联合收获机前进速度模糊控制系统多目标遗传优化

针对联合收获机前进速度模糊控制系统参数设计具有主观性,导致作业性能不理想的问题,以切纵流联合收获机样机为研究对象,构建联合收获机前进速度模糊控制系统仿真模型,并建立控制性能和收获性能的优化目标函数来衡量联合收获机的作业性能,利用多目标遗传算法对模糊控制系统的隶属函数和输送槽、割台螺旋输送器和切流滚筒对前进速度的影响因子进行优化。通过对优化前后模型仿真对比和两组田间试验数据分析,表明优化后的控制系统在受外界干扰情况下控制性能得到了较好的保持,收获性能在喂入量变化不大情况下,单位平均损失率分别由1.45%和1.26%降至1.12%和1.14%,联合收获机的总体作业性能得到改善。     

马蹄形过水断面正常水深计算的遗传算法

马蹄形过水断面是无压输水隧洞中常采用的断面形式之一 ,因其几何形状复杂 ,水力计算困难。目前常采用的方法有试算法、图解法和迭代法 ,这些方法由于计算量大且精度不易保证 ,不便于在生产实践中应用推广。将马蹄形过水断面正常水深计算转化为非线性优化问题 ,采用实数编码的遗传算法进行求解 ,实例计算表明该方法精度高、通用性强、操作简便 ,便于在生产实践中应用。     

基于模拟退火算法优化给水管线造价公式研究

给水管线造价公式的精确性对工程经济分析与给水管网优化的科学性和经济性有重大影响。通过五个地区的铸铁管综合单价数据,采用最小二乘法对各组数据进行多项式一至十次的拟合,确定了给水管线造价公式的最佳拟合次数为三次;进一步采用模拟退火算法对拟合的多项式参数进行优化计算,求解给水管线造价公式。结果表明:凭借模拟退火算法随机全局搜索模式以及不受函数性质影响的优势,能够克服传统算法难以求解多阶导数的困难,提高公式拟合精度。     

基于RAGA的PPC模型在黑土区玉米调亏灌溉评价中的应用

调亏灌溉作为一种行之有效的节水灌溉方式,对黑土区农业水资源的可持续高效利用具有重要意义。而调亏灌溉方案的优劣取决于它的综合效果,难以直观评价。以2013年在黑龙江省红星农场进行的玉米调亏灌溉技术效应的试验研究为基础,选取了8个评价指标,采用投影寻踪分类模型(PPC),利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化其投影方向,根据投影函数值得到各评价指标对综合评价的贡献大小对不同调亏处理的各项指标进行排序。结果表明:苗期水分调亏程度为田间持水量60%的处理为最佳调亏灌溉方案,产量和水分利用效率比适宜调亏灌溉处理分别提高了2.11%和6.42%。研究结果可为黑土区玉米灌溉管理提供科学依据。     

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。     

基于遥感和蚁群算法的多目标种植结构优化

针对农业种植结构与水资源不匹配的问题,以主要作物不同生育期需水特点和区域降水特点吻合性为基础,建立了考虑灌区节水效益、经济效益和生态效益的多目标种植结构优化模型,并以宝鸡峡五泉灌区为例,利用遥感快速获取灌区种植结构信息,并以不同口粮面积约束为条件建立2种优化方案,采用蚁群算法对模型在不同约束下的2种优化方案进行优化求解.结果表明：方案1,2的灌区需水总量为现状的85.4%和83.4%,纯收入比现状在平水年低5.4%和高7.1%,在干旱年低5.9%和高7.3%,降雨耦合度分别在平水年高12.6%和15.6%,干旱年高17.5%和28.6%,对2种不同约束方案优化结果比较得出,方案2为最优调整方案.该研究在未改变原有灌区种植面积的条件下,经种植结构优化调整后,既可保持灌区生态环境的可持续发展,又使灌区经济收入有很大的提高.这对农业节水规划具有较高的实用价值和理论意义.     

停泵水锤的简易算法

针对目前国内外使用广泛的各种水锤简易算法，进行归纳比较和对照，并结合工程实例，采用多种算法分析；最后对各种算法的优缺点和适用条件进行了比较，以便得出有效的计算方案。     

基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。     

改进粒子群优化（MPSO）算法在动

基于在水资源不充足的情况下，对都江堰灌区六大渠干水资源的合理分配，使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型，并将粒子群优化算法（PSO）及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO（MPSO）算法与遗传算法进行仿真对比，结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果，提高了水资源的利用率。