螺旋压缩弹簧的设计及失效控制研究

随着科技发展,人类对机械设备的要求越来越高,与此同时为了提高机械设备的工作强度,越来越高强度的机械设备零件被开发了出来。但是螺旋压缩弹簧的设计一直是一个难题,传统的设计方法很难满足目前机械设备对弹簧的需要。虽然目前的设计方法都应用了解析法进行设计,但效果并不理想。所以在螺旋压缩弹簧设计过程中,要针对主要参数进行说明,并对弹簧在使用过程中能产生的共振性进行验算,同时要完成弹簧成型后的调整和控制。

基于历史最优与接受差解的教与学算法

针对教与学优化算法(teaching and learning based optimization,TLBO)收敛精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于历史最优与接受差解的教与学优化算法(teaching and learning algorithm based on historical optimum and accepting difference solution,HBTLBO)。将标准教与学算法中个体位置更新的方式进行改进,采用个体历史最优位置改进标准教与学算法中的学习策略,在教学阶段针对学生的学习成绩实行分层教学。将HBTLBO与多种优化算法在9个标准测试函数进行对比分析,验证了该算法具有良好的寻优精度和稳定性。将HBTLBO应用于压缩弹簧设计问题,体现该算法的实际应用价值。

基于混沌的多策略优化麻雀算法及应用

针对原始麻雀搜索算法在寻优过程中出现多样性降低,难以跳出局部最优,以及收敛精度不够等问题,提出一种基于混沌的多策略优化麻雀算法.首先,通过Circle混沌映射进行种群初始化,生成分布更加均匀的麻雀种群,增加种群的多样性;其次,引入自适应比例,对发现者的种群规模占种群总规模的比例进行动态变化,平衡算法的全局搜索与局部挖掘能力;然后引入Levy飞行改进发现者位置更新方式,提高算法的搜索范围与局部搜索能力,并且加快收敛于最优值的速度;最后,选择逐维变异与反向学习相融合的方式来扰动当前全局最优位置,通过贪婪算法来筛选出变异前后的最优值作为当前全局最优值,从而提高算法跳离局部最优的能力.本次选择12个基准函数和Wilcoxon秩和检验进行验证,并于六种其他算法进行对比,证明了以上多种策略对于算法的性能提升明显.同时,将该改进算法应用于工程实践中,本文选择压缩弹簧设计优化问题,验证所提改进算法在工程设计中的可行性与优越性.