改进文化基因算法求解带午休时间的多级别家庭护理路径和调度问题

针对护理员的技能等级以及午休时间等约束,以总运营成本最小为目标建立模型,设计混合初始化策略以及自适应邻域搜索结构改进文化基因算法,并采用田口方法调整算法参数。算例测试结果验证了算法的有效性;对比随机的邻域搜索方式,结果证明自适应邻域搜索提升了算法的收敛性;Friedman及后续检验结果则表明该算法优于遗传算法和禁忌搜索算法。针对午休时长和多级别护理员结构的灵敏度分析则分别证明合适的午休时长对降低成本的作用以及多级别护理员的引入对问题的重要性。

基于随机游走麻雀搜索算法的多特征结构尺寸熔融沉积成型工艺参数优化

在熔融沉积成型过程中,打印参数对成型样件精度有着重要影响.为了提高整体尺寸精度,采用随机游走的麻雀算法获得最优实验方案.首先,以熔融沉积成型的分层厚度、喷头温度、打印速度和填充率为实验变量设计4因素4水平的正交试验;然后,以样件不同特征结构尺寸的相对误差为优化对象,使用田口-灰色关联法对实验数据进行处理;最后,通过随机游走的麻雀算法计算最优参数方案.结果表明,相比常用的田口-灰色关联法,采用优化后工艺参数成型样件的综合尺寸精度提高了20%,灰色关联度提高了27%.

基于Taguchi算法的双层贴片宽带天线优化方法

介绍了一种新出现的Taguchi全局优化算法,并将其应用于双层贴片宽带天线的输入阻抗带宽优化设计中。Taguchi算法基于正交矩阵对参数空间的均匀抽样,以较少的计算量就能评估参数对结果的影响,通过多次迭代并缩小搜索级差,从而实现快速的多参数全局优化,其具有实现简单、收敛快等优点。以天线的反射损耗S11在期望带宽范围内的积分作为目标函数,对含有7个变量参数的双层贴片天线结构进行了优化设计,优化进程经过40次迭代后得到了求解精度内的最优解,优化得到的双层贴片天线VSWR<3的带宽达到40%,对宽带电磁脉冲的辐射因子增益达到1.4。

基于Taguchi方法的动力总成悬置系统稳健优化

为提高动力总成悬置系统的隔振性能及其优化设计的稳健性,首先建立悬置系统6自由度模型,并以各自由度方向的解耦率最大为目标,以各悬置点三向刚度为设计变量,选用遗传算法对悬置刚度参数进行初步优化;接着选择解耦率高且刚度分布合理的个体作为对象,以信噪比作为评价指标,应用Taguchi方法进行一次或者多次稳健优化,获得较为理想的优化解;最后应用蒙特卡罗方法进行稳健分析。结果表明,该方法在保证刚度合理分布的基础上,能有效提高各自由度方向上的解耦率,增强悬置系统的稳健性。

车用多层磁钢内置式永磁同步电机研究与设计

针对电动汽车驱动电机性能需求日益提升的现状,设计了一种车用发卡绕组多层磁钢内置式永磁同步电机,保证高功率密度、高效率的设计要求。利用有限元方法建立4种发卡绕组多层磁钢内置式永磁同步电机的二维模型,在转子分段斜极优化的基础上,比较4种电机的性能,探究多层磁钢结构中不同永磁体对电机性能的影响,选择最合适的结构进行后续多次优化;利用田口算法对电机磁钢尺寸设计进行优化,通过参数对优化目标影响的比重选出最优组合;对优化后的电机进行Halbach充磁,对每层磁钢分别利用同一角度充磁,进行参数化扫描寻优,选择最合适的一层充磁,并选择最合适的充磁角度及对应的充磁长度获取最优性能。结果表明:多次优化后的电机在保证较高平均转矩的基础上,转矩脉动与齿槽转矩大幅降低,可满足新能源汽车电机的性能需求。

一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法

提出一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法,即用Taguchi方法来改造NSGA-Ⅱ算法的交叉操作和变异操作,目的是提升NSGA-Ⅱ算法的优化能力。针对多目标优化测试问题的实验表明该方法能够显著提高NSGA-Ⅱ算法的优化效果,而且该方法不改变NSGA-Ⅱ的算法框架,易于实现。

基于遗传算法和Taguchi法的Fa-SynRM多目标优化设计

该文首先分析铁氧体辅助式同步磁阻电机的数学模型,并利用等效磁路法分析电机的物理模型,从而得到凸极比与电机结构参数之间的关系表达式。然后以功率因数为主要目标函数,利用遗传算法优化设计铁氧体长宽尺寸和电流角等电机参量,再通过Taguchi法和有限元法相结合的方法继续优化电机参量,得到相关参数的最佳组合值,进一步提高电机功率因数,减少转矩脉动和铁氧体体积。最后,通过仿真实验验证了优化过程的合理性和优化结果的准确性,以及裂比系数对电机性能的影响。该方法降低了运算难度和成本,有效提高了功率因数,减少了转矩脉动和铁氧体体积。

基于混合Taguchi遗传算法的永磁同步电机优化设计

论文将混合Taguchi遗传算法(HTGA)引入到永磁电机的优化设计当中。HTGA具有Taguchi的局部寻优能力,又具有传统遗传算法(GA)的全局寻优能力,所以能更快速、更精确地寻找到问题的较优解或最优解,节省大量的计算时间,缩短研发周期。应用Taguchi方法来产生传统GA的子代个体,使更强壮的后代个体的参数特性得到遗传。本文建立了永磁电机的数学模型,将优化算法与永磁电机的基本电磁设计程序相结合,并将该优化设计程序应用于永磁电机的电磁设计中,得到了较好的优化效果。

双极板设备用内置式永磁同步电机结构优化

为了有效地提高永磁同步电机的转矩性能和降低齿槽转矩,选取48槽、8极的内置式永磁同步电机为例,在不改变转子径向半径的前提下,选取转子的关键参数作为优化参数,基于田口算法对内置式永磁同步电机进行多目标优化,在有效降低齿槽转矩的基础上增大内置式永磁同步电机的转矩性能。在优化基础上,对空载运行、额定负载、最高转速3种永磁同步电机典型的运转工况进行有限元仿真。数据结果表明:齿槽转矩峰峰值从1.8 N·m降低至0.9 N·m,额定负载下的平均电磁转矩从73.17 N·m增长至77.12 N·m,最高转速运行下的平均电磁转矩从37.3 N·m增长值38.42 N·m,分别实现了提高永磁同步电机转矩性能和降低齿槽转矩的目标。

基于Taguchi改进算法的脱水机悬挂系统参数优化研究

高速脱水机减振悬挂系统是其工作状态下抑振性能的基本保证,其中悬挂系统参数的波动更是直接影响高速脱水机的抑振效果。利用高速脱水机的动力学模型建立其筒体振幅的响应面模型,以该响应面模型为优化目标,悬挂系统参数为优化对象,分别采用传统遗传算法和基于Taguchi改进方法的混合遗传算法进行参数优化。对两种优化方法应用蒙特卡洛法进行算法分析。基于优化结果,开展高速脱水机多工况筒体振动试验研究,并进行对比验证。结果表明,基于Taguchi改进方法的混合遗传算法具有更优的精确性和稳健性,对于工程应用具有指导意义。

基于Taguchi方法的混合双种群粒子群算法

提出了一个基于Taguchi方法的双种群混合粒子群算法。首先新算法设计了与种群规模和维数相关的可行解空间分割方法,使得初始种群的个体能尽量均匀地分布在可行解空间内,为算法的搜索提供了一个良好的初始平台;其次设计的Taguchi学习策略不仅能有效地整合种群中其它粒子历史最好位置的信息,而且能充分地交换了两个种群当前最优解的信息,从而很好地维持了种群的多样性,有效避免算法陷入早熟收敛。通过14个标准的测试函数验证了新算法的有效性。

基于Taguchi实验分析的狼群算法在贴片机上的应用

文章以多头拱架式贴片机为研究对象,建立贴装优化数学模型,给出保证贴装序列无循环的充要条件并证明;提出适合贴片机分组贴装的离散狼群算法,在喂料槽分配已知的情况下,优化贴装路径;为加快收敛速度、提高求解精度,引入面向近邻概率生成初始解的方法;设计狼群分组行为实现并行搜索,避免陷入局部最优;提出头狼调整策略进一步加快收敛速度;采用Taguchi正交实验优化算法关键参数,使参数选取有理论支撑。对不同规模的印刷电路板(printed circuit board,PCB)进行测试,实验结果表明:改进离散狼群算法是有效的,其求解精度更高,求解速度更快;改进离散狼群算法效率比未改进的平均提高3.18%,比蜂群算法平均提高16.67%。

机器人石材雕刻粗加工能耗建模与优化分析

以ABB1200型石雕机器人加工汉白玉为例,对石雕机器人加工能耗进行建模和分析,探究其功耗特点。首先,基于田口法规划实验,采用Minitab非线性拟合建立磨削工艺参数与磨削比能的回归方程,构建以磨削加工工艺参数为变量,以最小磨削比能为优化目标的优化模型。然后,使用模拟退火算法计算最小磨削比能的工艺参数,通过实验数据和算法优化结果分析石雕机器人粗加工能耗特点。结果表明:去除同等体积的材料,磨削比能最小目标下的最优磨削加工参数的能耗比经验参数节约了38.4%。

基于Taguchi算法的OP2S柴油机气口结构参数优化

采用GT-Power以等效二冲程方法建立对置二冲程(OP2S)柴油机一维仿真模型,以进气口高度、排气口高度、进气口宽度圆周比、排气口宽度圆周比为试验参数,设计正交试验,并以平均指示压力、给气比、扫气效率为评价指标,利用Taguchi算法分析仿真结果的信噪比,优化试验参数,得到了各参数对OP2S柴油机换气效果的影响程度顺序与最优气口结构。结果表明,利用Taguchi算法可得到OP2S柴油机气口的最优参数组合,从而有效提高OP2S柴油机的换气性能。

IDEA融合Taguchi方法的云计算任务调度优化算法

为了优化云计算环境下的任务调度,提出了一种基于改进差分进化算法融合Taguchi方法的任务调度优化算法。首先,利用基于子任务资源的技术进行编码调度;然后,利用掩膜突变算子代替DEA中传统数学算子,从而生成突变个体并在交互中改变子任务和重组资源;最后,将带有改进算子的DEA与带有正交掩膜的Taguchi方法合并实现联合优化。实例分析结果表明,相比DEA和NSGA-II,该算法在优化任务调度和资源分配方面具有更好的性能,并且减少了总完工时间和调度成本。

新型粉罐车流化床气室和气道结构参数研究与结构优化

流化床是应用于工业粉料运输行业的关键结构,传统粉罐车采用布袋结构形式的流化床,入口处气阻较小导致布袋末端成为流化死角,使得粉料剩余量较多。文章设计一种新型粉罐车流化床结构,基于田口算法对流化床气室和气道的结构参数分别设计16种试验方案,并各自建立其因素水平的正交试验,借助计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)对所有试验方案进行数值模拟,将得到的速度分布均匀性(v u、v u′)作为响应,通过田口算法和多元回归方法对响应进行分析。结果表明:对于气室部分,隔板间隙δ(Δ_(1)=11.67、r=1)对信噪比的效应最大,分隔比K(Δ_(1)=6.07、r=2)对信噪比的效应次之,气室容量V(Δ_(1)=3.58、r=3)对信噪比的效应最小;对于气道部分,气道弧长L(Δ_(1)=6.41、r=1)对信噪比的效应较大,气道高度H(Δ_(1)=1.68、r=2)对信噪比的效应较小;确定了理论流化效果最好的气室结构参数组合为V=0.15 m^(3)、K=0.5、δ=3 mm,气道结构参数组合为L=180 mm、H=17 mm。多元回归分析验证了多因素耦合作用下流化床流体速度分布均匀性预测关联式的误差较小。

基于改进蝙蝠算法的齿槽转矩优化

本研究从降低表贴式永磁电机的齿槽转矩出发,以24槽4极电机为例,基于能量法对齿槽转矩的产生机理进行解析分析,确定以极弧系数、气隙长度、磁极偏心距、永磁体厚度、槽开口宽度为优化参数组合,通过田口法从上述参数中筛选出对优化目标影响比重较大的参数并通过响应面拟合出相关的数学模型,应用具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法求取该数学模型的最小值。利用有限元软件对最优解的电机模型进行仿真实验,结果表明:电机的齿槽转矩降低了82.16%,效率提高了1.6%,转矩脉动降低了8.2%。

面向资源约束项目调度的二阶段帝国竞争算法

资源约束项目调度问题是一类经典的组合优化难题,有着广泛的工程应用背景。自20世纪60年代起,该问题的优化方法层出不穷,但大多数智能优化算法在该问题空间中搜索表现一般。针对这一挑战,提出了一种二阶段演化帝国竞争算法(TSE-ICA)。首先,基于由关键路径法得到的组块提取策略,提出两种分别用于种群多样性开发和高效收敛的同化算子,通过在不同阶段选择合适的同化算子实现二阶段演化框架的构建。其次,基于组块的改进革命机制包含插入和乱序两种邻域搜索策略,帝国竞争机制则通过收集不同帝国的收敛信息实现参数的自适应调整;最后,利用记忆库引导种群进化,提高算法的收敛速率。TSE-ICA的最佳参数设置由Taguchi法的实验设计方法确定。数值实验面向典型实例库PSPLIB中的3个实例集J30、J60和J120对TSE-ICA执行了性能测试,并基于两种评价标准与17种先进的元启发式算法进行性能对比。实验结果显示,TSE-ICA具有较好的优化性能和收敛效率,初步验证了所提改进机制的有效性和所提算法的问题适用性。

基于响应面与分层优化的超超高效异步电机设计

为了实现超超高效异步电机的设计目标,提出将定子双层叠式绕组设计为省铜和低损耗的单双层不等匝低谐波绕组,匹配铸铜转子,再以电机效率、起动转矩倍数和起动电流倍数为优化目标,采用田口算法确定电机优化设计变量,将子空间划分和响应面法相结合,基于差分进化算法实现异步电机分层优化的超超高效异步电机设计方案。针对提出的设计方案开展4极22 k W超超高效异步电机设计与分析计算,通过计算结果证实所提出的超超高效异步电机设计方案的有效性。

脉冲PAW快速成形焊缝尺寸的预测模型

介绍了一种基于脉冲等离子焊接快速成形的方法,并采用Taguchi法对单道成形试验进行了合理设计,从而获得了多组焊接工艺参数下的熔宽和余高数据.通过遗传算法(GA)结合BP神经网络的方法建立了等离子焊接快速成形的预测模型,该模型预测了不同焊接成形工艺参数下单道成形的熔宽和余高.结果表明,通过误差分析和线性回归的方法验证了模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够合理的预测焊道尺寸,并能推广到多层多道堆积成形尺寸的预测.