基于工作空间的果园作业平台结构参数优化与试验

为提高果园作业平台的适用性和操作灵活性,根据乔砧密植的纺锤形苹果种植模式确定其目标工作空间,以工作空间尺寸偏差、工作空间体积和平均可操作度描述其可达工作空间性能,分析了平台主要结构参数杆长和关节变量（关节角、连杆偏移）对工作空间性能的影响。建立了以可达工作空间性能和结构紧凑为指标的优化模型,利用遗传算法求解得出最优参数为：杆2和杆4的长度分别为988、879mm,关节1、3的关节角范围分别为[107°,256°]、[-118°,-76°],关节5、6的连杆偏移最大值分别为720、340mm。优化后其可达工作空间尺寸偏差分别减小96.09%、95.60%,体积减小4.69%,平均可操作度增加1.43%。对优化后的果园作业平台进行了实地果园工作空间试验,结果表明：承载质量为65kg、横坡坡度为15°、纵坡坡度为15°时,工作空间尺寸偏差最大,分别为16.2、16.7mm,比原型分别减小93.89%、93.76%。     

基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配

为解决农业机械（简称农机）多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证。结果表明：在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了29.48%~55.00%,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求。     

四驱汽车电控分动器性能预测与试验

为了探讨四驱汽车电控分动器的传动性能,以带多片式离合器式的电控分动器为研究对象,提出一种基于遗传PID控制的电控分动器性能预测方法。首先通过分析分动器各部件功耗损失,构建电控分动器传动特性预测模型;其次探讨离合器摩擦副数、摩擦片内外径、润滑油粘度等参数对其性能传递的影响规律;最后在电控分动器试验台上开展了分动器性能试验。试验结果表明,所提性能预测方法能较好地预测行驶过程中电控分动器传动特性,为后期控制系统设计提供理论依据。     

茶叶理条机行星齿轮传动机构参数优化设计

为了降低茶叶理条机在工作过程中的噪音与振动,提高机器的传动性能与茶叶的加工质量,运用遗传算法和Mat Lab工具箱,建立了行星齿轮传动机构的数学模型,编制目标函数与约束条件的m文件,然后通过Mat Lab遗传算法工具箱对参数进行优化计算并进行验证试验。优化结果表明:内齿轮的模数为2.5 mm,齿数为2 8,齿宽为2 1 mm,噪音降低了2 d B,成条率增加了2%。该研究对提高茶叶理条机的工作性能与延长机器的使用寿命具有重要意义。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的拖拉机传动系统匹配优化

为实现拖拉机动力传动系统的最优化匹配,提高整机动力性和燃油经济性,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的拖拉机传动系统匹配优化方法。该方法引入正态分布交叉算子,在保证解集质量的基础上,扩大空间搜索范围,同时加入差分进化变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,从而避免算法陷入局部最优,改善种群分布性。随后,以变速箱各挡传动比为输入变量,以驱动功率损失率和比燃油消耗损失率均最低为优化目标,通过分析拖拉机设计理论车速、传动比公比、驱动附着力限制等约束条件,建立了变速箱传动比匹配优化模型,利用改进算法对拖拉机变速箱传动比进行优化,并与原NSGA-Ⅱ算法及加权遗传算法进行对比。分析结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布评价指标SP优于原NSGA-Ⅱ算法,表明Pareto最优解分布更均匀,且更接近测试函数的真实Pareto前沿。经本文算法优化后,理论上拖拉机驱动功率损失率和比燃油消耗损失率分别降低了41.62%和62.8%,运输挡头挡爬坡度可提高2.35%,整机综合性能得到明显改善,且优化效果均优于对比算法,验证了本文方法的有效性,可为拖拉机传动系统设计与优化提供一定参考。     

基于径向基神经网络的叶轮轴面投影图优化

为了提高余热排出泵的效率,采用拉丁超立方试验设计方法对叶轮轴面投影图上的前盖板圆弧半径、后盖板圆弧半径、前盖板倾角和后盖板倾角4个几何变量进行35组叶轮方案设计,应用ANSYS CFX 14.5软件对余热排出泵进行定常数值模拟,得到设计工况下的效率,应用径向基神经网络建立效率与轴面投影图的4个几何变量之间的近似模型,最后采用遗传算法对近似模型进行极值寻优,获得最优的轴面投影图几何参数组合。研究结果表明:对比原始泵的数值模拟性能曲线和试验外特性能曲线,两者吻合较好;径向基神经网络能较好地预测泵设计点效率;优化的轴面投影图使得余热排出泵的水力效率提高了6.18个百分点,改善了叶轮内流场特性。因此,叶轮轴面投影图的优化设计方法是可行的。     

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物滕发量预测中的应用

根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量.用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,进而构建投影寻踪...     

基于遗传算法与RBF网络的养殖池塘溶解氧模型

在分析了工厂化水产养殖池塘溶解氧影响因素的基础上,利用RBF神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的神经网络预测模型.常规的RBF神经网络模型常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,因此,采用自适应遗传算法对RBF神经网络进行优化,模型的收敛速度明显加快.采用了养殖池塘的外部可控环境水体温度T、水流量Q、酸度(pH)以及增氧机器的转速V作为模型的输入.实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规RBF递推算法的预测精度明显提高.该方法为研制开发智能水产养殖环境监控系统以及工厂化水产养殖奠定了基础.     

概率神经网络在玉米叶部病害识别中的应用

根据锈病、灰斑病、小斑病、褐斑病和弯孢菌叶斑病等5种主要玉米叶部病害的特点,提出了一种基于图像处理技术和概率神经网络技术的玉米叶部病害识别方法.首先,对田间采集的玉米叶部病害图像样本进行去噪处理、图像分割和特征提取;然后,利用遗传算法优化选择出4个独立、稳定性好、分类能力强的分类特征;最后,提取目标对象的特征向量作为输入向量,由概率神经网络(PNN)分类器识别病害类别,平均正确识别率为90.4%,高于BP神经网络.试验结果表明了该方法的有效性,可为田间作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴.