基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化

为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头，通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化. 结果表明，经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求；将其与遗传算法相结合，在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合. 取可执行最优解转速1 037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1 440 W进行试验验证，焊接接头拉剪载荷达到8 860 N，与已报道最优接头相比提高11.4%. RBF神经网络与遗传算法相结合的人工智能优化方法可准确预测并优化接头质量，且具有较大的时间及经济优势.     

燃气-蒸汽联合循环机组厂级负荷分配研究

热电厂在实际生产运行中,既要承担电网调峰任务,又要满足热用户需求,因此,针对这些负荷的变动,在不同机组间应该形成一种厂级负荷分配策略,以保证负荷调整时燃气-蒸汽联合循环机组的安全性和经济性。首先,将不同的产热需求划分为11个不同工况,依据电厂性能试验的数据建立线性回归模型,确定不同热负荷工况下的电负荷可调区间,保证机组负荷调整的安全性;其次,在热负荷和电负荷的可调区间内,寻找运行成本最低的热电负荷点抽象为多目标多约束的规划模型,并利用遗传算法对规划模型进行参数寻优,最终确定机组热电负荷分配最优值,优化不同机组的热电分配。     

基于优化神经网络的高拱坝力学参数反演

高拱坝力学性能参数变化规律复杂,使用人工智能算法进行预测已经成为反演参数的重要手段。使用遗传算法对神经网络进行优化来检验优化后算法的性能,并比较不同算法应用于参数反演中预测结果的精度。根据某高拱坝运行期变形监测数据,分别使用RBF神经网络和遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络对不同水位工况下的坝段分区混凝土弹性模量进行反演。基于反演结果进行有限元正分析计算,将所得结果与实测数据进行对比,检验反演精度和效率。结果表明:GA-BP网络的最大预测误差为1.8%,相比于RBF网络预测精度提高了约50%。使用神经网络进行拱坝力学参数反演实用性好,优化后的神经网络比传统BP神经网络在计算精度和效率两方面均有明显改进,且GA-BP神经网络反演比RBF神经网络反演精度更高。     

产品族设计与供应商的订单分配关联优化研究

针对统一采购情形下产品族设计与供应商订单分配问题,提出了一个以产品族利润最大为目标,满足产品配置要求、供应商最小订单数量等约束的产品族设计与供应商订单分配关联优化模型,并开发了一种自适应遗传算法对模型进行求解。为了防止由于优化问题中存在的订单等式约束导致算法产生大量不可行的染色体,给出了一种按比例分配订单的染色体编码与解码方法。同时算法设计了自适应的交叉方式与变异方式尽可能避免陷入局部最优解。最后通过一个实例验证了所提优化方法和求解算法的有效性。     

大型复合材料成型模数控加工工艺参数优化研究

通过数控加工试验,采用响应曲面法建立了复合材料成型模数控加工主要工艺参数与表面粗糙度及加工时间之间的动态响应关系,并将表面粗糙度与加工时间的响应曲面模型作为目标函数,利用多目标遗传算法,对其进行优化求解,得到了复合材料成型模数控加工最优工艺参数组合,为实际生产提供理论依据。     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

基于Kriging模型的某汽车后保险杠注塑成型优化分析

为了提高注塑成型产品的质量与效率,以某车型后保险杠为研究对象,在三维软件中建立模型,导入Moldflow软件中建立浇注系统进行模流分析。以熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力为变量,翘曲变形量为目标量,进行最优拉丁超立方试验设计并构建Kriging近似模型,结合多岛遗传算法进行参数优化。将优化的参数代入Moldflow软件中进行模拟,得到的翘曲变形量降低了34.90%,优化结果良好,改善了产品的生产效率与质量。