燃料煤运输线的PLC控制系统设计

针对燃料煤输送带运输线 ,设计了燃料煤运输线的PLC控制系统 ,分析了控制系统的各个组成部分。实际运行结果表明 :PLC控制系统及现场运输设备实现了安全、可靠、实时和高效运行。     

基于改进模拟退火算法的混合制冷循环天然气流程优化

在研究模拟退火算法的基础上,将模拟退火算法进行改进,采用Ackley函数验证改进的效果.运用模拟退火算法和改进算法分别对混合制冷循环天然气流程进行优化仿真,在对流程参数进行有效优化后,利用该优化流程参数,对整个混合制冷循环天然气流程进行模拟仿真,得出以压缩机耗功与丙烷预冷量之和为最小目标函数的优化流程参数.证明模拟退火算法应用于混合制冷循环天然气流程的可行性和有效性.     

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。     

基于改进型蚁群算法的内燃机配气凸轮机构型线动力学优化设计

针对内燃机配气机构工作时的振动、冲击和噪声问题，建立内燃机配气凸轮机构型线的动力学数学模型。对蚁群算法在内燃机配气凸轮机构型线参数优化设计进行详细分析，并对蚁群算法存在的容易陷入局部解问题，将蚁群算法和遗传算法进行有效地结合，使得改进后的蚁群算法能够高效率地对内燃机配气凸轮机构型线参数进行优化设计：运用改进型蚁群算法和Matlab语言，对内燃机配气凸轮机构型线数学模型进行仿真优化计算，与原设计相比，仿真结果表明，丰满系数提高，动态最大正加速度在上升段降低，在下降段增加，动态最大负加速度降低，使得系统动态速度和动态加速度趋于平稳，有效地减少了内燃机配气机构的冲击振动，提高了内燃机的动力性能。     

基于粒子群算法的空间太阳能热动力系统优化设计

太阳能热动力系统是空间站的重要组成部分。为有效降低太阳能发电系统的发射质量,在分析空间太阳能热动力系统的工作原理、粒子群算法的原理及实现的基础上,采用粒子群算法对太阳能热动力系统的发射质量进行了优化仿真设计。在保证压缩机的进口压力、压缩机的进口温度、压缩机的压缩系数、换热管的数目、换热管的直径、回热器的回热度、循环工质流道高度、热管直径、热管长度及能量转换单元的转速等独立变量满足系统要求的前提下,使得发射质量最小,从而有效地节约发射、管理和后续支持费用。将粒子群算法的优化结果通过遗传变异修正后,其结果要好于基本粒子群算法和遗传算法结果。     

蚁群算法在螺旋密封优化设计中的应用

以密封系数为目标函数,以螺旋相对宽度、螺旋相对槽深和螺旋角为状态变量,采用蚁群算法和Matlab语言对螺旋密封进行了优化设计。仿真结果表明:在螺旋几何参数满足实际要求的前提下,使得密封系数达到了0.832 7,满足工程需要,表明蚁群算法应用于密封优化设计是可行的。     

粒子群算法在化工过程优化中的应用

对基本粒子群算法进行了智能化改进,并运用改进粒子群算法和MATLAB语言,对化工生产过程中的苯-甲苯闪蒸过程进行了优化仿真计算。仿真结果表明,在有效地调整温度、压力及分流系数的条件下,使得气相产物中苯的产量达到最大,实现了苯-甲苯闪蒸过程的最优化,同时也证明了粒子群算法可以有效地解决化工生产过程中的优化问题。