尾座式无人机续航时间估算模型

为研究尾座式无人机翼展长、翼根弦长、翼梢弦长、机翼后掠角、小翼翼梢长、小翼展长、小翼高、小翼后掠角、小翼厚度和小翼脚长等10个结构参数对无人机续航时间的影响,利用CATIA和ANSYS建立了尾座式无人机及其外流场的三维实体模型,采用SST k-ω模型在ANSYS CFX中模拟无人机在130种不同结构参数组合下的气动特性,利用方差分析确定气动系数的特征因子为翼展长、后掠角、小翼厚度和小翼脚长,建立了4个特征因子与气动系数的多元回归模型;结合质量系数方程,最终建立了结构参数与续航时间的关系模型,精度达0. 97。采用风洞试验的方法对数值模拟结果进行验证,测量4架样机在巡航状态下的气动系数,相对误差小于14%,数值模拟方法可靠。采用定高定点盘旋的方法进行样机试飞试验,对续航时间模型进行验证,连续记录不同剩余电量时的飞行时间,结果相对误差小于15%,模型可靠。     

基于遗传算法的啮合式电动机结构参数优化

为了优化啮合式电动机结构参数,对其结构进行了研究,用磁路法建立了参数化模型;以此为基础,以输出扭矩最大为优化目标,以体积/扭矩比小于设定值为主要约束条件,用遗传算法对电动机主要结构参数进行了优化设计.结果表明,优化后电动机输出扭矩提高了2.2倍,体积略有减小,体积/扭矩比降为原来的26%左右.通过样机测试对优化结果进行了验证.     

基于响应面法的板料成形工作模面几何参数优化

阐述了以响应面法建立板料成形参数与有限元模拟结果的代理模型的基本原理;介绍了板料成形中的设计变量、目标函数、约束条件,多目标优化的处理方法;基于响应面法.以汽车后桥悬架内板零件为研究对象,成形后最小板料厚度为优化目标,成形极限图为约束条件,建立了模面几何参数优化模型;对模面几何参数进行优化并获得最优参数组合;以最优几何参数组合进行了实际的冲压试验,验证了优化结果.     

基于响应面法对注塑工艺参数的优化

针对注塑过程中影响产品质量的工艺参数过多、难以选择合适参数提高产品质量的问题,提出了一种基于Taguchi试验设计和响应面法相结合的新型注塑模工艺参数优化筛选方法。以对合针槽为研究对象,选取模具温度、熔体温度、注射压力、填充时间、保压压力、保压时间、冷却时间为试验变量,产品质量以翘曲变形量和体积收缩率为响应变量,采用模糊映射法对响应变量进行综合评判,得到总评分,通过Taguchi试验筛选出对总评分影响程度最大的试验变量,再利用响应面法建立试验变量与响应变量的响应面模型,然后结合多目标遗传算法进行优化求解,最后代入Moldflow模流分析软件进行验证。结果表明,利用筛选后的试验变量建立的响应面模型是可靠的,对提高产品质量有效。     

基于响应面法的马铃薯分选机参数优化及试验*

为减少马铃薯在分选过程中的跌落损伤,探讨分选机的工作条件对马铃薯跌落损伤的影响,以“荷兰15”马铃薯为试验材料,以马铃薯分选机的输送速度、剔除力、马铃薯的下落高度和含水率为试验因素,以马铃薯的跌落损伤等级为响应值,进行二次回归正交旋转试验,通过Design-Expert 8.0.6软件对试验结果畸形方差分析,并通过响应面探究各试验因素对马铃薯的跌落损伤等级的影响规律,确定马铃薯分选机的最佳工作参数。跌落试验结果表明:对马铃薯跌落损伤等级的影响程度主次顺序为马铃薯含水率、下落高度、输送速度、剔除力。当马铃薯输送速度为0.3 m/s,剔除力为15 N,下落高度为45 cm,含水率为75.36%时,在该参数组合下分选机对马铃薯跌落损伤等级最小。试验所得马铃薯的实际跌落损伤等级为0.84,该结果与马铃薯跌落损伤预测等级具有良好的拟合性。     

响应面法优化苹果真空冷冻干燥的工艺参数

为提高苹果真空冷冻干燥的单位时间内的生产率,针对其真空干燥工艺中3个主要干燥因素(干燥真空度、物料厚度和干燥温度),利用响应面分析法,对工艺参数进行优化.试验数据采用Design-Expert软件进行多元回归分析,建立了干燥因素与单位时间内生产率之间的函数模型.通过响应面分析,确定苹果的较佳真空干燥工艺条件为:干燥室真空度71.12Pa、物料厚度11.45mm、加热板温度35.35℃,在此优化干燥条件下苹果的单位时间内的生产率为107.2 g/(h·m2).     

银杏果热风干燥工艺参数响应面法优化

利用自制的热风干燥在线测试装置,对银杏果的热风干燥进行了试验研究,探讨了热风温度、热风速度及装载量对含水率、干燥速率的影响,通过响应面分析和逐步逼近法分析了热风温度、热风速度及装载量与干燥过程平均能耗、平均干燥速率、蛋白质保存率以及干燥后的感官品质之间的关系,建立了二次回归数学模型。并利用函数期望优化方法进行了多目标函数优化,确定了银杏果热风干燥的最佳工艺参数组合。结果表明,银杏果热风干燥过程中加速过程不明显,主要集中在恒速和降速的干燥阶段。其最佳工艺参数组合为:热风温度68℃、热风速度1.15 m/s、装载量15.58 kg/m2。此时平均能耗为11.86 kW.h/kg、平均干燥速率为9.77%/h、蛋白质保存率为90.30%、感官评分为8.57分。     

气力式核桃分选机参数优化及试验

为提高核桃分离装置的清选性能,保证核桃收获品质,设计了一种气力式核桃分选机.首先,阐述了其整体结构和工作原理.然后,根据理论分析及前期试验确定调风板倾角、风机转速、振动筛振动频率为试验因素,核桃清选率与损失率为目标值,利用Design-expert数据处理软件对其目标值进行响应面优化分析,影响目标值的显著顺序为风机转速...     

基于遗传算法的车架结构优化

将有限元法和遗传算法相结合对某农用车车架进行了结构优化。优化模型以车架总重量最小为优化目标,以各主要梁的位置和尺寸为设计变量,以车架刚强度为约束条件进行优化。优化后模型减重7.6%,取得了较好的优化效果。     

基于遗传算法的苦瓜片真空冷冻干燥工艺优化

为提高苦瓜片干制品品质,应用真空冷冻干燥技术对新鲜苦瓜片进行干燥,以得到最佳工艺参数。采用响应面分析法设计四因素三水平试验,对苦瓜片试验指标（含水率和复水比）和干燥工艺参数（切片厚度、温度、绝对压强和干燥时间）建立二次多项式回归模型,并对模型的有效性及因素间的交互作用进行分析,利用Matlab中的遗传算法对结果进行综合优化。结果表明：建立的回归方程拟合度较好,模型显著,所得工艺参数合理可用。苦瓜片真空冷冻干燥的最佳工艺参数为：切片厚度为4mm,隔板温度为46℃,绝对压强为73Pa,干燥时间为8.7h。该条件下含水率为6.23%,复水比为11.75。     

基于遗传算法的农用无人机定位系统优化

随着精细农业的发展,无人机在农业生产中的应用越来越广泛,无人机定位系统是无人机航线路径规划的关键环节。由于缺乏智能算法的应用,传统的无人机航线路径规划始终无法保证处于最优路径,经常发生误撞现象,严重影响无人机在农业生产中的持续作业,降低无人机作业效率。为此,深入研究了遗传算法工作原理、进化周期模型以及算法运算流程等理论,将遗传算法应用在无人机定位系统中,用于无人机航线路径的规划。通过确定无人机定位约束条件,按照遗传算法运算流程,定位无人机下一时刻最优运动节点,从而计算分析无人机最优航行轨迹,使无人机定位系统具有较强的定位功能,保证无人机航线路径处于最优路线,避免无人机碰撞到其他物体,使其能够在任何复杂的环境下完成飞行任务。     

基于遗传算法的双足机器人足踝蹬地参数优化

为提高双足机器人步态的经济性,研究了足踝蹬地扭矩和蹬地时机对行走速度和能耗的影响。基于Matlab/Simulink建立了双足机器人仿真模型并搭建了控制程序,以行走速度为目标函数,利用遗传算法对不同步长下足踝蹬地扭矩和蹬地时机进行优化,以两腿间夹角确定步长。利用无量纲速度和无量纲能耗作为评价双足机器人运动性能指标,仿真结果表明,随着步长由40°增加到60°,机器人行走速度和能耗均随之增加。当步长为60°,蹬地扭矩为41N·m,蹬地时机为整个步态周期的43.82%时,双足机器人行走速度最大为0.48,对应能耗为2.97。以速度能耗比作为评价机器人步态经济性指标,仿真结果表明,双足机器人在步长50°,蹬地扭矩为35N·m,蹬地时机为步态周期的45.18%时,机器人步态的经济性更高,对应速度和能耗分别为0.43和2.26。机器人足底地反力出现3个波峰,当步长为50°和60°时,随着足踝蹬地阶段的出现,足底地反力出现第3个波峰,峰值分别为245.45N和281.23N。本研究可为双足机器人在特定步长下选取合适的蹬地参数提供重要参考依据。     

基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析研究

面板堆石坝应力变形计算过程相当费时费力,如果直接调用有限元计算程序进行反演计算,难度相当大,效率也非常低.利用遗传算法优化BP神经网络权值与阈值,建立遗传神经网络模型代替堆石坝的有限元计算程序以提高反演计算效率,同时利用遗传优化算法全局搜索功能寻找使遗传神经网络模拟值和实测值之间误差最小的最优参数组,并通过MATLAB实现基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析,反演结果表明该算法能够很好地提高反分析效率及准确性.     

基于改进遗传算法的拖拉机转向梯形优化设计

为缩小拖拉机转向梯形机构设计参数与理想状态的误差,提出一种改进的实数遗传算法进行拖拉机转向梯形机构优化研究.首先,分析拖拉机转向梯形的理论模型,推导出拖拉机转向梯形机构优化模型;其次,提出了一种改进的实数遗传算法,克服了迭代过程中新生子代位置限制的缺陷,提高了优化算法沿最优适用方向的均匀进化能力;最后,选取铁牛60拖拉...     

基于贪心遗传算法的穴盘苗补栽路径优化

温室育苗需要通过补苗移栽作业用健康钵苗替换穴盘内未发芽或劣质的钵苗,保证钵苗的质量。自动补苗移栽机可利用机器视觉获取穴盘苗健康信息,控制末端执行器抓取钵苗进行补苗作业,移栽效率高。穴盘内需补苗孔穴的位置具有随机性,对补栽路径进行规划,可进一步提高补栽效率。本文综合贪心算法和遗传算法的特性提出一种贪心遗传算法,在分段步长取8,优化代数取100时,可实现稀疏和密集穴盘的补栽路径优化,具有鲁棒性。贪心遗传算法所规划补苗路径长度与全遗传算法接近,均值差在443 mm以内;相比优化前的固定顺序法,贪心遗传算法路径长度可缩短33.8%~41.3%,缩短长度随空穴数量增加而加长;贪心遗传算法与全遗传算法规划补栽路径耗时分别为1.81 s和5.59 s。对比可知,贪心遗传算法更有利于自动移栽机输送单元和移栽单元间的动作衔接,可进一步提高自动移栽机效率。     

基于免疫遗传和蚁群融合算法的散乱点云曲面拟合

对复杂型面物体的曲面拟合方法进行了研究,通过点云数据参数化、基于免疫遗传算法(IGA)的自适应节点计算、反求曲线控制顶点、点云数据分割以及曲面拼接5个步骤来进行曲面拟合。提出了一种基于免疫遗传和蚁群的融合算法,将其应用于曲面拟合中,利用免疫遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群的收敛速度。该算法通过免疫遗传算法的选择、交叉、变异操作、疫苗接种和疫苗选择,并将免疫遗传算法引入到蚁群系统的迭代中,有效地解决了蚁群系统易陷入局部最优和易退化的缺点。采用fender、fandisk、bunny、cow 4个实例,对其3D散乱点云分别采用融合算法、遗传算法(GA)和免疫遗传算法进行曲面拟合,实验表明该融合算法具有很好的收敛速度和全局最优解的搜索能力,通过该算法所拟合的曲面拟合精度较高,相比GA和IGA算法,其拟合精度分别提高18%和11%以上,可以满足复杂型面物体的曲面拟合要求。     

基于BTO多目标遗传算法的播种机性能优化设计

受播种地形和地域的影响,大部分播种机的播种质量、播种效率和能耗不能发挥到最佳状态,为了提高播种机的作业性能,深入挖掘了按顾客订单生产(Build-to-Order,BTO)模式的一般性意义,并将该模式引入到了播种机的优化设计中,提出了一种基于BTO模式的多目标速度控制遗传算法优化模型。根据播种质量、效率和能耗的要求,首先确定了BTO模式下播种机性能优化的初始参数,利用多目标函数确定了播种机的速度控制模型,并利用遗传算法进行了优化设计。最后,通过试验样机对播种机的播种性能进行了测试,结果表明:使用多目标遗传算法对播种机的性能进行优化后,播种机的播种质量、播种效率和播种能耗有了明显的改善,为新型播种机的研发提供了较有价值的参考。     

锤片式粉碎机锤片结构参数优化设计

以某一型号的锤片式粉碎机锤片为研究对象,对锤片进行有限元分析,利用响应面法和遗传算法结合的方法对锤片进行结构参数优化设计。首先对锤片的结构参数进行灵敏度分析试验,利用Box-Benhnken试验对锤片结构参数进行设计,构建样本点,建立锤片的结构参数和最大变形量的响应面模型,并抽取样本点进行有限元分析验证响应面模型的准确性。以锤片最大变形量最小为优化目标,采用遗传算法进行结构的参数优化得到最优结构参数,结果显示:最大变形量比优化之前减小了39.7%,锤片性能得到了提高。进行试验验证,旨在为现代农业机械机构的参数优化提供参考。