基于变量混合调整的机械产品智能优化策略

为解决机械产品原始设计方案的可行化,提出了基于变量混合调整的优化策略,采用了基于启发式思想生成的变量因果关系图与几何约束混合求解的变量调整策略．该策略能很好地适应产品设计的各个阶段,具有良好的柔性;同时它又是约束驱动,具有很强的自适应性和灵活性．就汽车驾驶室内布置设计对该策略进行了有效的验证．     

基于物场分析法的机械产品创新

首次在机械产品创新中应用物场分析法，并对物场分析法加以改进和完善，提出了通过变换和完善物场模型实现机械产品创新的有效方法，解决了机械产品创新过程中的技术难题，并结合实例说明物场分析法的应用过程。     

现代机械产品智能优化设计方法及其应用

在总结前人研究成果的基础上,提出了面向现代机械产品的智能优化设计法.该方法以智能机器为研究对象,以智能控制理论和方法为理论基础,可在设计过程中实现对现代机械产品的工作参数、工作过程、工作状态以及故障诊断等方面进行智能优化.通过对现代机械产品设计特点的具体分析,建立了智能优化设计法的理论结构体系,包括智能优化设计法的含义、研究目标、研究内容、理论基础和特点等内容.以工作在非结构环境下的打磨机器人为例进行了智能优化设计研究,实验结果表明该方法可全面提高产品的智能化程度和设计质量.     

基于CLPSO算法的混合变量桁架形状优化

为了解决混合变量桁架形状优化问题中离散截面面积和连续节点坐标的变量耦合给优化带来的困难,将一种新型智能优化算法——基于"综合学习策略"的粒子群算法(ComprehensiveLearning Particle SwarmOptimization,CLPSO)应用于桁架混合变量形状优化问题中。给出了考虑离散截面面积和连续节点坐标两类不同性质的设计变量的混合变量桁架结构形状优化的数学模型,并对经典桁架结构进行混合变量的形状优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较。分析结果表明了该方法进行混合变量桁架形状优化设计的有效性。     

炼油企业产品结构优化模型

采用线性规划模型，将炼油企业产品结构优化过程分解为变量、目标和约束三要素，通过在目标和约束下对变量进行求解，获得企业最优的产品结构；通过对炼油企业的产品结构优化问题进行分析，建立了炼油企业的产品结构优化模型，并运用该模型对炼油企业产品优化进行了实际评价与分析，为企业及时调整产品结构、提高企业生产管理和经营决策水平提供更准确的依据．     

混合离散变量的整型优化方法

本文对混合离散变量的优化问题进行了探讨,提出了将混合离散变量转换为单一的纯整型离散变量、并在整型空间内对全离散或混合离散变量、约束非线性问题进行优化设计的新方法。     

基于NLJ优化算法的多变量预测函数控制

基于差分方程模型推导了多变量预测函数控制算法,使其具有更加广泛的适用性.利用NLJ算法处理预测函数控制中的约束问题,简单明了,没有繁琐的数学公式推导,仿真结果证明了该算法的有效性,为预测控制约束问题的处理提供了一种新的途径.     

基于智能优化的英语试题库组卷策略研究

如何从给定的一个庞大英语试题库中自动生成满足一定要求的测试试题是目前我国利用计算机进行英语辅助教学的一个重要研究课题.针对英语测试试题的题型结构,建立了一个智能组卷的新模型,同时给出了求解的智能方法,最后的数值试验结果表明,新方法对按照教师或英语教学大纲的要求生成一份有效的英语考试试卷是非常有效的.     

基于机械产品绿色设计与开发策略研究

机械制造业是国民经济的支柱产业,又是影响环境的主要因素之一。对机械产品进行绿色设计可有效地利用资源,最低限度地减少对环境的污染,实现机械制造业可持续发展。本文就机械产品绿色设计的意义、绿色设计的程序和开发策略进行了探讨。     

具有混合约束的多变量系统的优化控制

给出了多变量预测控制的算法描述,解决了工业生产中存在的混合约束问题。并运用协调优化的原则对带有硬约束的操作变量进行了协调。当找不到满足所有约束条件的可行解时,对被控变量进行约束软化处理。采取线性和二次型组结合的惩罚函数,对预测时域上每个时刻的激活值进行处罚,不仅可以保证可行解的存在,而且改进了控制系统的性能。理论分析证明,该算法能够保证闭环系统的稳定性,并具有较强的鲁棒性。仿真结果也证实了算法的有效性。     

智能制造环境下的产品模型

描述了在智能制造环境下的产品模型——产品可视知识模型;并在此基础上提出了面向应用的特征概念,从而统一了对特征的理解,用约束的概念实现说明性知识和过程性知识的结合.     

机械产品可拓概念设计研究

文章在总结现有智能化概念设计思维规律的基础上,提出基于可拓方法的机械产品智能化概念设计的研究内容、特点、流程与方法。围绕智能化概念设计的功能表达、功能分解与综合、功能推理与决策,重点研究功能-原理-布局-结构的可拓化概念设计方法和计算机模拟人类解决问题的辩证思维过程。文中给出可拓方法在加工中心刀库概念设计中的应用实例。该方法对于解决目前智能化概念设计理论研究与工程实现中的瓶颈问题,具有重要意义。     

产品结构优化和营销策略调整对矿井效益的影响

文章从两个方面总结分析了显德汪矿近两年来根据本矿的煤质特点和现有的选煤加工手段,结合市场需求,以效益最大化为目标,挖潜内部管理,实施改革创新,成功开发了洗中块、洗粒煤、精末煤和末矸新产品,商品煤品种达到多样化,优化了产品结构。     

ELM-RBF神经网络的智能优化策略

提出了ELM-RBF(extreme learning machine-radial basis function)神经网络的智能优化方法,采用差分进化算法和粒子群优化算法来确定ELM-RBF神经网络中隐层神经元的中心和宽度。仿真结果表明,在具有相同的网络结构前提下,基于智能优化策略的ELM-RBF神经网络学习算法具有更好的泛化能力和较好的鲁棒性。     

离散变量结构优化设计中变量和约束的分解与简化

提出了优化设计中对设计变量和约束条件进行缩减和分解的方法．设计变量可分解为基本设计变量和复合设计变量，复合设计变量是基本设计变量的函数或综合；约束条件可根据它与计算过程的关系和作用范围分步、分阶段考虑；对于离散结构的实体杆件，可以很据受力和对结构的作用情况分成5类，常用截面分成24种类型．最后通过一个三维空间实例，证明所提方法优化效率高，效果明显，可节约材料39．26％，是求解大规模离散变量工程结构最轻设计问题的较好方法．     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

并联式混合动力逻辑门限控制参数智能优化

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和降低其废气排放量,采用基于自适应混沌粒子群优化算法建立并联式混合动力汽车控制优化模型,对其逻辑门限控制参数进行优化,并与PSO算法和GA算法的优化结果进行比较;利用ADVISOR仿真软件对其优化参数进行仿真验证,并对其逻辑门限控制参数优化前的仿真结果与自适应混沌粒子群优化后的仿真结果进行对比.研究结果表明:自适应混沌粒子群优化算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题;100km油耗至少可降低12％,HC排放量可降低6％,CO排放量可降低5％,NOx排放量可降低8％.     

基于决策树技术的智能植保机械决策支持系统

针对智能植保机械构建了包括气象数据库、林木病虫害管理数据库和植保机械数据库在内的专题数据库,运用影响喷施农药的温度、湿度、风速和农药剂型等4个主要因素设计了基于归纳式学习方法的决策树。利用VB（Visual Basic）语言开发,实现了对数据库的调用,建立了基于不同空间、时间和实际条件的植保机械作业决策支持系统,分析了植保机械作业生产对空间、时间、药剂类型、防治成本和实际条件的要求与反应。通过该系统可合理利用气候条件提高林木病虫害防治效果。     

具有混合约束的多变量系统的优化控制

给出了多变量预测控制的算法描述 ,解决了工业生产中存在的混合约束问题。并运用协调优化的原则对带有硬约束的操作变量进行了协调。当找不到满足所有约束条件的可行解时 ,对被控变量进行约束软化处理。采取线性和二次型相结合的惩罚函数 ,对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚 ,不仅可以保证可行解的存在 ,而且改进了控制系统的性能。理论分析证明 ,该算法能够保证闭环系统的稳定性 ,并具有较强的鲁棒性。仿真结果也证实了算法的有效性。