加工参数优化中自适应协同粒子群算法研究

针对加工参数优化过程中粒子群优化算法的优化效果受参数影响较大的问题,提出了自适应协同粒子群优化算法。对粒子群优化算法的参数对优化结果的影响进行了详细而深入的分析,在此基础上,给出了优化过程中惯性权重、学习因子、最大速度等参数的变化规律,并通过仿真的方法确定了最优参数的取值。最后通过对基准函数的仿真实验,验证了本文算法的正确性和有效性。     

基于粒子群算法的铣削参数优化

针对加工中心环境下铣削加工切削参数的优化选择问题,通过考虑机床加工、工件和刀具的实际约束,建立以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,采用粒子群优化算法对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证,结果表明粒子群算法优化铣削参数可以缩短加工时间,提高生产率.     

基于粒子群算法的双工位切削参数优化

本文研究了多工位专用机床的切削用量优化问题.以双工位同时工作的钢轨整形机为实例,建立了以进给速度和主轴转速为优化变量,以最低能耗为优化目标的数学模型,并使用粒子群算法进行优化求解,最后通过与现场使用经验参数的实际加工能耗对比,表明该优化方法获取的加工参数具有明显的节能效果.     

基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识

在地面上精确测量航天器的惯性参数是困难的,并且由于燃料的消耗、航天器的交会对接、载荷及姿态的变化等因素将会使航天器的惯性参数在轨发生变化。因而航天器的控制系统、状态估计系统将会受到航天器惯性参数变化的影响。在轨辨识出航天器的惯性参数,可以为更加优化、实时的控制航天器服务。文中提出了一种基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识算法。建立了引入带有模型误差以及由于航天器惯性参数变化引起的误差的航天器姿态运动学与动力学模型,基于模型误差最小准则建立目标函数,利用改进的粒子群优化算法对模型误差进行实时估计,从而实现对航天器惯性参数的辨识,并将其应用到航天器的姿态控制中,并通过仿真实验证明了该算法的有效性以及实用性。     

基于粒子群优化的同步风力发电机励磁系统的变论域模糊控制

针对直接并网型同步风力发电机励磁系统非线性、时变性及风力发电机运行工况多变等特点,提出了一种基于粒子群优化的同步风力发电机励磁系统的变论域模糊控制方法。该方法中,通过分析确定变论域伸缩因子的结构,利用粒子群算法优化其参数,实现伸缩因子参数的智能寻优。将粒子群优化的变论域模糊控制器应用于励磁控制中,根据电压环的性能指标建立目标函数,通过对基本论域自适应调整,实现了同步风力发电机励磁系统在全工况下的自适应控制,提高了发电机端电压的调节精度和运行的稳定性。仿真结果表明,基于粒子群优化的变论域模糊控制在动态性能和稳态性能上优于模糊控制。     

基于神经网络和粒子群算法的管材弯曲工艺参数优化

针对弯管成形质量受多个工艺参数耦合影响的问题,提出基于神经网络和粒子群算法相结合的工艺参数优化方法。以压模压力、压模助推力、芯轴间隙、芯轴伸出量作为优化对象,以壁厚减薄率、横截面畸变率和起皱值最小为优化目标,通过神经网络构建优化对象和优化目标之间的非线性函数关系,并以此作为粒子群优化算法的适应度函数,实现管材弯曲的多目标工艺参数优化,最后进行了理论分析和实验验证。     

基于粒子群算法的滚齿切削参数优化研究

为了在滚齿加工过程中,能够实现滚齿切削参数优化,提高生产效率,本研究提出了一种基于粒子群算法的滚齿切削参数优化研究方法。该研究综合考虑了生产效率、加工成本等重要因素,引入了生产效率和加工成本等目标函数,建立了滚齿切削参数的多目标优化模型,并引入了协调系数,使其多目标优化模型转化为单目标优化模型。通过案例分析,优化得到的加工工艺参数与经验加工参数相比,其生产效率提高了2.44倍,工艺加工成本降低了56.7%。而在较大程度上为车间或企业的滚齿加工提高了生产效率,降低了成本。因此,该研究对于车间或企业的滚齿加工参数的确定与选择起着重要的参考作用。     

基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究

在数控加工中,为了尽可能提高生产效率和降低生产成本,采用粒子群优化算法对加工参数进行多目标优化。以切削速度、切削宽度和每齿进给量为决策变量,以加工时间和成本为目标函数,并以机床性能、刀具参数、工件质量等为约束条件,建立优化模型。采用罚函数法对约束条件进行处理,将多目标问题转化为单目标优化问题进行求解。为解决粒子群优化算法优化效果受参数影响较大的问题,提出了参数自适应协同粒子群优化算法(WCVPSO),算法参数按照一定规律变化,提高了优化算法的精度和收敛速度。实际加工试验表明,提出的优化方法提高了加工效率,降低了加工成本。     

基于遗传算法的风力发电机叶片气弹阻尼优化

叶片气弹阻尼是评估风力发电机运行稳定性的关键指标。基于遗传算法对风力发电机叶片气弹阻尼进行优化,具体做法为采用遗传算法对风力发电机叶片各截面的刚度进行寻优迭代,找到影响气弹阻尼的敏感截面;根据刚度分布参考曲线,调整叶片铺层,使叶片刚度分布能够包络参考曲线,进而优化叶片气弹阻尼,提高风力发电机的运行稳定性。研究结果表明,利用遗传算法可以实现风力发电机叶片参数的自动寻优,能够快速准确优化叶片气弹阻尼,为风力发电机叶片的优化设计提供参考。     

采用改进粒子群算法的铣削参数优化研究

为了提高数控铣削加工的生产效率,降低生产成本,同时改善生产工件的加工质量,根据最优化思想,建立以铣削加工参数为优化变量,以铣削力、机床主轴转速和加工面粗糙度等为约束条件,以最短加工时间和最低生产成本为目标的优化函数。在标准粒子群算法的基础之上,引入惩罚函数,将多约束优化问题转变为无约束优化问题,改善了求解过程的复杂性;同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,将其与模拟退火算法结合,增强粒子的全局搜索能力,改善粒子的局部收敛性。通过仿真实例验证了改进粒子群算法的有效性和优越性,改善了工件的加工时间与生产成本。     

浅析风力发电机叶片关键技术

选取了五家在世界风电制造业排名比较靠前的企业,筛选出这些企业在风力发电机叶片技术方面申请的核心专利,以这些核心专利为研究对象,从技术类别、技术功效和技术时间分布三个角度,分析了风机叶片在设计、制造方面的关键技术及发展经验,进而为我国企业今后的研发提供一些参考建议。     

基于粒子群算法的PHEV动力参数和控制策略参数优化

以某款新开发的插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为研究对象,在完成传动参数匹配和控制策略设计的基础上,利用CRUISE建立了PHEV整车仿真模型。采用优化软件Isight集成Cruise整车模型,建立了以动力性能指标为约束条件,以百公里燃油消耗量和排放性能为目标的PHEV参数优化的模型,利用粒子群优化算法对PHEV的传动系统参数和控制策略参数进行多目标综合优化,并进行了仿真分析比较。结果表明,在UDDS循环工况下进行动力参数优化后的PHEV百公里燃油消耗降低12.5%,等效百公里燃油消耗降低10.7%。     

粒子群优化算法综述

首先介绍了PSO的原理及具体实现步骤;然后针对PSO算法在搜索的初期收敛速度很快,但在后期却易于陷入局部最优的缺点,提出了各种改进办法;最后介绍了PSO算法的应用领域以及研究展望.     

基于量子粒子群优化算法的斜齿轮设计

粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,量子粒子群优化算法是基于PSO进行改进的算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,笔者提出了一种基于量子粒子群优化算法优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解齿轮优化设计问题的一个较好方案。     

基于改进粒子群算法的数控加工参数优化研究

为优化数控加工参数,提高数控机床加工性能,研究改进粒子群算法的数控加工参数优化方法,设置最低生产成本以及最高生产率为数控加工参数的优化目标,利用协调系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题建立目标函数,设置切削速度、进给量约束、切削进给力、切削功率、切削转矩约束、表面粗糙度要求为约束条件,采用惯性权重值适应性递减方法改进粒子群算法,令惯性权重随粒子群进化适应性提升,采用改进粒子群算法快速寻找数控加工参数目标函数最优值,实现数控加工参数优化.实例分析结果表明,该方法可有效优化数控加工参数,满足实际加工需求,优化后的实验数控机床加工性能佳.     

基于改进粒子群算法的数控加工参数优化研究

为优化数控加工参数,提高数控机床加工性能,研究改进粒子群算法的数控加工参数优化方法,设置最低生产成本以及最高生产率为数控加工参数的优化目标,利用协调系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题建立目标函数,设置切削速度、进给量约束、切削进给力、切削功率、切削转矩约束、表面粗糙度要求为约束条件,采用惯性权重值适应性递减方法改进粒子群算法,令惯性权重随粒子群进化适应性提升,采用改进粒子群算法快速寻找数控加工参数目标函数最优值,实现数控加工参数优化.实例分析结果表明,该方法可有效优化数控加工参数,满足实际加工需求,优化后的实验数控机床加工性能佳.     

改进粒子群算法的环形薄壁零件铣削参数优化

针对某环形薄壁零件在加工过程中的零件局部变形过大的问题,提出了改进粒子群算法的环形薄壁零件铣削参数优化方法。采用有限元软件,对局部变形大的区域进行仿真,得到仿真出的铣削力;通过Design-Expert13中正交实验响应曲面法建立加工参数与铣削力之间的目标函数,采用改进的粒子群算法对目标函数进行优化,最后通过对优化后的加工参数与经验加工参数进行实验对比。结果表明：采用改进粒子群算法的环形薄壁零件铣削参数优化的方法,可使零件局部变形大的区域的铣削力减小24.9%,有效降低了环形薄壁零件的变形量,为技术人员在选择该环形薄壁铣削参数时,提供了新的参考方案。     

基于改进SAPSO算法的永磁直驱风力发电机优化

针对永磁直驱风力发电机的重量、成本和效率的优化,将模拟退火算法的Metropolis准则引入粒子群算法,提出了一种改进的模拟退火粒子群算法,并对发电机进行了优化设计。这种改进的模拟退火粒子群算法不接受差解作为粒子群的全局最优,优化结果显示改进后的模拟退火粒子群算法收敛速度更快,寻优精度更高。有限元仿真结果显示,优化后的发电机设计方案达到了设计要求,与优化前的设计方案相比,发电机的重量减轻了15.3%,材料成本降低了14.1%,进一步验证了发电机设计方案的合理性与优化方法的有效性。     

基于粒子群算法的汽车ABS控制器参数的优化设计

提出了基于粒子群算法的汽车ABS控制器参数的优化设计方法。该方法将ABS控制器的参数编码为粒子群中粒子的向量,通过粒子群在参数空间的寻优得到优化的控制参数。然后分别以未优化的参数和优化的参数作为控制参数进行了仿真试验,仿真结果证实了该算法的有效性。最后以优化的参数作为控制参数进行路试,取得了比较满意的制动效果。