微喷灌田间管网的优化研究

出水口的位置不同,田间管网布置方案也不同,从而影响田间管网的投资费用,以往的研究大多忽略了出水口位置对管网投资的影响。【目的】探究在自压供水条件下,出水口位置对田间管网建设费用的影响。【方法】分别对出水口位于地块一角、地块一边、地块中间3种情形建立以毛管长度、支管管径为决策变量,以微喷灌田间管网总投资最小为目标的优化模型,采用变径设计,选用遗传算法求解。【结果】与传统规范设计方案相比,出水口位于地块一角、一边和中间的模型优化方案,管道投资分别降低了20.0%、9.5%、23.9%。对比规范设计结果,出水口位于地块一边的管网投资最小,比出水口位于地块一角的布置方案投资降低了13.4%,出水口位于地块中间比位于一角时布置方案投资降低了7.2%;对比模型优化结果,出水口位于地块中间比出水口位于地块一角和出水口位于地块一边时田间管网投资分别降低了11.8%、9.9%。【结论】模型优化结果节省投资明显,模型优化结果显示出水口位于中间毛管双向布置时投资最省。     

基于改进遗传算法的立体车库布局对比及服务资源优化

为了缓解城市交通压力,提高立体车库的服务效率.以排队论原理建立了立体车库的排队模型,考虑层、列布局对整体运行效率的影响,利用改进遗传算法通过改进编码方式、交叉变异,对堆垛机调度进行优化,得出优化后的顾客平均等待时间、平均等待队长;堆垛机空闲概率缩短了约29.1%,47.8%和0.31%;探讨了堆垛机数量及服务台数量对运行效率的影响,得出堆垛机数量为6台、服务台为3个时立体车库运行效率较高.从仿真结果来看,对立体车库库位布局和资源配置的研究,不仅可以提高立体车库运行效率,而且可以为立体车库的设计建造提供依据,对立体车库的快速发展及广泛地应用具有积极意义.     

基于遗传算法辨识的进给伺服系统摩擦特性研究

因为直线进给伺服系统容易受到摩擦力的影响,对于以高速高精度直线电机为组成核心的进给系统,消除摩擦力的影响尤为重要。因此,本文以直线电机导轨的摩擦力为研究对象,基于能反映摩擦过程中动静态特性的LuGre摩擦模型,考虑了摩擦迟滞非线性因素的影响。以单轴直线电机进给系统为实验平台,通过LabVIEW构建摩擦力实验测试平台,经过与MATLAB交互的小波去噪算法的滤波后得到摩擦力数据。利用遗传算法的摩擦模型参数辨识方法有效地对模型参数进行了参数辨识。该方法得到的结果与通过实验得到的数据具有一致性,验证了方法的正确性与辨识结果的准确性。     

自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障

为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2~4倍频,识别轴承故障频率及其2~6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2~5倍频,突出轴承故障频率及其2~8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。     

血液细胞图像分割方法综述

图像分割是图像处理的基础,是图像工程技术中的一个重要问题。本文简单介绍了图像分割的原理,系统地回顾了血液细胞图像分割的方法并进行了讨论。近年来,人们越来越重视血液细胞图像的分割算法,并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。     

温室沙培黄瓜生产效应的水氮耦合方案优化

为探究水氮耦合对沙培黄瓜生长、产量、品质及水氮利用率的影响,制定沙培黄瓜高产、高效、优质生产的水氮管理方案,本研究以优胜美水果黄瓜为试材,采用二次饱和D-最优设计进行沙培黄瓜水氮耦合试验,利用二次多项式逐步回归分析建立了以灌水水平及施氮量为自变量,产量、品质综合评分及水氮利用率为目标函数的多目标优化问题模型,并使用遗传算法对数学模型进行模拟寻优。结果表明：各处理的生长、产量、品质、水分利用效率和氮肥利用率都存在显著差异,受到灌水水平、施氮量及其耦合效应在不同程度上的影响。当灌水上限在65.00%～89.40%,施氮量在623～1 250 kg·hm^-2时,植株的生长状况较好;在沙培中施氮量是决定黄瓜产量的关键因子,增施氮肥能够显著增产,而过高的施氮量和灌水水平反而会降低产量,符合报酬递减规律;增施氮肥的同时降低灌水水平可获得较高的水分利用效率;过多地增施氮肥,并且灌水水平过高过低都会造成氮肥利用率和品质的下降;该试验条件下,最优的水氮耦合方案为：灌水水平79.12%(即基质田间持水量60.00%～79.12%的灌水上下限设置),施氮量1 100 kg·hm     

基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

三类进化算法的基础研究

通过对遗传算法、进化规划、进化策略的三种算法的发展过程、算法过程和特点进行分析、比较,得出了三种算法的异同,为各算法的适应范围做了基础研究,提出了量子算法的研究方向。     

基于遗传算法的波长选择方法对土壤有机碳预测模型影响

以黑龙江农田黑土为研究对象,利用遗传算法(GA)波长选择结合偏最小二乘法(PLS)回归建立土壤有机碳(SOC)的预测模型。通过设定以下GA参数:波长选择数量上限k、初始种群大小P及迭代次数N,采用单点优化方式逐一确定各参数。结果表明,在主成份数为7的情况下,当GA的参数取N=300、P=300、k=50时,GA模型最优;模型的校正决定系数R2=0.922、校正均方根误差RMSEC=1.74、交叉检验均方根误差RMSECV=1.80;模型的预测决定系数R2=0.931、预测均方根误差RMSEP=1.84、预测相对误差RPD=3.81。与原始光谱的PLS模型相比,R2由0.900提升至0.922,RPD由3.38提升至3.81。结果表明,通过GA进行波长选择能够优化模型,提升模型稳定性以及预测精确性。