甘蔗健康种苗双芽段槽带式种植机排种性能优化研究

甘蔗健康种苗种植技术是提高单产水平和品质、降低生产成本的有效措施之一,而目前国内甘蔗种植装备不成熟,直接限制了这一技术的推广和应用。为此,以有序排列的甘蔗健康种苗双芽段蔗种为研究对象,对团队研发的2CZD-2A型半自动双芽甘蔗种植机排种性能进行优化,设计了高频电磁振动自动喂入器与仿形排种同步驱动器。利用Solid Edge ST5三维软件建模进行仿真分析,建立试验台进行多因素正交组合试验,采集数据并利用SPSS进行处理建立回归方程,运用Design Expert绘制响应曲面,分析因素之间交互作用,利用MatLab进行参数优化,最终进行田间试验验证。研究结果表明:同步驱动机构增加了排种均匀度,当带轮转速为10r/s、振动幅度为18.5mm、行进速度为0.65m/s时,排种均匀度达到94.18%,与优化结果偏差小于5%,满足设计要求;高频振动与动力源振动无干涉,验证了振动器梳理方案的可行性,可为全自动种植机的研发提供参考。

智能烟叶采摘机机架结构静动态特性分析及优化

【目的】获得具有良好静动态特性的智能烟叶采摘机机架结构,确保烟叶采摘机械在定位和摘取过程中的精确性和稳定性。【方法】课题组应用CAE技术对机架进行了静力学分析和模态分析,并根据变形量、模态振型、模态频率以及应变能密度等数据结果对机架薄弱环节进行了优化设计。【结果】优化后的机架相比优化前的机架最大变形量由0.30 mm降低到0.13mm,优化百分比达到了56.7%;一阶模态频率从15.55 Hz提高到了33.47 Hz,优化百分比为115.2%;二阶模态频率也有较大提升,从26.05 Hz提高到39.22 Hz,优化百分比为50.6%;其余低阶模态也均有不同程度的提升。【结论】该研究结果有助于保障自动化、智能化控制的烟叶采摘机械的实施效果,并为烟草种植业带来更好的效益和发展。

基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测

针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。

斯特林机帽式密封性能分析及回归参数优化设计

为改善斯特林机活塞杆帽式密封性能,首先采用数值仿真分析了5 MPa工质压力下其静、动态力学特性,从而获取了O型圈内径尺寸L_(N)、C型环径向壁厚T和装配过盈量S这3个关键结构参数对密封性能的影响规律。在此基础上,利用回归设计法以配伍面最大接触压力平稳且密封可靠为优化目标,对密封结构的上述3个关键参数进行优化设计以确定其最佳匹配方案,最后通过密封试验台验证了本文优化设计方法的准确性和普适性。结果表明:活塞杆与C型环密封面中间区域上最大接触压力随L_(N)和S的增大而增大,但随T的增大而减小;通过估计回归系数和方差分析(ANOVA)发现,L_(N)对密封性能影响最为显著、S次之、T影响最小;L_(N)和T、L_(N)和S交互项对响应显著,而T和S交互项对响应不显著;当L_(N)为13.745 mm、T为0.40 mm和S为0.020 mm时,优化密封件对应的正行程最大接触压力为9.01 MPa、回程为9.75 MPa,较工程在用密封件(L_(N)=13.780 mm、T=0.50 mm、S=0 mm)最大接触压力分别降低了14.7%和25.5%。实验进一步验证了优化密封件的密封性能和使用寿命均优于工程在用密封件,并且在不同工质压力下优化密封件的接触压力均匀性更好,减摩延寿效果显著,充分证明本文性能分析与优化设计方法准确有效。

灌木平茬机切割系统参数优化设计与验证

为分析圆盘锯式切割系统的切割机理,在Solidworks中建立单组圆盘锯及灌木枝条的简化模型,并在动力学分析软件ABAQUS中进行仿真分析,研究灌木切割过程中工作参数与圆锯片参数的关系。同时,以锯片转速、行进速度、枝径为影响因素,以锯切力为评价指标,对其影响的因素进行虚拟正交试验,并用Design Expert动态响应软件进行分析,得到响应面回归方程,得知当圆锯转速为2500r/min、前进速度为0.9m/s时平茬效果较好。用小型灌木平茬机上进行实地试验,结果表明破茬率和留茬高度均能满足农艺要求。

基于响应面分析下中草药移栽机的优化设计

通过响应面分析法对中草药移栽机进行优化设计,以提高中草药种植效率和质量。首先,选取移栽速度、移栽深度和移栽器械倾角3个因素作为设计变量,选取移栽成功率和移栽损伤率作为评价指标;在此基础上,设计了一个采用多种传感器组合的控制系统,采用模糊控制算法进行控制,并通过试验得到的数据进行响应面分析,得出了最优设计方案。研究结果表明:最优移栽速度为0.2 m/s,最优移栽深度为15 cm,最优移栽器械倾角为25°;通过优化设计,中草药移栽机的移栽成功率提高了11.8%,移栽损伤率降低了9.6%,取得了较好的效果。

基于改进实数遗传算法的桑叶采摘机结构参数优化

针对遗传算法在求解桑叶采摘机结构优化问题时容易陷入局部最优和求解精度低等问题,提出一种改进实数遗传算法。首先是给出一种基于序的组合适应度函数的轮盘赌选择算子,该算子在轮盘赌的基础上,通过一个自适应变化的参数在两种适应度函数中选择一个,再去计算适应度值;然后设计一种基于方向的改进启发式交叉算子,该算子既保留两个父代个体中较优个体对子代个体的影响,又增加种群中最优个体对子代个体的影响,提高交叉产生有潜力子代的可能性。接着将改进算法应用于摇杆式桑叶采摘机的优化参数设计中,通过与其他算法作仿真对比试验验证算法的优越性,获得采摘机最优参数组合:行走结构速度为24 mm/s、拨动结构角速度为1.2 rad/s、采摘结构速度为440 mm/s,并由运行结果可知整机性能与优化前相比提高13%。最后用优化得到的参数组合进行实地试验,结果显示桑叶采摘机性能提升10.9%,误差较小为2.1%。可见,所提改进实数遗传算法是优化采摘机参数的一种有效算法。

参数优化的IZOA-SVM机械设备故障诊断方法

在复杂的工作环境中,机械设备振动信号的复杂性常常会导致机械设备故障诊断的准确性不高,为解决设备运行中因信号复杂性引发的故障诊断难题,提出了一种参数优化的斑马优化算法优化支持向量机(IZOA-SVM)的故障诊断方法。首先,引入了柯西变异和反向学习的改进策略到斑马优化算法(ZOA)中,提出了改进的斑马优化算法(IZOA),旨在改善原有斑马优化算法在迭代后期容易陷入局部极值等问题,从而有效增强了其全局搜索能力;其次,利用IZOA优化支持向量机(SVM)的核参数g和惩罚参数c以寻找SVM最优参数组合[c,g],并构建了IZOA-SVM模型;然后,计算了样本的13个时域特征以构成特征向量,并将特征向量分别输入到IZOA-SVM模型、斑马优化算法优化支持向量机(ZOA-SVM)模型、粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)模型、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)模型和支持向量机模型,进行了故障分类;最后,通过旋转机械振动及故障模拟试验验证了该方法的有效性。研究结果表明:IZOA-SVM模型在分类准确率方面得到了明显的提高,达到了98.33%;该模型能够精准而稳定地识别故障类型,提高故障识别的准确性,在准确率方面相较于其他对比方法表现出更为显著的优势。因此,该方法在全局搜索和故障分类准确性方面都取得了明显的改进,为复杂环境下的故障诊断提供了可参考的解决方案。

基于RF-GA的热磨机生产参数优化方法

热磨机是纤维板生产中最重要的设备之一;热磨机的综合能耗在纤维板生产的整体能源消耗中占比显著,优化生产参数以降低热磨机能耗一直是纤维板生产的要求之一。以华北某纤维板企业采集的数据为依据,针对影响比能耗(SEC)和纤维质量(QF)的多个生产参数,用粒子群算法优化的BP神经网络、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)建立比能耗和纤维质量预测模型,经对比确定最佳比能耗和纤维质量预测模型;后基于最佳预测模型构建生产参数优化模型,采用遗传算法(GA)对其求解得到最佳生产参数,以此提出基于RF-GA模型的热磨机生产参数优化方法。结果表明,热磨机各生产参数之间存在较强耦合关系,且与比能耗和纤维质量为非线性关联;粒子群算法对机器学习算法中超参数的优化是必要的,可以有效降低机器学习算法误差;选取5组不同纤维质量下的数据,采用建立的热磨机生产参数优化方法优化后,比能耗平均下降6.9kW·h/t、降幅为5.22%。该研究验证了RF-GA热磨机生产参数优化方法的可行性,能够应用于生产参数的优化,有效地实现节能降耗的目标,并为热磨机生产参数的设定提供依据。

基于ANSYS的果树嫁接机结构优化分析

通过对果树嫁接机的基本工作原理和结构形式进行分析,构建了果树苗木的力学特性,进行了果树嫁接机切刀优化设计。利用ANSYS对果树嫁接机切刀进行有限元分析,根据静力分析结果进行切刀寿命仿真,获取果树切刀应力集中位置和切刀结构脆弱点。分别采用两种不同材料对果树嫁接机切刀进行有限元分析,通过应力云图和寿命曲线对果树切刀进行优化设计,最终采用Cr12MoV制作果树切刀,提高了果树嫁接机的使用寿命。

名优茶连续式理条机参数优化设计与试验

针对传统茶叶理条做形装备主要依靠经验法设计,存在做形质量不佳的问题,该研究运用数值法对连续式茶叶理条机结构与作业参数进行优化,以改善连续式理条机的理条作业性能。通过对连续式理条机进行运动学分析,得到锅槽速度、加速度表达式,并探究锅槽运动与茶叶理条状态之间的关系;通过研究茶叶在连续式理条机锅槽内的运动规律和受力情况,建立茶叶-正U形槽动力学模型,分析了茶叶在锅槽运动周期内各阶段的受力特点及对茶叶成形的作用;运用EDEM软件建立茶叶理条仿真模型,对影响茶叶成形的曲柄转速、锅槽振幅、锅槽倾角、凸棱个数和凸棱高度等关键设计参数进行仿真模拟,得到上述因素作用下茶叶颗粒的平均速度、平均受力与做形时间的关系曲线,并以仿真结果为依据设计三因素三水平正交试验,以成条率、碎茶率为评价指标,利用Design-Expert软件进行数据处理与回归分析,并对优化结果进行验证试验。仿真结果表明:曲柄转速、锅槽振幅和凸棱个数等对理条质量影响较大,茶叶纵向占比率随理条时间增加而升高,促使茶叶主茎脉轴线方向受力形成条状外形;以曲柄转速为195 r/min、锅槽振幅为99 mm、凸棱个数为2的最优参数组合进行验证,成条率为87.39%,碎茶率为1.85%,与优化结果基本一致。研究结果可为连续式茶叶理条机优化设计提供理论参考。

摆线针轮减速机参数对传动效率的影响与参数优化

为进一步提高摆线针轮减速机的传动效率,对减速机传动效率的影响规律进行了深入研究,提出了考虑设计参数与工况参数变化的摆线针轮减速机传动效率计算模型,并对参数进行了优化。首先,考虑摩擦力和啮合齿隙,建立了摆线针轮传动机构的多齿承载接触分析模型,计算了摆线针齿啮合力与载荷分布规律;然后,考虑摆线针轮减速机的啮合损耗、输出损耗、轴承损耗、润滑损耗和密封损耗,提出了摆线针轮减速机传动效率计算模型,并分析了设计参数和工况参数对摆线针轮减速机传动效率的影响规律。研究表明,在考虑摩擦受力的情况下,转速、负载、针齿销半径、针齿分布圆半径、偏心距、针齿套半径是影响传动效率的主要参数,针齿销数、柱销分布圆半径、柱销半径和摆线轮齿宽次之。最后,以齿轮强度、齿轮宽度、齿廓形状、齿间间隙和承载能力作为参数优化范围,将效率和体积作为目标对设计参数进行多目标优化分析,得到最优参数解,进而获得了更小体积、更高传动效率的摆线针轮减速机。

统计共振理论在振动磨机中颗粒碰撞行为优化中的应用

振动磨机在粉体研磨领域中具有广泛的应用,其性能直接影响到产品的质量和生产效率。为优化振动磨机中颗粒的碰撞行为,提高振动磨机的研磨效率,结合统计共振理论对振动磨机进行动力学分析,发现当振动磨机的结构参数确定的情况下,统计共振效应的产生仅与振动磨机的激振频率、腔体内介质质量及介质影响系数有关。为进一步明确统计共振的发生条件,以填充率、颗粒粒径和振动频率为变量因素,对ZM-10型振动磨机磨腔内颗粒运动进行了三因素10水平的仿真模拟试验。通过分析仿真结果得到填充率、颗粒粒径和振动频率三种因素变化下平均碰撞频率及能量转移比率的变化趋势,并且发现在颗粒粒径和激振频率发生变化的过程中,出现了统计共振效应。运用统计共振理论,从碰撞的数量与质量两个维度对颗粒碰撞行为进行分析,发现当ZM-10型振动磨机的作业参数为填充率75%、激振频率16 Hz、磨介粒径8 mm时,颗粒的碰撞频率和能量转移比率为综合最高。通过实际的破碎试验验证,参数优化后的振动磨机的破碎效率提升了23.43%,同时,产品颗粒粒径的分布也得到了明显改善。这一研究为振动磨机工艺的优化提供了一种新的思路。

考虑加工误差及多工况影响的压气机叶型鲁棒性优化

针对压气机叶型在宽攻角宽马赫数范围内低损失工作、叶型性能对加工误差不敏感的工程需求,首先,建立了考虑加工误差及几何参数的叶型优化流程;然后,以某压气机静子叶型为研究对象,基于构建的代理模型,在设计马赫数0.87(跨音流动)与低马赫数0.7(亚音流动)下开展了考虑加工误差及多攻角工况影响的压气机叶型鲁棒性优化设计研究。结果表明:针对跨音流动工况优化获得的叶型,其设计马赫数攻角特性大幅改善,但亚音流动工况下的攻角特性略微恶化;针对亚音流动工况优化获得的叶型,其攻角特性在多个低马赫数工况下大幅改善,在跨音流动工况下恶化。

基于改进灰狼优化核极限学习机的疾病诊断模型

为提高疾病诊断的效率,本文提出一种改进的灰狼优化算法与核极限学习机的混合模型。通过引入一种新的机制提高灰狼优化算法的探索与利用能力,改进的灰狼优化算法在进行特征选择的同时,也对核极限学习机的2个关键参数进行优化,模型在2个疾病数据集上进行实验验证。实验结果显示:提出的模型在准确率、敏感性、特异性等评价指标方面相对于其他混合模型高出约1%~2%,带特征选择的优化模型相对于没有特征选择的模型在评价指标上也高出约1%~2%。结果表明提出的模型具有一定的优势。

基于自适应混合粒子群算法优化支持向量机的乳腺癌预测

使用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数,提高分类的精度。粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制,形成参数自适应的混合粒子群优化算法,提升了算法的精度。在对数据进行预处理之后,80%的数据用于模型的训练,剩余20%用于模型的测试。每次实验分别按照比例随机生成的训练集和测试集进行20次预测,计算平均正确率。实验表明,自适应混合粒子群算法优化精度高于标准粒子群算法和鲸鱼算法。

基于教与学优化的舰载机起飞出动动态调度

本文针对弹射器故障情形下的舰载机起飞出动调度,建立了舰载机起飞出动的多约束分布式流水线调度模型;结合基于扩展随机序解的编码和解码策略、动态调整策略,设计了基于教与学优化的舰载机起飞出动动态调度算法;最后,通过对仿真案例分析、故障预测精度对动态调度的影响分析,及动态调度算法的运行时间分析,结果验证了所设计的算法对舰载机起飞出动动态调度的可行性和有效性。

支持向量机在边坡稳定性评价中的优化研究

支持向量机在边坡稳定性评价中得到了较为广泛的应用,但目前学者们对边坡的稳定性等级的分级数量及分级区间尚未有统一的认识,同时对训练样本数和验证样本数的划分亦停留在经验层面,较少探讨其最优的样本数。为此选取边坡的坡高、坡角、容重、粘聚力以及内摩擦角五个参数为评价指标,使用GeoStudio软件对不同评价指标的组合进行数值模拟,得到963组数据。使用MATLAB软件对该数据进行SVM模型训练分析后认为边坡的稳定性等级可分为8个等级,验证样本平均准确率为88.39%;当样本总量固定时,验证准确率随着训练样本数的增大而增大;当无其他划分经验参考时,尽量让每个分类等级的验证样本数量约为12个。

基于金豺优化PID的直流电机调速控制系统

针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,并分别与传统试凑法、反向传播(BP)-PID算法和麻雀算法(SSA)-PID进行对比.仿真结果表明:所设计的控制算法在调节时间上减少了12 ms,超调量降低了3.689%,受到干扰后的调节时间减少了17 ms,表现出更快的调节转速、更强的抗干扰能力和更好的稳健性,为直流有刷电机调速控制提供了一种有效的方案.

基于极限学习机模型参数优化的光伏功率区间预测技术

提出一种基于极限学习机(ELM)模型参数优化的光伏功率区间预测技术.首先,提出加权欧氏距离作为光伏功率预测区间评估指标,筛选历史样本单元并优化ELM训练集;然后,提出ELM参数混合寻优算法,利用精英保留策略遗传算法与分位数回归优化ELM模型隐层输入及输出权重与偏置参数,并采用训练后的模型预测光伏功率区间;最后,基于光伏电站与气象站历史数据构建实际算例,预测光伏功率区间,并与其他方法得到的结果进行对比.算例结果表明:所提方法在增加区间预测可信度的同时,能较大程度提高区间预测准确度.