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。     

基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性，基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型，并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性，在迭代过程中，根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整，从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明，所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较，收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。     

双向链表人口迁移算法

最短路径搜索是路径分析中的热点问题.将双向链表和人口迁移算法的智能进化体制相结合,提出一种新的启发式智能仿生优化算法——双向链表人口迁移算法,并用于求解最短路径问题.仿真实验结果表明：双向链表人口迁移算法求解最短路径搜索问题是可行、有效的.     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明，通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上，提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像，利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选，最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明，在相同测试条件下，该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

基于蚁群优化算法的图像边缘检测

图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于图像边缘检测，通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取，实现了边缘的精确检测。实验结果显示，该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息，很好保持图像纹理，具有理想的抗干扰性能，保证了检测结果的准确性。     

基于递阶遗传算法优化的交通流预测

及时准确地进行短时交通流预测是智能交通系统研究的关键内容之一。基于小波分析和模糊神经网络的相关知识,提出模糊小波神经网络的控制方法。将小波函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,从而完成对下一周期交通流量的预测,同时采用递阶遗传算法实现网络结构和参数的优化。经实测数据验证,预测精度高,运行稳定,适应性强。     

区域尺度地下水浅埋区拟二维水流数值模型

建立拟二维系统模型,在非饱和含水层采用沿平面积分得到的垂向一维方程,在饱和含水层采用沿侧向积分得到的垂向二维方程,推导了模型的动态耦合项,提出饱和-非饱和含水层迭代耦合算法,解决潜水面处网格变动问题。与SWMS_2D进行对比,采用垂向二维水分运动稳定流解析解算例验证拟二维模型的准确度,采用非稳定流算例验证拟二维系统模型对计算效率提升的显著性。     

基于遗传算法的农业机械中行星传动机构的优化设计

行星传动机构在水稻插秧机分插机构、拖拉机变速箱、秸秆压块机等渚多农业机械中得到了应用.如何优化设计行星传动结构,以便更好地适应农业机械生产需求,是一项极为重要的工作.为此,介绍了行星传动结构优化设计模型和基本遗传算法的基本原理,在此基础上,将星齿行星传动的最小体积作为优化设计目标,采用遗传算法进行优化设计.实验结果表明,此方法有效减少了星齿行星传动体积,更好地适应了农业机械对于成本和体积的特殊需求.     

基于熵理论和遗传算法的作物灌溉决策的优化研究

为了优化作物灌溉的决策,在综合考虑了灌溉水量、作物水分需求、降雨量、土壤水分含量和作物不同生育阶段缺水对产量的敏感指数等因素的基础上,建立了基于熵理论和遗传算法的优化模型。通过实例试验,结果表明:提出的模型用于作物灌溉决策优化比基本遗传算法计算精度有了明显提高。     

基于能量价值理论的电站循泵优化及系统开发

节能降耗与追求利润是市场经济条件下电力生产的主题.以工程热力学和能量价值理论为基础,利用汽轮机背压修正曲线、循环水泵和凝汽器的特性公式,并充分考虑煤、电能量价值的市场差异,分别建立了基于供电煤耗的循环水系统能耗优化模型,以及基于能量价值理论的循环水系统经济优化模型的目标函数.开发了基于PI实时数据库和.NET平台的火力发电厂循环水优化系统,以一定周期从PI数据库中实时读取电厂最新工况信息,进行数据预处理和稳态判别,利用遗传算法计算生成循环水泵的最优在线运行方式,求出该运行方式下的优化收益,给出了操作建议.该系统已在某电厂6台机组上实现了循环水泵的在线优化调度.实际运行表明：在某工况下,该电厂1#、2#机组通过减开一台循环水泵,节约厂用电量975.46 kW,增加收益171.18元/h,减轻了运行人员操作的盲目性,改善了循环水泵粗调或不调的现状.该系统界面友好,操作性强,易于移植和推广.