基于正交试验法的管桩离心工艺优化

通过正交试验法探索管桩最佳离心工艺,找出了离心工序影响混凝土密实度的主要因素,从而优化了离心工艺参数,保证了管桩质量,提高劳动生产率,降低生产成本,同时为优化管桩离心工艺提供1种方法和经验．     

自适应粒子群优化算法及其在注塑成型质量指标软测量中的应用

对粒子群优化算法(PSO)进行分析,提出了一种根据速度信息自适应调整参数的粒子群优化算法(APSO-VI),该算法经过大量测试函数上的模拟实验验证,并与PSO进行了比较。实验结果表明,该算法能克服基本PSO算法在求解高维、多峰等大规模复杂非线性优化问题时易陷入局部最优和不收敛的     

基于正交试验的高铁轴承内圈冷辗扩壁厚均匀性优化分析

为提高高铁轴承内圈冷辗扩成形壁厚均匀性, 应用ABAQUS软件建立高铁轴承内圈非对称冷辗扩有限元模型, 并进行了相关模拟. 基于正交试验方法, 以冷辗扩成形后轴承内圈的壁厚均匀性为试验指标, 获得了芯辊初始进给速度(A)、锥辊转速(B)和驱动辊转速(C)对壁厚均匀性的影响规律, 并利用极差分析法和方差分析法对轴承内圈冷辗扩工艺参数进行优化. 研究结果表明, 工艺参数对内圈壁厚均匀性影响的主次顺序为 , 并得到了最佳工艺参数组合.     

基于拓扑与尺寸优化的风力机叶片轻量化设计

为有效减轻风力机叶片质量, 进一步实现降本增效, 对叶片内部结构进行拓扑优化与尺寸优化设计. 首先以叶片内部单元密度为设计变量, 将叶片柔顺度最小作为目标, 并以结构体积为约束条件, 考虑3种极限荷载工况, 利用ANSYS软件对叶片内部实体结构进行拓扑优化; 然后根据拓扑优化结果结合实际叶片内部材料铺层情况建立叶片壳体模型, 以关键结构参数为设计变量, 以叶片质量最轻为目标, 叶片强度、刚度、振动性能及稳定性等为约束, 采用MATLAB和ANSYS软件对叶片内部结构进行尺寸优化. 拓扑优化结果表明, 对叶片传统结构形式进行适当改进, 可有效改善叶片结构性能; 尺寸优化结果表明, 基于拓扑优化结果的改进结构优化方案与初始方案相比质量减轻了12.4%, 与传统结构优化方案相比质量减轻了2.6%, 较好地实现了叶片轻量化.     

基于正交试验的X80管线钢MIG焊工艺优化

为优化X80管线钢MIG焊的工艺参数,对MIG焊过程中的电弧电压、焊接电流、焊接速度、坡口间隙四个工艺参数进行了正交试验,以焊接接头应力峰值为评价指标,使用极差分析方法,获得了最优的工艺参数.借助ANSYS软件对最优的工艺参数进行模拟计算,得到了应力峰值在接头处的分布情况.结果表明:极差分析法能有效获得最优工艺参数,且...     

基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法

压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF（Equiangular Tight Frame）框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近。 实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势。     

生物地理学优化算法中基于Zoutendijk可行方向法的变异算子设计

根据约束优化问题的全局收敛性要求,基于传统优化与智能优化,设计了一种基于Zoutendijk可行方向法的新型变异算子,并将其应用于生物地理学优化算法,构建了一种用混合优化算法求解优化问题的方法.通过算子设计策略的理论验证、智能算法的收敛性分析及6个不同类型算例的仿真试验,证明此自适应求解优化问题机制具有实效性.     

一种基于闭环优化的新型鲁棒预测控制方法

针对带约束的凸多面体线性不确定模型，提出了一种新型鲁棒预测控制方法，它采用离散化的不确定模型构造最小－最大优化控制问题，并在其中直接引入状态反馈机制，与其他最小－最大预测控制方法相比，这种方法等效于增加了控制序列的长度，为优化问题增加了更多的自由度，从而扩大了可行域，作为最小化目标的是离散化不确定系统在整个预测时域上二次型成本函数的最大值，而不是各预测阶段应成本项的上界之和，从而减少了与最小－最大优化相关的方程个数，有利于降低计算复杂性，文中进一步证明了不确定系统的闭环稳定性取决于优化问题在初始时刻的可行性，并将优化问题转化为线性矩阵不等式形式。最后，以数值仿赵例子验证了方法的有效性。     

响应面试验优化超声波辅助提取龙眼愈伤组织中单宁的工艺

为提高龙眼愈伤组织中单宁的提取率,采用超声波辅助浸提法,基于乙醇浓度（A）、超声波功率（B）与提取时间（C） 3个单因素试验,通过响应面试验优化设计,建立了龙眼愈伤组织单宁提取工艺。 研究结果表明,龙眼愈伤组织中单宁的最佳提取条件为乙醇浓度61%、超声波功率140 W,提取时间54 min,提取温度60 ℃,在此工艺条件下,提取量为7.53 mg·g^-1。     

基于AIG的多级逻辑电路延迟近似优化

在对多级逻辑电路延迟进行优化中,提出了一种针对关键路径中节点输出的近似替换方法,用于实现延迟优化.提出的算法先建立待优化电路的关键路径集合,然后通过选取每一条关键路径中错误率影响最小的节点构成待优化节点集,再结合提出的节点输出近似替换技术,在错误率约束下实现节点删除和关键路径压缩,进而达到多级逻辑电路延迟优化.提出的算法用C++和ABC工具内置命令编程实现,使用ISCAS85以及LGSynth91电路进行测试.实验结果显示,与已提出的常量替换方法相比,面积和延迟优化效果分别提升22.96%和31.49%.同时相较于最新提出的针对延迟优化的算法,在延迟优化效果相近的情况下,算法运行时间上有61.88%的提升.     

基于单片机的注塑机节能控制技术研究

通过对注塑机油泵电机的负载状况及能耗分析,结合注塑机的特点确定节能控制方案以及系统软硬件的设计过程,并采用单片机为控制芯片,对压力、流量以及时间等注塑过程中的油泵电机能耗主要因素进行测控,提高油泵电机的运行效率,实现在不同注塑阶段的节能控制.     

基于模糊神经元PID算法的注塑机注射速度控制算法研究

基于一款市场较为畅销的注塑机, 设计出一种能精确控制注射速度的模糊神经元PID控制器. 首先, 设计出具有自学能力的神经元PID控制器, 利用模糊算法对其进行优化; 其次, 在原有注射速度线性数学模型的基础上, 构建注塑机注射速度的非线性模型; 最后, 利用MATLAB在所建数学模型的基础上对模糊神经元PID控制器进行仿真实验. 实验结果表明, 所设计控制器具有响应迅速、无超调量、控制精度高、控制稳定等优点.     

流动注射化学发光抑制法测定尼群地平

基于尼群地平在碱性条件下对铁氰化钾鲁米诺化学发光体系有较强的抑制作用,联用流动注射技术建立了测定尼群地平的新方法.本法的线形范围为0.1～100.0 μg/mL,检出限0.02 μg/mL ,此法用于尼群地平片剂含量测量和药典法对照结果满意.     

基于多准则决策的塔状粒子群优化算法

针对经典粒子群优化算法存在早熟、收敛精度低和收敛速度慢的问题, 提出了一种新的改进算法. 该算法采用了塔状优化互联机制, 底层粒子群负责寻找局部最优解, 顶层粒子负责收集、反馈全局最优解, 为底层种群提供全局最优信息, 建立共享学习机制. 顶层粒子一旦发现停滞现象, 将通知底层粒子群采用细菌觅食优化、随机初始化等停滞优化策略, 以改善粒子群的收敛速度. 实验结果表明, 与同类算法相比, 改进算法具有更好的寻优能力, 改善了粒子群的收敛精度和收敛速度.     

固定化酶反应柱联用流动注射化学发光法测定抗坏血酸

基于抗坏血酸对Luminol-HRP-H2O2体系化学发光反应的抑制作用,结合固定化酶技术,建立了一种简单、快速检测抗坏血酸的流动注射化学发光分析新方法.该方法线性范围为4.0×10-8～4.0×10-4 mol·L-1,检测限为1.6×10-8 mol·L-1,进样频率为50样/h,对4.0×10-7 mol·mL-1抗坏血酸进行10次平行测定,其化学发光强度相对标准偏差为2.4%.该方法用于维生素C片剂中抗坏血酸含量的测定,结果令人满意.     

基于PROFIBUS注塑车间分布式监控系统的研究

随着塑料产品产量的增加,许多企业都建有一定规模的注塑车间.对车间内的注塑机进行有效的计算机监控管理,能及时掌握注塑机的运行状况,提高生产效率,提升企业信息化程度.采用一种基于PROFIBUS现场的总线技术,给出了注塑车间分布式监控系统的硬件组成原理、监控系统的功能及系统组态的实现,该系统可同时对多台注塑机进行现场及远程监控.     

基于最小速比偏差的注塑机双曲肘合模机构优化设计

注塑机合模机构的性能直接影响注塑制件的质量、效率以及注塑设备的寿命. 以企业指定380T锁模力的双曲肘合模机构为研究对象, 提出将肘杆机构原型速比曲线与理想速比曲线的最小偏差值加入优化函数, 结合机构总长、行程比、力放大比等进行多目标优化设计, 并进行仿真验证. 结果表明: 在合模机构总长、移模行程满足要求的基础上, 力放大比增大12.24%, 临界角处速比降低14.49%, 且合模周期减少6.6%, 可有效提升合模机构的综合性能.     

演化仿真优化的若干问题研究

针对仿真优化这一仿真领域提出了演化仿真优化的概念及其形式化语言描述，并给出了演化仿真优化的算法实现框架、分类，指出了仿真优化与演化算法相互取长补短的策略。为了提高速度和效率提出了一种混合演化仿真优化的算法：基于拉网的仿真优化算法（MESOAs）。该算法结合仿真系统的输出信息，构造出系统的响应曲面来指导演化算法，同时又不要求系统连接、可导，因此具有通用性、鲁棒性、隐含并行性等优点，它能有效地解决不确定环境（含随机系统和定性系统）的仿真决策优化，连续时间仿真控制优化问题等。最后，给 出了两类测试演化仿真优化算法的测试实例。一类是随机函数，另一类是GI／G／S排队模型，试验的结果表明在解的质量和速度两方面MESOAs都优于曲面响应法、随机搜索法。     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。