粒子群算法的機械零件多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計

針對火電系統(tǒng)生產(chǎn)過程中的環(huán)境污染問題,提出以火電系統(tǒng)節(jié)能環(huán)保為重點研究對象的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,并以改進的粒子群算法進行求解。結(jié)合灰色系統(tǒng)理論中有關(guān)灰色關(guān)聯(lián)度的概念對粒子群算法多目標(biāo)求解機制進行改進,對煤耗量、污染氣體和煙塵排放等的多目標(biāo)火電系統(tǒng)優(yōu)化求解,引入壓縮因子改善粒子群算法的性能,增強其全局收斂能力。通過ieee14節(jié)點系統(tǒng)算例證明本算法的有效性。

提出多目標(biāo)混合粒子群算法以求解梯級水電站多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型。該算法采用混合蛙跳算法的分組-混合循化優(yōu)化框架以增強算法的全局搜索能力;在族群內(nèi)通過粒子群算法的飛行調(diào)整策略指導(dǎo)個體進化;同時,引入外部精英集,建立了基于自適應(yīng)小生境的外部精英集維護策略,提高了算法的收斂性和非劣解集的多樣性。最后將該算法應(yīng)用于三峽梯級水電站多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度工程,計算結(jié)果表明,本文算法能夠獲得計算實時性強、分布均勻、收斂性好的調(diào)度方案集,并以此分析明確了調(diào)度目標(biāo)間的耦合關(guān)系,可為梯級電站的多目標(biāo)調(diào)度決策提供科學(xué)依據(jù)。

盾構(gòu)掘進優(yōu)化能夠提高施工的穩(wěn)定性,確保施工效率和施工質(zhì)量,因此,將改進粒子群算法應(yīng)用于盾構(gòu)掘進施工優(yōu)化中.文章分析了盾構(gòu)掘進施工參數(shù)對施工質(zhì)量的影響,并設(shè)計了施工優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型;研究了改進粒子群算法,提出了慣性權(quán)重的調(diào)節(jié)算法和設(shè)計盾構(gòu)掘進施工優(yōu)化的算法流程;最后進行了盾構(gòu)掘進施工優(yōu)化的仿真分析.結(jié)果表明:該算法能夠有效地控制盾構(gòu)掘進施工的沉降量,從而確保了盾構(gòu)掘進施工質(zhì)量.

針對如何從電網(wǎng)建設(shè)上報的大量輸變電工程中,選擇需要的且以一種有效方案實施的立項決策關(guān)鍵問題進行研究,提出了一種基于雙層多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的輸變電工程立項決策評價模型。該模型包括2個階段——立項和決策,采用雙層多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對模型進行求解pareto最優(yōu)解,并使用5個評價指標(biāo)——電網(wǎng)的安全性、適應(yīng)性、環(huán)境友好性、經(jīng)濟與協(xié)調(diào)性綜合選出最優(yōu)方案。最后對所提出的算法模型進行算例分析驗證,驗證結(jié)果證明了本算法模型的有效性。

該文研究內(nèi)容包括2個方面:1)針對南方丘陵地區(qū)地表排水方式,通過田間排水試驗,探求控制排水中氮、磷濃度的變化規(guī)律,擬合了累計入滲量philip公式的參數(shù),建立了排澇、除漬和減少氮、磷流失的多目標(biāo)控制排水模型。2)在分析多目標(biāo)優(yōu)化問題pareto最優(yōu)解的基礎(chǔ)上,運用matlab編制計算程序,針對控制排水模型的具體特點,分別定義了粒子的適應(yīng)值、個體極值和全局極值的計算公式,利用粒子群優(yōu)化算法對模型進行了求解。結(jié)果表明,運用基于粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化算法求解農(nóng)田多目標(biāo)控制排水模型,所求得的控制排水時間與實際控制排水時間基本一致,為農(nóng)田排水的科學(xué)管理提供參考。

為了使3pl企業(yè)在物流業(yè)務(wù)分包時不僅能降低分包成本,并且能促進物流服務(wù)質(zhì)量,提出多目標(biāo)的規(guī)劃模型,描述了3pl企業(yè)與物流服務(wù)供應(yīng)商之間的博弈關(guān)系,兩個目標(biāo)函數(shù)分別以總分包費用最小為目標(biāo)和以分包商服務(wù)質(zhì)量最大為目標(biāo),引入\"綜合表現(xiàn)度\"來衡量物流服務(wù)供應(yīng)商的服務(wù)質(zhì)量,并應(yīng)用基于pareto多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對多目標(biāo)模型進行求解。最后,利用算例進行試驗,結(jié)果表明該算法的有效性,并且得出結(jié)論:此方法在長期的作用下能有效的協(xié)調(diào)物流服務(wù)質(zhì)量與成本之間的平衡,促進物流服務(wù)供應(yīng)鏈的整體效益。

多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計各分目標(biāo)間的矛盾性和不可公度性增加了解決問題的難度,常規(guī)求解多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法一般只能求出問題的有效解,而得不到設(shè)計的最優(yōu)結(jié)果。該文以蝸桿傳動多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計為例,采用改進的遺傳算法求得若干有效解后,根據(jù)模糊理論中的相似優(yōu)先比法從中確定出最有效解,即最優(yōu)解,并可排出它們的優(yōu)劣順序。

測量與機械零件測繪——本資料為測量與機械零件測繪，doc格式，共69頁技術(shù)測量的基本任務(wù)在機械制造業(yè)中，技術(shù)測量是研究空間位置、形狀和大小等幾何量的測量工作的。測量就是為確定量值進行的一組操作。例如，將被測量值與法定計量單位的標(biāo)準(zhǔn)量值進行比較...

為科學(xué)求解梯級水電站群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,提出一種基于量子行為進化機制的多目標(biāo)量子粒子群算法(moqpso)。該方法以標(biāo)準(zhǔn)量子粒子群算法(qpso)為基礎(chǔ),引入外部檔案集合存儲非劣粒子,利用個體支配關(guān)系實現(xiàn)檔案集合的動態(tài)更新維護;依據(jù)個體領(lǐng)導(dǎo)能力優(yōu)劣選擇粒子歷史最優(yōu)位置與種群全局最優(yōu)位置,維持搜索過程中個體進化方向的多樣性;采用混沌變異算子對個體進行局部擾動,提升算法的全局收斂性能。烏江流域模擬調(diào)度結(jié)果表明,所提方法具有良好的收斂速度與尋優(yōu)能力,可快速獲得兼顧梯級水電系統(tǒng)經(jīng)濟性與可靠性要求的pareto解集,能夠為工程人員提供科學(xué)的決策依據(jù)。

第2章機械及機械零件設(shè)計基礎(chǔ)知識 2．1設(shè)計的基本要求和一般程序 2.1.1機械設(shè)計的基本要求機械設(shè)計應(yīng)滿足的要求：在滿足預(yù)期功能的前提下，性能好、效 率高、成本低，在預(yù)定使用期限內(nèi)安全可靠，操作方便、維修簡單和造型美觀等。 2.2.2機械設(shè)計的一般設(shè)計程序 機械設(shè)計的一般程序用框圖來表示。 設(shè)計人員必須善于把設(shè)計構(gòu)思、設(shè)計方案，用語言、文字和圖形方式傳遞給主管者和協(xié) 作者，以取得批準(zhǔn)和贊同。除具體技術(shù)問題外，設(shè)計人員還要論證下列問題：（1）此設(shè)計是 否確為人們所需要？（2）有哪些特色？能否與同類產(chǎn)品競爭？（3）制造上是否經(jīng)濟？（4） 維修保養(yǎng)是否方便？（5）是否有市場？（6）社會效益與經(jīng)濟效益如何？ 設(shè)計人員要富有創(chuàng)造精神；要從實際情況出發(fā)；要調(diào)查研究；。要廣泛吸取用戶和工藝 人員的意見，在設(shè)計、加工、安裝和調(diào)試過程中及時發(fā)現(xiàn)問題、反復(fù)修改，以期取得最

conferences,learnedsuperiorspolicies;reports,youcanlearntodealwithproblems,art,justwantedtolearn,tolearnatanytime.tocontinuouslyexpandthescopeofthestudy.thecomplexityandcomprehensivenessofourwork,decidedtonotonlydowewanttobe"professionals",orif"generalists",todabbleindifferentareasofknowledge.masteryofknowledgenotonlyto

通過對目前常用的幾種機械零件設(shè)計方法存在的不完善性分析,闡明模糊可靠性優(yōu)化設(shè)計方法在理論上的科學(xué)性、在設(shè)計方法上的先進性和在機械零件設(shè)計中應(yīng)用的必然性與必要性。同時就機械零件的模糊可靠性優(yōu)化設(shè)計的具體方法作了分析和闡述

介紹了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基本思想,提出了鋼框架抗震優(yōu)化設(shè)計的量子粒子群算法,建立了多層鋼框架優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,最后通過一個算例驗證了該方法的效率和有效性,結(jié)果表明該方法科學(xué)可行,具有很好的應(yīng)用前景。

基于傳統(tǒng)最優(yōu)化理論及經(jīng)驗估計法的機械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計存在局部極值、對目標(biāo)函數(shù)的可微性有嚴(yán)格要求、優(yōu)化結(jié)果與初始值有較大的相關(guān)性等。以五自由度機械臂桿件長度優(yōu)化設(shè)計為例,建立以機械臂各桿件長度為變量的總功率、各關(guān)節(jié)角加速度和結(jié)構(gòu)緊湊性的目標(biāo)函數(shù),運用多目標(biāo)遺傳算法結(jié)合模糊判斷策略的智能優(yōu)化方法,并與傳統(tǒng)設(shè)計方法的求解計算進行對比分析,表明智能優(yōu)化方法對機械臂桿件長度的優(yōu)化設(shè)計結(jié)果更加滿足經(jīng)濟性、穩(wěn)定性和結(jié)構(gòu)空間的要求。

提出了處理多目標(biāo)問題的最小偏差法,并將其應(yīng)用于機械多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計。以流體動壓滑動軸承多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計為例,建立了以摩擦系數(shù)最小、發(fā)熱量最小和承載能力最大為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,根據(jù)最小偏差法原理構(gòu)造統(tǒng)一目標(biāo)函數(shù),利用改進遺傳算法對該問題進行了優(yōu)化設(shè)計。算例整個求解過程和結(jié)果表明,該方法既可以避免人為因素的影響,又能夠獲得比常規(guī)設(shè)計更佳的設(shè)計參數(shù),同時也驗證了所提方法對于解決機械多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題的有效性和可行性。

詳細(xì)分析了基于mbd技術(shù)的機械零件設(shè)計方法,以不違背機械設(shè)計的基本原則為前提,創(chuàng)建mbd設(shè)計環(huán)境,整個設(shè)計過程面向制造裝配、面向產(chǎn)品的全生命周期、面向協(xié)同仿真與虛擬以及面向綠色檢驗體系,實現(xiàn)了全程綠色設(shè)計。

詳細(xì)分析了基于mbd技術(shù)的機械零件設(shè)計方法,以不違背機械設(shè)計的基本原則為前提,創(chuàng)建mbd設(shè)計環(huán)境,整個設(shè)計過程面向制造裝配、面向產(chǎn)品的全生命周期、面向協(xié)同仿真與虛擬以及面向綠色檢驗體系,實現(xiàn)了全程綠色設(shè)計。

在無功優(yōu)化、分布式電源(dg)有功優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)協(xié)同的條件下,以有功網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)、多種電氣限制和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為約束條件建立了配電網(wǎng)綜合運行優(yōu)化模型;針對基本粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢等缺點,提出一種改進的粒子群(ipso)算法,并將其用于求解配電網(wǎng)綜合運行優(yōu)化模型.結(jié)果表明,所建配電網(wǎng)綜合運行優(yōu)化模型能夠同時優(yōu)化補償電容器投切容量、有載調(diào)壓變壓器變比、dg出力和網(wǎng)絡(luò)開關(guān)狀態(tài),從而獲得配電網(wǎng)的最佳運行狀態(tài).同時,通過ieee33節(jié)點配電網(wǎng)算例的仿真結(jié)果驗證了配電網(wǎng)綜合運行優(yōu)化模型的有效性和ipso算法的高效性.

電梯混合能源控制優(yōu)化是對電梯、太陽能、蓄電池、超級電容等設(shè)備間的能量交換進行控制優(yōu)化。根據(jù)電梯系統(tǒng)的特點，在滿足電梯所需能量的前提下，以電網(wǎng)所需的耗電量最小為優(yōu)化指標(biāo)，建立電梯的混合能源優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。其中目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)中的變量如0－1等非連續(xù)的開關(guān)變量，其混合能源管理優(yōu)化過程是非線性變參數(shù)優(yōu)化問題，難以用普通的解析方法進行計算。采用混沌粒子群算法的智能求解策略，通過對某電梯的仿真，驗證了模型和算法的有效性。

為降低變電站工頻電場曝露水平,避免工作人員長期曝露其中可能造成的健康威脅,通過優(yōu)化電站設(shè)備布局來降低一次設(shè)備周圍近地面空間電場強度。建立220kv戶外配電設(shè)備3維幾何模型,采用軟件仿真計算出220kv戶外配電區(qū)電場分布,并將電場強度高于限值的設(shè)備區(qū)作為待優(yōu)化區(qū)域。提出適用于變電站電場優(yōu)化問題的粒子群優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)和限制條件。以降低設(shè)備區(qū)外部電場分布作為優(yōu)化目標(biāo),對其進行整體優(yōu)化計算,在此基礎(chǔ)上,以降低設(shè)備區(qū)內(nèi)部高場強分布作為優(yōu)化目標(biāo)對相關(guān)設(shè)備位置進行微調(diào)。最后將計算所得最優(yōu)電場分布與原電場分布進行對比,整體優(yōu)化后的適應(yīng)度函數(shù)值減小了83.4%,局部優(yōu)化后適應(yīng)度函數(shù)值再次減小了29.1%。優(yōu)化結(jié)果表明,利用粒子群算法對設(shè)備排布重新優(yōu)化,可以在不增加建設(shè)成本的前提下降低目前變電站工頻電場曝露水平。

濟鋼的氧氣系統(tǒng)一直存在著供需不平衡的問題,導(dǎo)致氧氣放散率高,影響經(jīng)濟效益。通過對氧氣系統(tǒng)的生產(chǎn)、存儲和使用等環(huán)節(jié)進行綜合分析,以氧氣放散率最低,經(jīng)濟效益最大為目標(biāo)函數(shù),建立氧氣系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的模型,并利用改進的粒子群算法求得最優(yōu)解,取得了良好的效果。

以自動門的控制系統(tǒng)中的主要的受控對象無刷直流電動機為研究對象,對其速度控制進行了深入的研究。首先對無刷直流電動機的參數(shù)和結(jié)構(gòu)進行分析,建立起數(shù)學(xué)模型,然后將粒子群群算法與pid控制相結(jié)合,應(yīng)用于電機的速度控制,使得自動門的開門關(guān)門速度和時間可以快速地響應(yīng)外部要求,達到控制要求。