基于改进蚁群算法的分动器装配顺序优化设计

为减少分动器生产成本,提高其装配效率,提出一种基于改进蚁群算法的分动器装配顺序优化方法。以某款SUV汽车用分动器为研究对象,分别建立分动器工具信息矩阵、优先关系矩阵和拆卸关系矩阵,对蚁群算法的装配序列评价函数、信息素更新规则、选择概率及参数等方面进行改进。基于Matlab软件开发分动器装配序列算法程序,得出分动器装配序列的优化结果,并验证优化结果的正确性。该方法在分动器实际装配生产过程中具有重要的指导意义。     

基于分布估计-和声搜索算法的传感器配置

针对结构参数测试中传感器配置的优化问题,提出了一种基于分布估计-和声搜索算法的传感器配置优化方法.引入分布估计算法的估计概率模型思想,利用互补搜索机制,使算法在粗搜索和精搜索之间调换,以提高其全局搜索能力;在精搜索时实现参数微调概率和微调带宽的自适应局部调整,来提高其局部搜索能力.以某钢结构为例,进行了传感器优化布置方案的选择.算例表明,本文算法较和声搜索算法具有更好的寻优性能.     

自适应高斯遍历和声搜索物联网射频识别均衡优化

针对物联网射频识别过程中存在的数据量过大、传统算法计算复杂度较高和识别准确率较低的问题,提出了自适应高斯遍历和声搜索(Gauss traversal and harmony search algorithm, GTHS)物联网射频识别优化算法.首先,基于和声搜索算法进行网络优化设计,针对标准HS在优化精度和计算复杂度等方面存在的问题,利用高斯函数的遍历特性对算法即兴创作过程引入控制参数,提高前后期搜索的针对性,并给出参数选取的理论分析;其次,对物联网射频识别优化模型进行研究,提出改进的自适应优化目标,实现性能指标的均衡优化;最后,将该算法与RPSOAS、CDE以及C-MC算法进行了实验对比分析,结果表明,所提GTHS算法在区域大小为1000 m1000 m、标签数量为100000的大型物联网RFID (radio frequency identification network)实验对象中,收敛精度为7.2156,收敛精度提高29.6%以上.      

第Ⅰ类双边装配线平衡问题的改进蚁群算法

为克服传统算法求解大规模双边装配线平衡问题计算时间长、性能不稳定的缺陷,针对第Ⅰ类双边装配线平衡问题,应用综合信息素搜索规则与全局信息素更新规则,提出了一种先产生任务排列序列、后按启发式分配规则产生可行解的蚁群算法,可有效脱离陷入局部最优解.用改进蚁群算法对30个不同规模的问题进行求解,并与标准蚁群算法和禁忌搜索算法进行了对比.结果表明:改进蚁群算法求出29个最优解,比普通蚁群算法、禁忌搜索算法分别能多求得6个和3个最优解;应用于汽车双边装配线算例,在保持平衡效率的条件下,改进蚁群算法计算时间为21.01 s,比普通蚁群算法减少了9.14 s,计算效率提高了30.3%.      

基于人工神经网络的装配序列规划方法研究

装配序列规划作为装配工艺中的核心内容, 对实现生产自动化、装备装拆有着十分重要的意义, 是目前国内外CIMS及装备维修领域的研究热点. 提出并实现了一种用神经网络来实现自动装配规划的方法. 该方法首先利用装配联系矩阵、装配联系图、惩罚矩阵来表达零件之间优先关系、装配代价,然后利用BP神经网络来求解满足此约束条件的最佳产品装配序列.     

蚁群算法在城市交通路径选择中的应用

针对城市交通路径选择问题,引入蚁群算法并将其改进为可同时满足对路程和时间最优的路径搜索算法,设计了相关的搜索规则和流程.在大量试验的基础上,讨论了算法中各种参数对路径搜索算法收敛性(包括收敛速度和准确度)的影响,并获得了一纽最优的经验参数.分析了搜索中产生伪最优解路径的规律,并通过控制收敛速度和加快趋向最优路径对蚁群算法进行了优化.结果显示,所进行的优化能有效抑制伪最优路径的产生,在2个周期内即可完成搜索.     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于虚拟装配体绑定的产品层次化装配序列生成

装配是产品制造中的重要环节之一.计算机辅助装配顺序的生成为实施快速、灵活、优化的装配,提高装配质量和效率提供有力的支持.任务层次与分解方法的设计是层次任务网规划方法应用的关键技术.文中提出了一种基于虚拟装配体绑定的底层装配操作实施机制,在此基础上建立了产品装配序列生成的任务分解策略.装配实例表明,该方法在产品装配序列生成中具有建模层次清晰、任务分解策略易于制定、装配序列生成比较灵活的特点.     

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

针对架桥机结构损伤的特点及布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢、缺乏活力等问题,从动态发现概率、步长和莱维飞行三个方面对布谷鸟搜索算法进行了改进.以TLJ900型架桥机的主梁为研究对象,针对裂纹损伤,以固有频率和模态保证准则作为损伤检测的指标,用改进后的布谷鸟搜索算法对架桥机的结构进行了损伤识别.仿真结果表明：与其他智能优化算法相比,改进算法的收敛速度和全局寻优能力有明显的提升,能更准确的判断出架桥机结构损伤的位置和程度,故障识别精度更高.     

改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用

针对现有K近邻非参数回归方法的局限,为了进一步提高算法的精度和速度,做出了两方面的改进:利用相关性理论选择状态向量和采用基于聚类分析的变K近邻搜索算法.用仿真实验验证了该方法的有效性,给出了仿真试验结果.实例研究结果表明,预测效果优于传统的非参数回归方法.