基于空程和方向的船体装配线划线路径优化

为解决复杂船体装配线划线路径优化时精度低和收敛速度慢的问题,进而提高数控划线枪的作业效率,提出了基于空程和方向的船体装配线划线路径的调参免疫优化。首先以装配线的划线顺序和划线方向建立目标函数;然后借鉴凸透镜虚实成像原理设计了新免疫优化算法,基于进化代数和种群浓度自适应调节交叉和变异概率,并引入疫苗操作实现了船体装配线划线路径求解;最后基于马尔科夫链理论证明了免疫优化算法的收敛性。六组高维函数测试结果表明,与遗传算法、免疫遗传算法和自适应改进遗传算法相比,所提算法实现了100%寻优,且最小收敛代数、平均收敛代数、迭代代数标准差分别平均减少了29.63%、28.96%和18.33%。四种船体结构的装配线划线路径优化测试结果表明,相比起其他三种算法,所提算法的路径规划性能最佳,其最小值和平均值分别平均减少了1.38%和2.39%,平均收敛代数和迭代代数标准差分别平均减少了17.19%和13.08%,从而进一步验证了船体装配线划线路径调参免疫优化的有效性和优越性。

基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测

为了实现无人船自主导航过程中对障碍物的精确检测,提出了一种基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测方法。首先基于四叉树扇形划分进行障碍物点云数据的检索,并剔除扇形象限内不可信数据;然后利用所获得的四叉树层值来求取全局密度距离,进而获得层值阈值,以此来对不规则多线形障碍物特征进行检测;最后通过建立数据点之间的空间拓扑关系来求取参考距离,并以参考距离为基准对障碍物点云数据进行聚类判定,提高聚类分割准确性。多线形障碍物特征识别性能测试及水面无人船障碍物检测实验结果表明,相较于其他密度聚类算法,在正检率、误检率和漏检率性能指标方面,多线形障碍物特征识别性能测试中,所提算法分别平均下降了9.86%、5.04%、3.10%,水面无人船障碍物检测中,所提算法分别平均下降了10.50%、6.97%、2.95%。

油罐车自主加注臂密封圈响应面优化及分析

为了提高油罐车自主加注臂前端快接装置的密封性能,设计了一种内胀式橡胶密封圈,并结合响应面法和有限元法对密封圈进行了优化和分析。首先,基于有限元软件ANSYS Workbench对密封圈进行建模和仿真,研究了密封圈的倒圆半径、厚度和压缩量对密封圈性能的影响;然后,将密封圈与管壁的接触面积、接触压力和所受等效应力作为优化目标,利用Design⁃Expert软件建立了密封结构的优化模型,并通过多目标优化获得最优设计方案;最后,进行了密封圈优化前后的性能对比和分析。数值测试表明,在最大3 MPa介质压力下,优化后密封圈的接触压力提升了1.3 MPa,有效接触面积更大,且接触带更加集中,有利于实现快接装置和油罐车加注口的有效密封,同时等效应力降低了4.3%,有助于延长密封圈的使用寿命。

基于误差补偿的船舶双焊接机器人协同免疫网络控制

为了实现船舶双焊接机器人的高精度协同控制,提出了一种基于误差补偿的协同免疫网络控制算法。在双焊接机器人运动学分析基础上,将协同控制转化为二次型优化问题;将目标函数和关节角分别定义为抗原和抗体,借鉴免疫信息处理机制构建了包括输入层、跟踪隐层、补偿隐层和输出层的协同免疫网络;将由网络跟踪隐层评价所得递归误差经补偿隐层激活产生补偿项,再通过网络递归和疫苗接种实现船舶双焊接机器人的协同免疫网络控制器设计。4种不同轨迹的双机器人协同跟踪数值仿真表明,相比于MGNN和PDNN算法,协同免疫网络控制算法的平均跟踪误差降低19.05%,平均协同误差降低17.95%,平均关节偏移降低27.73%,验证了该算法的高精度、高协同性和高重复性控制性能。

学习通与BOPPPS模型结合的教学模式在“互换性与技术测量”课程中的应用

【目的】BOPPPS教学模型是一种以教学目标为导向、以学生为中心的教学模式。为了解决传统课堂学生参与度不高、一卷定成绩、不能学以致用等种种问题,探索高效实用的教学模式。【方法】课题组以“金课建设”为契机,探索BOPPPS教学模型在“互换性与技术测量”课程中的教学改革,结合超星学习通、慕课等现代信息化教学平台,采用“线上+线下”混合式教学模式,用一个教学设计贯穿“课前、课中、课后”三个教学环节。【结果】选取江苏科技大学苏州理工学院2018级机电专业学生为实验对象,对教学环节进行一站式教学设计。该班级的平均签到率为88%,学生到课并积极参与的情况比较乐观。【结论】改革后的教学模式极大地提高了学生学习的内驱力和积极性,活跃了课堂气氛,提高了教学效果,真正实现了以学生为中心、以信息化为载体的“金课”课堂蜕变。

老人洗浴防摔助力装置设计及优化

为防止老人洗浴时因体力不支而摔倒,设计一种防摔助力装置。介绍该装置结构总成,包括环抱防摔机构、防摔高度调节机构、座椅倾角和高度调节机构等;基于连杆传动关系及矢量封闭方程进行环抱防摔机构的静力学建模及遗传算法优化;基于慧鱼零件完成防摔助力装置的快速搭建及实验验证。实验结果表明:该装置能够根据人体胖瘦进行环抱防摔机构自适应张开和收缩;能根据人体高度进行座椅倾角、高度自适应调节,可满足不同体型老人洗浴时最佳助力,能有效防止因长时间站立而造成体力不支,避免老人洗浴摔倒。

基于ANSYS的4500T浮式起重机主梁结构优化设计

为了进一步提高4500T浮式起重机的整体结构性能,减少主梁设计过程中存在的尺寸过大和材料浪费问题,基于ANSYS软件进行了起重机主梁结构的优化设计。选取4种常用单杆截面作为优化对象,将梁结构的截面尺寸作为优化变量、梁端部总位移和梁内节点最大应力作为状态变量、主梁总体积作为目标函数。首先建立了数学优化模型,然后基于ANSYS软件进行了浮式起重机主梁的优化与分析,最后确定了起重机主梁结构及其尺寸的优化方案。优化结果表明:与其他3种截面梁相比,在满足结构和安全性要求下,空心圆截面梁方案最优,有助于提高产品结构性能和经济性。

虚拟仿真与装配在机械原理与设计课程群教学中的应用

针对机械原理与设计课程群知识点多而抽象,且与工程实践结合紧密的特点,提出了基于虚拟仿真与装配技术的工程化课程教学改革。在课程群的理论教学中,结合工程案例,通过虚拟仿真技术来诠释知识点原理及其在工程中的应用;在综合实践教学中,基于机构创新实验设备,通过虚拟装配技术来提高学生的知识应用及创新设计能力。教学改革实践成果表明,基于工程的虚拟仿真与装配技术有助于加深学生对课程知识的理解,激发了学生的学习兴趣,培养了学生的创新设计能力,达到了教学改革的目的。

机械原理与设计的实践环节体系改革与实践

为了充分发挥《机械原理》与《机械设计》课程的实践教学效果,进一步提高学生的综合设计能力,在原有教学模式基础上,紧紧围绕实验教学体系、课程设计和第二课堂3个方面来开展实践环节教学改革,给出了教学案例设计。实践教学表明,机械原理与设计的实践改革发挥了学生主动性,培养了学生创新能力,改善了教学效果。

基于多克隆粒子群的无心磨削工艺参数优化

为了选择无心磨削的最佳工艺参数,建立了磨削工艺参数优化模型,并提出了一种多克隆的粒子群优化算法。将克隆复制、克隆交叉、高频变异和克隆选择引入粒子群优化算法中,从而改善基本粒子群算法容易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点。与其他相关算法相比,新算法在进行磨削工艺参数优化时,搜索速度更快、搜索能力更强。

阀泵并联控制系统输出流量的最佳分配

通过对阀泵并联式容积作动系统的动态分析 ,在阀泵并联系统动态校正的基础上 ,对阀和泵的输出流量实施最佳分配 ,建立了相应的模型 ,并对模型进行仿真。

基于RBF直齿圆锥齿轮遗传算法优化设计

提出了一种基于RBF网络和改进遗传算法的齿轮优化设计方法。该方法首先利用RBF网络映射优化中的图表问题,提高了优化设计的效率;然后利用改进的自适应遗传算法进行优化设计,提高了齿轮设计的精度。通过直齿圆锥齿轮的优化设计,以及与其它方法的比较,说明该方法是有效的。

基于混沌序列的起重机箱形主梁粒子群优化

为了解决起重机箱形主梁优化设计中的多变量、多约束问题,提出了一种新的基于混沌序列的粒子群优化算法。利用混沌变量的遍历性和随机性,通过Logistic映射生成初始粒子群位置。根据平均粒距描述种群的多样性,通过混沌扰动对早熟个体进行局部搜索,从而跳出局部极小点。起重机箱形主梁优化试验结果表明,新混沌粒子群算法具有收敛速度快,优化精度高的优点。

基于“慧鱼”模型实行机械类创新教育的教学改革

针对地方院校机械类教学与实践中的不足,以"慧鱼"创意组合模型为教具,阐述了我系如何实行教学从"教师为主型"向"学生为主型"转变,实践从"单一、演示、验证型"向"综合、研究、设计型"转变的机械类创新教育的教学改革。

机械原理课程“三位一体”教学的探索与实践

针对《机械原理》课程知识点多而难,且与工程结合紧密的特点,提出了一种"三位一体"的教学模式,即发挥板书、课件和教具的各自优势,紧紧围绕知识点将三者有机结合,实现由浅入深、由易到难和由理论到工程的教学探索与实践。学生网上评教结果表明,采用该教学模式可以加深对知识点的理解,激发学习兴趣,提高课堂教学品质。

卧式筛网沉降离心机的螺旋输送器结构优化及分析

为了提高卧式筛网沉降离心机螺旋输送器的强度和分离性能,基于ANSYS Workbench对螺旋输送器结构进行了优化和分析。首先对卧式筛网沉降离心机的螺旋输送器进行设计和建模;然后以螺旋输送器的叶片导程和厚度作为优化对象,基于ANSYS Workbench软件对螺旋输送器结构进行了优化;最后对所优化螺旋输送器进行了强度、变形和振动的校核分析。数值测试结果表明:当螺旋输送器导程为130 mm、螺旋叶片厚度为8.5 mm时,其应力强度和变形综合较小。数值校核表明:优化后输送器模型的最大应力为61.1 MPa,远小于材料需用应力;一阶固有频率处临界转速为9 482.4 r/min,远大于工作转速,都满足工作要求。

《液压与气压传动》课程教学改革

本文针对地方院校的培养目标,对《液压与气压传动》课程的教学内容、教学方法、实践教学等改革进行了探索与实践,并取得了较好的成效。

基于Kohonen网络的机械故障模式识别

在自动聚类分析的基础上 ,根据某汽轮机减速箱运行状态特征数据 ,采用 Kohonen网络方法 ,确定该机械的运行状态 ,结果与选用其它方法所确定的结果一致。

基于多种群竞争进化的车辆超载网络检测

针对车辆超载检测中复杂的数据处理,提出了基于BP(Back Program)网络的非线性检测模型.为了克服神经网络在梯度学习中存在的收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,将多种群竞争机制引入到免疫进化中,提出了一种新的基于实数编码的多种群竞争免疫算法,并基于车辆轴重检测数据实现了BP网络的权值和阈值优化.实验结果验证了该方法能有效地降低因系统非线性和时变性所导致的测量误差,提高了测量精度.

基于Kohonen网络的减速箱机械故障模式识别

在自动聚类分析的基础上,根据某汽轮机减速箱运行状态的特征数据,采用Kohonen网络方法,随机选取该汽轮机减速箱运行状态的几组特征数据进行训练。结果竞争层有三个神经元获胜,即该机械的运行状态被分为三类。训练好的网络再对其余几组特征数据进行识别。根据识别结果可以确定该机械的运行状态,结果与选用其它方法所确定的结果一致。因此,Kohonen网络方法可应用于模式识别。从而该方法能实现对汽轮机减速箱运行状态的监控。