基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

位移放大型扭转阻尼器性能分析

为了加固梁柱节点、避免框架结构出现"弱节点"的破坏模式、提高框架结构整体的抗震和耗能能力,研制出一种具有自主知识产权的位移放大型扭转阻尼器(DATD),并对其进行数值分析和试验研究.首先,设计了18个具有不同参数的DATD,建立其有限元模型进行数值分析;随后,设计并制作了一个DATD,进行性能试验并与有限元分析结果对比.结果表明:DATD滞回曲线饱满,耗能能力强;有限元分析与性能试验的滞回曲线吻合较好,且随着加载位移的增加,两者间误差变小,因此可以采用建立的有限元模型来研究DATD的力学性能.最后,对DATD进行参数影响分析,研究了铅芯直径、铅芯距中轴距离、橡胶层直径、橡胶层厚度及橡胶剪切模量对其特征参数的影响,结果表明:DATD的屈服剪力、等效刚度、等效阻尼比及耗能系数随着铅芯直径增大而明显增大,随着铅芯距中轴距离的增大略有增大;随着橡胶层直径、橡胶剪切模量的增大,屈服剪力及等效刚度逐渐增大而耗能系数及等效阻尼比逐渐减小;4个特征参数均随着橡胶层厚度的增大而略微减小.     

基于多环返工串行生产线的性能优化建模

为评价和优化串行多环返工生产系统的生产性能表现，结合质量管理与精益生产的理念，区别于传统的返工机制，提出一种全新的“即刻返工”检查机制，将生产系统建模扩展至多机多缓冲区的复杂生产系统.基于生产系统的两大要素，机器与缓冲区的生产状态变化，依据概率论与马氏定理，构建缓冲水平的动态概率转移矩阵，以在制品库存水平及系统平均生产率作为研究指标，针对生产设备及缓冲区展开瞬态分析，通过迭代计算，表明设置合理的系统规模与缓冲区阈值能达到优化系统生产性能的目的，并通过数值实验验证其有效性.     

氯乙烯精馏过程模拟优化与节能降耗的研究

针对某聚氯乙烯厂精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的问题,利用化工流程模拟软件Aspen Plus对氯乙烯精馏系统中的T-203塔进行模拟优化,选择适合氯乙烯体系的NRTL模型进行计算,确定理论板数为28块。根据灵敏度分析和正交试验得到最佳操作参数为:回流比为0.8,进料位置为第2块理论板,侧线采出位置为第18块理论板。产品中氯乙烯质量分数达到99.999%,低沸物质量分数小于1×10-6,高沸物质量分数小于5×10-6。同时对精馏系统提出两项节能降耗技术,其中循环水改造技术预计为企业带来经济效益1034.85万元/a,高效导向筛板技术可以有效提高分离效率和生产能力。     

ZigBee传感器控制智能交通灯协同优化控制策略的研究

将ZigBee技术引入到智能交通系统中,提出了一种由ZigBee传感器构成的智能交通灯的体系结构和具体实现方法.通过点阵模块、数码管模块、蜂鸣器模块和传感器模块对交通灯进行数据的采集,建立了交通灯的数据模型,使用协同优化控制策略进行数据的优化处理,最终实现了智能交通灯的功能.     

基于动态优化双钻头打孔机生产效能的研究

首先,对孔型加工及走刀方式进行分析,为提高打孔机效能,采用两钻头同时作业的方式。然后,根据相关的数据,应用动态优化的相关理论建立数学模型,并运用遗传算法进行求解,从而确立了双钻头作业时的最优作业线路、最佳行进时间和作业成本,并用MATLAB编写程序画出了相应图形,更加形象地显现出了各个路段的最优作业方案。     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。     

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。