面向客户定制需求的机械产品选配方法

提出MC生产模式下面向客户定制的机械产品选配模型,该模型集关联图模型和产品层次装配模型于一体,并在模型中引入端口、规则、约束等数据对象,可以很好地表达产品所蕴涵的知识、关系及经验,运用该模型可以对零部件进行初步选择.提出一种基于离差最大化和CWGA算子相结合的不确定多属性群决策方法对初选后的零部件组合进行优化选择.给出了某内燃机曲柄连杆机构选配示例,对提出的选配方法进行了验证.     

机械产品选配问题的二分图非形式化描述

在机械产品选配中,为了表达装配模型应考虑的关键因素、装配体间的配合关系以及便于个性化更改,建立基于二分图的机械产品选配非形式化描述模型,提出了d型匹配需要满足的约束条件。利用0-1矩阵将非形式化描述转化成一个便于用算法实现的形式化模型。在此基础上,提出了基于遗传算法的形式化模型求解方法。通过一个机械产品选配实例对其进行了验证。     

选配和安装活塞环必须进行多项参数检查

柴油发动机的活塞环,多采用铜、铬、钼合金铸铁制成。成品活塞环上有一开口,具有一定的弹性。活塞环分气环和油环两种。气环主要起密封和传热作用,油环主要起均匀布油(润滑油)和刮油作用。 活塞环磨损后,一般采用更换新品的方法来恢复它与活塞及气缸(套)的配合关系。     

基于改进遗传算法的低能耗铣削参数优化

以铣削加工为例,建立了以铣削时间(加工相同体积的材料,铣削时间越小表示效率越高)和铣削能耗为目标的多目标优化模型,以主轴转速、进给速度、铣削深度和铣削宽度为优化变量,同时,铣削过程还要受到实际加工条件的约束,比如机床的额定功率和铣削力的约束.用改进遗传算法即多种群,即自适应度多种群遗传算法对该多目标模型进行求解,最后结...     

多履带机械结构参数,驱动方式对转向性能的影响

在建立多履带机械稳态转向数学模型的基础上，分析了履带宽长比、各条履带中心间的距离等结构参数对转向性能的影响；提出了转向性能的衡量指标和一种改善转向性能的转向方式。最后通过模型试验对理论分析的结果进行了验证     

基于遗传算法的非饱和溶质运移参数优化

根据室内实验和数值模拟数据,分别以土壤含水率和溶质质量浓度的实测值与其计算值标准差最小为优化目标,建立溶质和水分运移参数识别的多目标优化模型,采用遗传算法、有限差分法和线性加权法相结合的计算方法,对模型进行优化求解。分别以单组、2组和3组时刻实验数据组合作为参数优化初始数据,获取了土壤非饱和水分和溶质运移参数值,并以1 345 min时刻实验数据进行验证。含水率计算值与实测值相关系数的最大值和最小值分别为0.975 3和0.945 0;溴离子溶液质量浓度的计算值与实测值相关系数最大值和最小值分别为0.964 6和0.935 2,实测值与计算值吻合较好,表明用这一方法识别非饱和水分-溶质运移参数是可行的。     

基于遗传算法的汽车ESP液压系统参数辨识

ESP液压系统是保证汽车行驶安全性的重要执行机构,根据ESP液压系统的结构原理,在Matlab/Simulink环境下建立其实时仿真模型。采用实车测试环境下记录的试验数据作为参考数据,基于遗传算法对ESP液压系统模型的未知特征参数进行辨识。对比运行于实时仿真机的ESP液压系统模型输出的制动轮缸压力与实车测试环境下的记录值,结果表明用辨识数据参数化的ESP液压系统模型具有较高的符合度,可满足构建ESP系统硬件在环仿真测试环境的需求。     

基于遗传算法的离心泵叶片水力性能优化

建立了一种基于遗传算法的离心泵叶片型线水力性能优化方法.区别于传统优化方法,此方法通过CFD技术求解离心泵叶片的水力性能,以离心泵水力效率及理论扬程作为优化目标进行多目标优化.包含3个主要步骤: 基于蒙面法和三次B样条曲线的三维叶片型线参数化;基于NUMECA商用软件的计算域网格划分及流场求解;基于多目标遗传算法的全局优化.应用此方法对某单级单吸蜗壳离心泵水力性能进行了多目标优化,优化结果表明离心泵水力效率及理论扬程分别提高了0.35%和0.944%.     

机械共性分析设计方法与产品转换

分析机械的本质特征，找出各种机械之间的共性，力求在某一机械基础上，开发设计出其它机械，这种共性分析设计方法为挖掘机械潜力和发挥企业的生产能力提供一种科学的思维方法和设计谋略。     

产品参数化设计方法研究

文章通过构建参数传输矩阵方程来确定参数化关系,来获得原始几何模型的系列产品。以施密特望远镜的系列化为例,验证了该方法能缩短产品开发周期、降低开发成本而且可扩展性好。     

基于遗传算法的汽车传动系参数优化

系统地分析了汽车动力传动系统参数优化设计的数学模型。指出在确定优化目标函数加权因子前要对目标函数分量做归一化处理。采用偏置级数法来分配变速器各挡速比。运用MATLAB遗传算法工具箱对客车传动系参数进行优化。结果表明:遗传算法具有并行性、非线性和高效性等特点,在汽车动力性与经济性参数优化问题上是一种行之有效的方法。优化后的客车动力性和燃料经济性都得到了一定程度的改善。     

基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法

针对以每个波长一个染色体基因的 WSGA方法在波长数目较大时搜索空间太大的问题 ,提出了基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法 (RSGA ) ,把全部谱区平均分为多个子区间 ,各子区间的所有不同组合构成搜索空间 ,使用 R/(1 δ)最大作为优化目标 ,使用遗传算法寻找一个最佳子区间组合 ,作为最后参与建模的光谱谱区。计算实例表明 :经 RSGA优化选择谱区后 ,不仅波长点数减少 ,而且 PL S L OO CV预测值与标准值的相关系数 R得以提高 ,交叉检验预测均方差得以减少 ,从而可以减小建模运算时间 ,剔除噪声过大的谱区 ,使最终建立的农产品品质检测近红外光谱模型的预测能力和精度更高。     

基于遗传算法的压缩机参数优

为了提高直流无刷电动机驱动压缩机的效率,提出嵌入电动机模块的遗传算法的压缩机优化方法.模型优化目标为电动机效率,优化变量为低压缸直径、高压缸直径、低压活塞行程、高压活塞行程、电动机转速.产生的变量值通过sim函数赋值给电动机模块,通过sim函数控制电动机模块的仿真时间,仿真结束后,将效率值通过sim函数返回给遗传算法主程序.仿真结果表明,优化后的压缩机效率比优化前更优.实验结果表明,优化后压缩机在低压0.7 MPa时比功率和优化前相差很小,在高压2.5 MPa时明显小于优化前的比功率,说明嵌入电动机模块的遗传算法的压缩机优化方法是可行、合理的.     

机械故障诊断的遗传—独立分量分析算法

为了解决现有独立分量分析算法需要根据源信号的峭度性质选择二次型函数的问题,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法.该算法选择互信息作为优化目标,针对互信息计算较复杂的现象,对其进行了简化;采用直方图法估计信号的概率分布,解决了互信息计算问题;采用遗传算法寻找使互信息最小的分离矩阵,实现了对线性混叠信号的分离.模拟信号分离结果表明,改进独立分量分析算法的性能优于FastICA算法.将该算法应用于滚动轴承故障诊断,实验结果表明,改进独立分量分析算法成功地分离出滚动轴承声音信号.     

基于改进遗传算法的Job Shop问题求解

改进遗传算法使Job Shop的可行调度这一决策过程时间减少,合理性提高,为快速找到最优调度提供了有效途径.用可视化程度较高的Visual Basic 6.0开发了相应的软件,通过采用种群多次产生法,解决了遗传算法在解传统Job Shop问题中因近亲繁殖所导致的早熟现象.     

基于遗传算法的制造质量控制多目标的优化

根据零件加工过程的加工和测量能力,给出了制造质量控制多目标的优化数学模型.针对遗传算法的特点,提出了基于遗传算法的制造质量控制多目标的优化方法.算例计算结果表明,遗传算法在制造质量控制多目标的优化方面具有良好的应用前景.     

基于网络流规划的内燃机曲轴与轴瓦选配方法

提出了一种基于网络流规划的选配方法,将解决网络最大流问题的方法运用到曲轴与轴瓦选配问题的求解中,建立选配网络,以获得曲轴与轴瓦的最优装配组合。并通过应用实例验证了该方法的优越性和可行性,提高了选配效率,并使不适配零件数量为最少。     

基于遗传算法齿轮连杆组合机构优化设计

分析了齿轮连杆组合机构的工作原理。采用遗传算法对机构进行合理优化,设计出具有停歇精度高,满足曲柄存在条件和传动角γm in≤[γ]传力性能的组合机构,解决了传统组合机构设计中参数难以确定的问题。