基于粒子群算法的涡旋压缩机涡旋盘优化的研究

建立了基于粒子群优化算法的涡旋压缩机动静涡旋盘能效比的数学模型，采用粒子群算法优化涡旋压缩机涡旋盘的结构参数，验证了粒子群算法具有收敛速度快，算法简单易行，不易陷入局部极值等其它算法无法比拟的优点，是一种行之有效地优化方法。     

太阳能集中空调系统的研究

将半导体制冷技术和热管换热技术应用于太阳能集中空调,并对其原理和结构进行了分析和研究,以期探索太阳能用于建筑物集中空调系统的新途径。     

车辆前纵梁封板冲压的聚集度自适应粒子群优化

为了提高车辆前纵梁封板的冲压件质量,提出了基于聚集度自适应粒子群算法的冲压工艺优化方法。介绍了前纵梁封板的三维模型、坯料设计结果和冲压成形原理。基于成形极限曲线,以减小冲压件的减薄率、增厚率、回弹量为目标,建立了多目标优化模型。使用复合中心实验法设计了5因素5水平的32组实验,基于Autoform软件获得了实验数据。使用BP神经网络拟合了输入输出间的回归关系,并验证了回归模型的精度。在粒子群算法基础上,依据粒子相似度和种群聚集度,将Levy飞行融入到粒子群算法中,提高粒子多样性和算法优化能力,从而并提出了聚集度自适应粒子群算法。将改进粒子群算法应用于多优化模型求解,改进粒子群算法收敛速度早于传统算法,且改进粒子群算法搜索的目标函数值比传统算法减小了3.71%,说明了改进算法的优越性。经验证,优化后的试制件外观合格,减薄率、增厚率及回弹量均满足质量要求,可以进行批量生产。     

粒子群优化算法及其在结构优化设计中的应用

介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响。将粒子群优化算 法与遗传算法在优化过程和搜索技术方面进行了对比。利用粒子群优化算法与遗传算法分别对测试函数和桁架结 构优化设计问题进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比。计算结果表明在满足相同的计算精度的前提下,粒 子群优化算法的效率更高,利用粒子群优化算法可求解机翼结构优化设计问题,因此,粒子群算法是一种有效的优 化方法,适用于大型复杂结构优化设计。     

基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化

多次反射飞行时间(MR-TOF)是一种新型的质量分析器,常用于分析短寿命离子、分离同重元素和存储离子。随着使用需求的增加,提高MR-TOF质量分析器的分辨能力越来越重要。然而,MR-TOF质量分析器电压参数的优化涉及高维度、高精细度和非线性的问题,很难用解析方法得到最优参数。本研究提出了一种基于粒子群(PSO)算法的MR-TOF质量分析器电压参数优化方法,并对粒子群算法进行改进。在SIMION离子光学仿真平台上对优化方法进行测试,比较了标准粒子群算法和改进粒子群算法的优化结果。结果表明,改进粒子群算法能够获得超过810 000的极限质量分辨率,相比标准粒子群算法有更好的性能。该方法具有操作简单、优化速度快、求解效果好等优点,可为MR-TOF质量分析器的电压优化提供方法参考,从而提高MR-TOF质量分析器的开发效率。     

番茄酱一效发酵罐建模及控制仿真

针对番茄酱一效发酵罐内番茄酱液面高度和罐内温度的动态控制,建立了番茄酱输入质量同罐内剩余质量、输出质量及蒸汽输入热量与发酵罐系统热量相平衡的数学模型,并在Matlab中采用粒子群优化算法对番茄酱输入质量和蒸汽量系统进行优化控制仿真。仿真结果表明,采用粒子群优化算法能够将罐内液面高度和温度控制在所要求范围内,且该算法控制速度快、精度高、工作量小,能够提高生产率,对实际生产过程具有十分重要的指导意义。     

基于传感器数据融合的倾斜角度测量方法研究

倾斜角度的测量精度直接决定了状态控制系统的工作效果。在单一传感器测量倾斜角度的研究基础上,探讨了传感器数据融合技术用于倾斜角度测量的方法。首先分析基于加速度计和陀螺仪测量倾斜角度的原理,并研究加速度计和陀螺仪测量结果的频率特性;然后根据加速度计和陀螺仪测量结果的频率特性选定互补滤波器作为数据融合的方法;最后选定量子粒子优化群(QPSO)算法作为互补滤波器的参数寻优方法,并对比量子粒子优化群算法和粒子群优化算法的参数寻优效果。实验结果表明,互补滤波器可以在广泛频域范围内准确测量倾斜角度值,并且量子粒子群优化算法相对于粒子群优化算法具有更好的参数寻优效果。     

基于群智能算法的设备布局离散优化研究

针对单向环形设备布局设计问题,建立了新的数学模型.利用多维实数编码及映射方法,将连续粒子群优化算法应用于求解设备单向环形布局问题,提供了求解离散优化问题的新思路.利用遗传算法中的杂交策略扩展了粒子群优化算法,提高了粒子群优化算法性能.建立了问题的图结构描述,以引入蚁群系统算法搜索优化解.给出了两种方法的求解步骤.通过实例计算和结果比较,说明该算法能有效地解决此类离散优化问题,降低成本,提高效率,所得解质量较高,有很好的实用价值.     

果蝇优化算法和粒子群优化算法的应用对比

参数优化一直是控制系统重要的一个环节,现在常用的优化算法有蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法。然而现在这些算法普遍存在鲁棒性差、陷入局部最优等缺点。果蝇优化算法作为一种较新的群体优化算法与粒子群有颇多的相似之处。本文以水轮机组调速系统PI控制参数为优化对象,分别以粒子群优化算法和果蝇优化算法进行参数优化,通过分析二者的优化过程与结果,对比了两种优化算法的优缺点,证明了果蝇优化算法的可行性。     

基于粒子群遗传优化算法的多机器人任务分配研究

在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,提出了粒子群遗传优化算法,并将多机器人系统的任务分配问题转换为在多维解空间内寻找最优解的问题,利用粒子群遗传优化算法在此空间寻找最优解,以实现对多机器人任务的协调分配.算例仿真表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易早熟、粒子群整体收敛性差等缺点,能够解决多机器人任务分配问题.     

基于进化算法的液体动力润滑轴承优化设计

采用Matlab语言,分别运用改进型粒子群算法和基本粒子群算法,在最大限度满足液体动力润滑径向滑动轴承的承载量系数值,以达到滑动轴承承载能力的条件下,对内燃机径向滑动轴承进行了优化设计,计算机仿真结果表明:采用改进型粒子群算法优化的轴承孔直径、轴径直径、轴承宽度、承载量系数等优化参数效果最好,符合实际工艺要求,且滑动轴承承载能力最强。改进型粒子群算法优化结果明显优于基本粒子群算法的优化结果,从而表明了改进型粒子群算法应用于内燃机问题的优化求解切实可行。     

Estimation of pyrolysis-related properties using repulsive particle swarm optimization

The pyrolysis-related properties of the specimen are obtained by optimizing the repulsive particle swarm optimization technique. Eight pyrolysis-related properties were obtained: virgin thermal conductivity, char thermal conductivity, virgin specific heat, char specific heat, char density, heat of pyrolysis, pre-exponential factor, and activation energy. The surface temperature and the mass loss rate obtained using the optimized properties were consistent with the measured values. In assuming that the properties obtained are physically valid, and that the surface temperature and mass loss rate measured in the experiment are correct, a valid fire phenomenon may be considered for replication if fire analysis is conducted using the properties obtained from the procedures proposed in this study.     

基于NSGA-Ⅱ算法的太阳能热发电站平准化度电成本优化

针对目前中国太阳能热发电成本高,难以实现工程化和产业化大规模生产的问题,提出了应用NSGA-Ⅱ遗传算法对太阳能热发电系统的平准化度电成本的优化研究.首先,根据国外已经投入生产的多组太阳能热发电站数据对太阳能热发电系统的容量和发电成本进行建模;其次,将NSGA-Ⅱ遗传算法与粒子群算法分别应用到太阳能热发电系统的平准化度电成本进行优化分析;最后,针对线性菲涅尔热发电系统,在分别考虑不同的太阳能发电容量、不同的导热介质以及贷款利率对发电价格影响的情况下,进行了仿真实验分析.结果表明,由于规模效应的存在,电站容量越大,其平准化度电成本越低,并且储热介质类型与贷款情况对平准化度电成本的影响较大.     

Research on intelligent launching control of dual clutch transmissions based on adaptive neural fuzzy inference system

Vehicle launching has an important influence on driving performance of the vehicle. For vehicles with dual clutch transmissions (DCT), the clutch torque control is the key to the launching control. Therefore, a data-driven control method for DCT launching process based on adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is proposed. Firstly, the vehicle test data during launching process is collected and the optimal clutch torque is obtained based on multi-objective particle swarm optimization (MOPSO). Afterward, to learn the launching control rules from optimization results, the combination of neural network and fuzzy logic algorithm, referred to as an ANFIS, is established. The dataset of the optimized launching clutch torque is utilized to train the ANFIS controller. Finally, the simulation and test results show that the data-driven control can accurately learn the launching control rules from the optimality, thereby achieving the optimal control for different launching intentions.

     

空气源蓄热式土壤源热泵系统模拟研究

提出了空气源蓄热式土壤源热泵系统,该系统将夏季自然空气热量蓄存于土壤中,冬季再由热泵取出供热,即实现了可再生能源的移季利用又能解决严寒地区应用土壤源热泵引起的土壤全年总取热量与总排热量失衡的问题.为研究系统运行特性,建立了系统全年仿真模型,并以哈尔滨某建筑为例进行了模拟计算.结果表明,经移季蓄热埋管管壁处土壤温度升高了3.2℃,显著改善了热泵运行条件,使得供暖保证率达到了99.5％,热泵性能系数为3.99,系统全年供热性能系数为2.56.证明了该系统在严寒地区应用是可行的.     

改进移动闭塞方式多列车运行粒子群优化算法

闭塞是多列车运行必须要考虑的重要问题。为了提升移动闭塞方式下的多列车运行的闭塞效果,本文提出了一种改进的粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSO)。采用粒子群算法与遗传进化相结合的方式,以有效提升粒子群算法的全局寻优能力。具体的移动闭塞方式下的多列车运行优化算例的仿真结果表明,本文提出的改进的粒子群优化算法具有较佳的优化效果,适合于解决移动闭塞方式下的多列车运行优化问题。     

基于粒子群算法的复合储能式系统控制优化

由于复合储能式系统装载机的结构复杂,所以对系统的模糊控制策略要求较高,而现有的利用专家经验对控制器设定的模糊控制规则主观性较强,很难实现系统的最优控制。利用粒子群算法对模糊控制策略进行优化,并将优化后的控制策略通过MATLAB/Simulink所搭建的装载机整车的后向仿真模型进行试验仿真分析。结果表明:通过粒子群算法优化后的控制器控制性更好,且整车的燃油经济性更佳;通过dSPACE进行硬件在环试验,试验与仿真结果基本一致,进而验证了优化结果的有效性。     

海水淡化用小型热泵系统的变工况分析

在某些特殊场合需要一种以维生为目的的小型海水淡化装置,热泵技术因其既能制冷又能制热,且高效节能的特点而被选用。这种小型的海水淡化热泵装置以3.6kg/h的淡水产出率为设计参数。针对不同的运行工况(冷凝温度和蒸发温度发生变化),计算了系统中各换热器的传热系数、适宜的换热器的面积和毛细管的长度。在这些数据基础上,分析了冷凝、蒸发温度和这些参数的关系,为完成小型海水淡化热泵系统的实际加工、装配和调试奠定了基础。     

无人机液压弹射系统仿真研究

以液压马达驱动的无人机液压弹射系统为研究对象,给出了无人机弹射起飞和弹射后小车缓冲制动减速的工作原理。基于AMESim分别建立了无人机弹射起飞和小车缓冲制动减速仿真模型,分析了蓄能器最高蓄能压力、蓄能器体积、卷筒半径、插装阀通径、双向马达排量对无人机弹射起飞速度及位移的影响规律。研究了缓冲溢流阀开启压力对小车制动过程速度、位移和液压马达缓冲腔压力的影响规律,为无人机液压弹射系统的设计与优化提供指导。     

离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题

提出了一种基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的方法.文中介绍了基本粒子群优化的搜索策略与基本算法,用置换子和置换序列构造一种离散粒子群优化矩形件排样算法,通过实例和遗传算法相比较,实验结果表明该算法是有效的.