柔性制造系统时延Petri网模型排产优化研究

为解决现有柔性制造系统排产效率低的问题，提出一种基于时延Petri网模型的柔性制造系统排产优化方法。首先，根据柔性制造系统生产模式的特点，为其建立包含生产路径约束信息的时延Petri网模型。其次，设计遗传算法与模拟退火算法的混合算法，快速搜寻时延Petri网模型最优或次优变迁发生序列，从而得到系统加工优化路径。最后，通过算例仿真与分析，表明该算法具有较高的准确率，且有较强的跳出陷阱能力，证明了其在基于时延Petri网模型的柔性制造系统排产优化方面的有效性。     

基于人工智能算法模型的化工电力安全监控技术

研究构建了一套化工智能化工电力安全监控系统，包括控制模块、通讯模块、通讯节点、计算模块和ETL模型等，提高了数据通信能力。通过监控模块实现变电设备、输电设备、电力设备运行现场、电网运行、生产管理以及其他监测设备运行信息监控，提高了化工园区配电网故障诊断与监控能力。还构建了一套改进型双链量子遗传算法模型，提高了电力数据挖掘能力。试验结果表明:化工电力安全监控系统数据采集效率高，监控能力强，大大提高了化工电力安全监控能力。     

基于遗传模拟退火算法的减速器模块化设计的模块方法

模块划分是模块化设计的基础及关键性步骤,通过对产品功能相关性、几何相关性和物理相关性的分析形成零件间模糊相似矩阵,然后以模块高内聚、低耦合作为划分的依据,采用遗传模拟退火算法(SAGA)对产品进行模块划分,为模块划分提供一种高效、合理的方式,结合典型减速器实例验证算法的可行性及实用性。     

机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化探讨

为深入研究机电装配体拆卸序列的自动生成和优化问题，本文首先建立了装配体的自由-干涉矩阵，并将其作为描述机电装配体结构的数学模型，并在此基础上提出了“拆卸楔”概念和具体算法，依照此法计算机电装配体上各个零件的拆卸序列和方向，最后基于遗传计算的早敛问题提出搜索-遗传组合优化算法，将搜索算法中的集中策略适当引入到遗传算法中，可以获得相对健壮的搜索行为。此外，本文还提出了一种关于初始拆卸序列群体的自动生成算法，实践表明，这种自动生成算法能够有效的解决机电装配体拆卸序列的优化组合问题，而且生成的拆卸序列在数据方面均优于单纯遗传算法结果。     

基于遗传算法优化神经网络的管道泄漏检测方法研究

介绍了遗传算法的基本思想和操作原理,并对遗传算法优化神经网络的方法进行阐述,重点分析了遗传算法对神经网络的网络连接权和阈值的优化。将遗传算法与神经网络相结合应用于管道泄漏检测中,该算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的很强的全局搜索能力,能够快速准确地识别管道泄漏。通过试验进行对比,证明遗传算法优化后的神经网络效果更好。     

基于HYSYS模型和遗传算法的天然气液化流程参数优化

主要基于HYSYS模型和遗传算法(GA)对天然气液化流程进行了优化,针对一种单循环混合冷剂液化流程(SMR)建立了优化模型,使用Matlab代码通过数据对象接口(Automation)创建HYSYS组件对象,调用HYSYS程序并传入数据,HYSYS即时计算出结果返回Matlab进行优化评价。这种优化方法大大提高了优化效率,并且由于其全局搜索的特点非常适用于在非线性、高度离散的优化模型,降低了液化装置的运行能耗,优化了液化流程的操作参数。结果表明:优化后的流程能耗,比优化前降低了6.4%,效率提高到34.74%。这种优化方法同样也适用于其他液化流程的模拟优化。     

重型燃机燃烧室外壳加工工艺设计及基于遗传算法的切削参数优化

为提高某重型燃机燃烧室外壳加工效率,同时控制工件变形,利用工序集中方式结合各加工面特点,制定了较合理的工艺方案。为使其在数控加工过程中得到更高的加工效率,运用遗传算法对切削速度与走刀速度的最优值进行筛选,最终把计算得到的较优切削参数,应用于实际加工中,获得了较高的加工效率。     

重型AT锁止阀的流量特性分析与优化

为了提高锁止阀开启中液动力的计算效率,通过动网格技术在流体动力学软件Fluent中模拟锁止阀的阀芯开启过程,在对阀口过流面积进行数值计算的基础上,分析其流量及流量系数随阀芯位移的变化情况。使用BP神经网络对随机抽样法获得的样本数据进行训练和预测,并对预测的结果进行准确性评估。最后,以BP神经网络预测的数学模型为基础,使用遗传算法对锁止阀节流槽参数进行优化。结果表明：优化后的锁止阀开启过程中流量-开度特性更加稳定,有利于提高锁止阀的工作性能。     

基于力均布性指标的主梁式TBM推进机构尺度优化设计

以主梁式TBM推进机构为研究对象,利用坐标变换理论得出运动学反解方程及其雅克比矩阵。分析直线掘进过程中推进机构的受力情况,并得出受力平衡方程。为降低偏载现象对机构及刀盘的损害,引入力均布性评价指标,并分析不同参数与力均布性指标之间的关系。以力均布性指标最小为目标,建立机构尺度参数优化模型,并运用遗传算法求解该问题。给出机构尺度优化设计实例,并对比该机构优化前后的最大关节力变化,相关结果表明：该优化模型合理有效,相关结果可为推进机构设计提供参考。     

7500T大型压铸机增压阀块内流道流场仿真分析及优化

设计性能优良的阀块对提升液压系统性能具有重要意义。利用计算动力学方法对7500T大型压铸机增压阀块的流阻特性进行分析,计算得到两种不同压铸机增压阀块结构在不同流量时的压力损失。结果表明：增压阀块压力损失随着流量的增大呈现出近似线性增大的变化情况;加设倾斜流道的压力损失比没有倾斜流道的压力损失小,且减阻效果随着流量的增大而增大。利用正交试验建立了4因素5水平的正交试验数据库,对斜流道增压阀进行多参数单目标优化,然后基于遗传算法协同BP神经网络优化斜流道增压阀块之后,可使增压阀块的压力损失下降20%左右。