基于气囊缓冲的载人空降乘员防护装置优化设计

针对载人空降乘员安全防护问题,基于气囊缓冲原理设计一种全新的气囊缓冲座椅和仿生气囊护颈,更有效地对空降乘员实施全方位的保护。通过开展装备落地碰撞试验对气囊缓冲装置的数值模型进行校正,并运用微型多目标遗传算法对气囊装置的动态特性参数进行优化,结果表明该方法不但能减少空降试验次数与昂贵试验成本,而且还能为工程人员提供多种方案以满足不同产品要求,在载人空降防护技术领域具有一定的实际工程意义。

一种新的模态自协调微反温控策略

为了满足微反温控系统高精度、快响应的要求,本文综合比例控制、模糊控制、比例积分控制和遗传算法的优点,设计了一种模态自协调混合智能微反温控制策略,并对该控制策略进行了详细的分析。仿真结果表明,该控制方法不仅极大地提高了系统的稳态精度,缩短了过渡过程时间,加快了系统的动态响应,而且具有很好的抗干扰性和较强的鲁棒性,并且具有较强的实用价值。

基于MMOGA的某超高速包装机推手机构动平衡优化

为了改进某型超高速包装机推手机构的动态性能,对该机构进行动平衡优化。基于多刚体动力学理论,建立该推手机构的动力学模型,分析出主要产生惯性载荷的零部件。建立该部件的数学模型,推导出摆动力和摆动力矩方程。基于微型多目标遗传算法(MMOGA),综合考虑摆动力和摆动力矩的均方根值,以杆件的质量、质心位置等为变量,对该部件进行动平衡优化。根据变量的较优值,重新设计长臂推手的结构。优化后推手机构的摆动力与摆动力矩分别减小了23. 6%和29. 5%,且长臂推手的固有频率远离了260 Hz(激振频率)。上述结果表明,经过优化,该型包装机推手机构的动力学性能得到了较明显的改善,避免了长臂推手的共振现象。

遗传算法优化的神经网络微电网风能预测

风能是微电网重要的能量来源,但由于其稳定性差,使得微电网使用风能作为主要能量来源时需要容量较大的储能装置,从而增加了微电网的造价。遗传算法优化的神经网络能够快速、有效地建立非线性系统输入与输出之间的关系,对微电网进行风能预测。通过实际检验,微电网可调度用电设备和发电设备的运行,降低储能设备的电能波动、容量及微电网造价。