双曲柄串联低速急回机构及其遗传算法优化

采用几何分析的方法建立了机械压力机使用的双曲柄串联机构中滑块位移及速度的表达式.采用遗传优化算法对J23-80型机械压力机使用的双曲柄串联机构参数进行了优化设计,获得了最佳的机构参数.优化后的结果表明,该机构的结构简单紧凑、受力性能好,具有良好的低速锻冲急回特性,在曲柄转角为0°~45°的范围内可使滑块速度最高仅为82 mm/s,并存在着一个明显的速度平台,其滑块速度特性甚至还优于结构复杂的专用冷挤及拉延压力机.     

机械压力机低速锻冲机构的遗传算法优化设计

采用斯蒂芬森六连杆作为机械压力机的工作机构,用12 个设计变量建立了滑块的运动方程,建立了以滑块在工作阶段的速度波动、最大速度和工作压力角均为最小的优化设计数学模型.以JH23 63 型机械压力机的技术参数为依据,采用遗传优化算法进行求解,设计的斯蒂芬森六连杆压力机在公称压力行程范围内,滑块的最大工作速度仅为94 mm/s,工作行程与行程速比系数为2 461 5,并且具有平均速度为99 mm/s的平台.该新压力机在要求低速锻冲的板料拉延工艺等实际应用中,与原普通型机械压力机相比,其工作性能有明显的提高.     

PLC控制在液压机液压系统中的应用

在工业化发展的今天,我国取得了很大的成绩,其中压力机这一通用机械,具有很广泛的用途,近些年来,随着大型压力机的发展,液压压力机被更多的加以使用,现今随着电子技术的发展,通过使用现代的控制技术与液压控制相结合,来更好的对液压系统加以控制,该文将就如何做好压力液压系统的电气控制进行介绍.     

机械压力机故障诊断系统的研究

本文以机械压力机为研究对象,着眼于有关机械压力机的故障诊断相关问题,从机械压力机溜车故障的诊断以及主电机过载跳闸故障的诊断,这两个方面入手,在针对机械压力机产生上述两个方面运行故障原因进行详细分析的基础之上,研究了高效且可行的故障诊断操作方式,以此能够显著提高机械压力机故障诊断系统的运行质量与运行效率,希望引起各方关注与重视。     

压力机杆系优化求解的变量循序组合响应面法

为了能够切实有效地对机械压力机杆系驱动机构进行优化设计,采用响应面分析法并结合试验设计方法,提出了求解该杆系多目标优化问题的变量循序组合响应面法(VSCRSM),并建立了优化数学模型.对优化变量及其变化范围进行循序取舍组合和设定,同时采用响应面分析法多次拟合进行优化求解,最终得到了优化结果.与初始设计及变容差遗传算法相比较,VSCRSM优化目标的最小值分别降低了15.85％和5.8％,并且滑块行程误差仅为0.09％,不仅解决了初始设计及变容差遗传算法所得结果中滑块行程超出误差范围的问题,而且实现了压力机杆系的显著优化.     

双动压力机多连杆机构优化设计

本文论述闭式双动机械压力机外滑块八连杆机构优化设计时数学模型如何建立、优化方法怎样选择等问题。通过计算实例可以看出优化结果与维尔森公司计算结果的比较。     

基于Pro-E的六连杆机构压力机优化设计

使用Pro-E对六连杆机构压力机进行了优化设计。在整个优化过程中首先建立压力机六杆机构模型、进行敏感性分析,找出对压力机整个公称压力行程所用时间敏感的独立参数变化范围,以压力机公称压力行程12 mm内所用时间最大化为目标,以滑块行程65 mm为约束,通过对各个独立参数在其敏感范围里进行迭代运算,得出使压力机整个公称压力行程所用时间最大时各个独立参数的值,即最优解。通过优化使压力机在公称压力行程内最大速度和最大加速度明显下降,急回特性更加明显。     

基于性能图谱的双肘杆伺服压力机杆系全局优化设计

研究了双肘杆伺服压力机的杆系优化设计方法,提取杆系尺寸参数与性能指标的关系,在有界尺度空间内绘制性能图谱,以滑块在工作行程内机械增益最大和力均载变化波动量最小作为优化目标,选取最优解域,再采用复合形法,进行杆系尺度全局优化设计.优化后各构件的质心加速度曲线有明显改善,减小了双肘杆各运动副的冲击载荷,提高了冲压质量,从而为双肘杆伺服压力机的杆系尺寸设计提供了有效方法.     

基于Matlab的机械优化设计教学软件的研究

针对机械优化设计中的各种优化算法，用Matlab软件开发了用于进行机械优化设计辅助教学的软件，采用Matlab的窗体界面为工作平台。该软件可以有助于学生对优化算法的理解和使用，有助于学生实验环节学习。     

机械压力机教学实验平台机构的优化设计

该文选取新型肘杆式机械压力机机构为教学实验平台并对其进行了优化设计。利用复数矢量法建立了机构的运动学模型,得到了滑块的位移、速度和加速度表达式。基于运动学模型,以工作段内滑块最大速度最小和波动量最小为设计目标,建立了机构的优化模型,采用遗传算法对优化模型进行了求解。与初始数据相比,优化后压力机机构在工作段的速度低而均匀,最大位移、拉伸角、急回特性及最大加速度等得到了明显改善,达到了设计要求。     

新的结合非线性互补问题函数的逐步二次规划滤子算法

对于结合非线性互补问题(nonlinear complementary problem,NCP)函数的逐步二次规划(sequential quadratic programming, SQP)滤子算法,提出一种新方法来构造滤子,目的是为了使滤子的接受条件更宽松,降低进行可行性恢复的机率.对于改变滤子构造后会引起的滤子点数量过多的问题,又给出一种限制滤子点数量的办法.另外,通过一些数值例子对这种新算法进行检验,事实证明这种算法是有效的.     

多级多受灾点连续消耗应急物资调度优化策略

灾后应急救助十分关键,特别是多地同时受灾情况下.为此,考虑将灾民安置与物资运输一体化规划,建立连续消耗多级应急物资调配数学模型.在此基础上,以应急系统施救成本和施救不及时损失为目标函数构建优化模型,并应用遗传算法(GA)和序列线性规划(SLP)算法相结合策略对物资调配进行优化.构造四级救灾物资调配算例模拟救灾过程.数值结果表明,使用GA全局寻优结合SLP局部寻优策略相较单一优化算法能有效找到更优解.所提出的优化策略可为灾后多级多受灾点连续消耗应急物资调度提供可行方案.     

一维下料优化的一种新算法

针对一维下料优化问题,提出了一种基于启发式多级序列线性优化思想的新算法,即将下料优化问题转化为多级序列线性优化问题求解．每级求解时,在当前可行的下料方式中选择最优的一种进行下料。不断重复此操作。直到所有剩余的坯料数目均减小至零为止．原问题的最优解就是各个序列优化问题所求得的最优下料方式的总合．计算表明,与目前常用的整数线性规划或遗传算法相比较．该算法有结构简明、计算速度快、节材效果好的优点．     

改进的预测控制算法用于加热炉支管温度控制

加热炉支管温度平衡系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂过程,当应用传统预测控制方法时,控制量的获得需要在线求解一个多变量、多约束的非线性规划问题,传统非线性规划方法求解该类问题时易收敛到非法解或局部极小。针对上述问题提出一种基于差分进化(differential evolution,DE)算法的预测控制,使用DE算法在线求解涉及的优化问题获得控制量。为了验证方法的有效性,对基于DE算法的预测控制器进行了仿真研究。仿真结果表明,所提出的方法有着很好的跟踪性能,并且对干扰有较强的鲁棒性,提高了系统的控制效果。     

框架动力优化的内点二次规划法

首次将内点序列二次规划法应用于框架结构的动力优化领域,并作为二次规划算法的求解器,改善整个优化问题的运算效率,通过算例的结果分析,说明本方法是可行的,有效的。     

拟牛顿乘子法及其应用

本文以增广拉氏函数为基础,采用序列二次规划和信赖域策略,提出了一种新的拟牛顿乘子法,克服了Powell型约束变尺度法的数值不稳性和Maratos效应。文中给出了其算法程序QNM01的数值实验结果与应用实例。     

序列二次规划(SQP)算法在三维下限分析中的应用

采用有限元法和非线性规划的序列二次规划(SQP)算法，解决了三维可静应力场的构造问题．基于刚塑性假设，采用极限分析下限原理，求解了矩形表面基础的承载力问题．算例分析表明，SQP算法在三维下限法中的应用是可行的．     

基于CUDA平台的时域有限差分算法研究

文章针对传统时域有限差分(FDTD)算法的不足,以图形加速卡为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法。CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合在GPU上实现并行算。文章描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验结果证明了基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一。     

优化极限学习机的序列最小优化方法

针对传统二次规划求解方法训练优化极限学习机(OMELM)存在速度慢和效率低的问题,提出了单变量迭代序列最小优化(SSMO)算法.该算法通过在框式约束中优化拉格朗日乘子来实现目标函数的最小化:首先在初始化拉格朗日乘子中选择使目标函数值下降最大的拉格朗日乘子,将该拉格朗日乘子作为目标函数的唯一变量;然后求解目标函数的最小值并更新该变量的值;重复这个过程直到所有的拉格朗日乘子都满足二次规划问题的Karush-Kuhn-Tucker条件为止.实验结果表明:SSMO算法只需调节很少的参数值便可得到足够好的泛化性能;采用SSMO算法的OMELM方法在泛化性能上要好于采用序列最小优化算法的支持向量机方法;在随机数据集测试中,SSMO算法具有较好的鲁棒性.