智能烟叶采摘机机架结构静动态特性分析及优化

【目的】获得具有良好静动态特性的智能烟叶采摘机机架结构,确保烟叶采摘机械在定位和摘取过程中的精确性和稳定性。【方法】课题组应用CAE技术对机架进行了静力学分析和模态分析,并根据变形量、模态振型、模态频率以及应变能密度等数据结果对机架薄弱环节进行了优化设计。【结果】优化后的机架相比优化前的机架最大变形量由0.30 mm降低到0.13mm,优化百分比达到了56.7%;一阶模态频率从15.55 Hz提高到了33.47 Hz,优化百分比为115.2%;二阶模态频率也有较大提升,从26.05 Hz提高到39.22 Hz,优化百分比为50.6%;其余低阶模态也均有不同程度的提升。【结论】该研究结果有助于保障自动化、智能化控制的烟叶采摘机械的实施效果,并为烟草种植业带来更好的效益和发展。     

基于改进免疫遗传算法的汽车零件排样

为提高汽车零件排样的板材利用率,对汽车零件的排样技术进行研究.汽车零件大多是不规则零件,因此其排样属于二维不规则排样问题范畴.在智能优化算法求解二维不规则排样领域,遗传算法容易产生早熟现象,并且局部寻优能力较差,而免疫算法具有很强的局部寻优能力.结合遗传算法与免疫算法的全局与局部寻优能力,提出一种改进的免疫遗传算法.该算法的遗传选择操作加入个体浓度计算,操作步骤和变异概率可以自适应调整,从而有效避免早熟现象.自适应计算免疫选择个体数以及免疫克隆个体数以提高算法的收敛性能.分别使用ESICUP网站提供的公开数据和实际汽车零件专用数据对提出的免疫遗传算法的性能进行测试,实验结果表明,和现有的几种算法相比,本研究提出的免疫遗传算法能获得更高的材料利用率.