不存在抗饱和积分问题,使用模糊控制规则确定输出;当偏差减小到域值以下时,切换转入MPT算法控制,减小响应过程中的超调,并最终消除余差.该算法具有无超调、控制精度高和鲁棒性强等特点..     

12-6台体型Stewart冗余并联机构正向运动学研究

针对六自由度并联机构的正向运动学无全解析解或全解析解推导困难、不便于程式化、存在多解选择的现状,提出一种含混合单开链支路的12-6台体型Stewart冗余并联机构,推导了适用于实时反馈控制的正向运动学全解析算法。通过单开链的方位特征集运算及路线分解,对机构的拓扑构型进行了剖析,并解算了耦合度,为运动学方程的构造及同构处理指明了方向。基于动平台上4个共面特征点的拓扑关系,对15个二次相容方程进行同构运算,推导了12个一次多项式,得到正向位姿方程的全解析解,具有形式简洁、对称,且根能够唯一确定的特点。根据速度基点法,建立特征点速度之间的矢量关系,解决了机构的速度正解问题。结合杆长协调方程及速度映射方程,并运用Jacobian代数法解析出机构的3组奇异曲面方程。实验结果表明,位姿正解的计算值与测量值完全一致,速度正解的最大相对误差为0.08%,它们的效率指标值分别为0.21和0.32,均满足实时性要求。     

复杂注水系统泵站优化调度的改进遗传算法

以耗电量最小为目标函数,排量、压力等限制为约束条件,建立了复杂注水系统泵站优化调度数学模型.针对系统运行特点,采用改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出泵的运行状态和排量.改进遗传算法采用实数编码,并设计了随机多父辈交叉方法,改进了变异操作,操作过程中,给出了泵排量的处理方法,使各水量约束条件得到满足,大大减少了不可行解的产生,使算法的优化性能得到了提高.算例说明了该优化方法的有效性.     

玉米籽粒的特征选择算法——基于支持向量机与遗传算法

在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义.把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优选提取出的玉米籽粒特征,从玉米籽粒的胚部和冠部的颜色特征与形状特征中找出了对玉米品种识别贡献较大的新特征.     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计

针对理想条件下采用解析法往往导致水质参数估计较大误差的问题，以及针对含有多参数的二维水质模型的参数估计问题，具体介绍了采用有限单元法和实码遗传算法求解二维水质模型未知参数的基本步骤，对水质参数(包括纵向、横向弥散系数和衰减系数)分别进行编码，通过计算机模拟浓度输出，并与实测值比较从而得出最优的水质参数估计值．算例表明，采用有限单元法-遗传算法估计河流水质模型的参数是可行的．     

基于完全自适应策略的遗传算法

为改善标准遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,提出了完全自适应策略的遗传算法.自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解.