数控雕铣加工铝合金材料进给速度的优化与实验验证

针对数控雕铣机床加工铝合金件的特点,运用多目标优化理论,建立了加工成本与加工效率的数学模型.经过计算,得到了一系列的进给速度的优化解.经过实验加工和验证,最终得到了在该条件下较为理想的进给速度取值范围（Vf∈2400~2560 mm/min）.研究表明,以该进给速度范围进行加工铝合金材料时,能够以相对较低的加工成本和较高的效率得到良好的表面质量.     

环模自动钻床钻削进给算法

环模是饲料加工机械的核心部件,钻孔是环模加工的重要工序．根据环模加工实际经验和生产需求,为提高环模加工效率和质量,研究环模模孔加工中麻花钻头受力理论模型,给出新的环模自动钻床钻削进给算法,并根据实践结果对算法进行了优化．经实际生产检验,该算法能够有效降低钻头磨损速度,减少工人更换和打磨钻头的时间,为企业创造了经济效益．     

精密铸造压型制造新工艺参数研究

为了提高制造压型的生产效率、铸件质量和降低生产成本,对雕铣机制造精密铸造变形铝合金压型新工艺加工参数进行了研究,找出了覆盖率、主轴转速和进给速度等对表面粗糙度和加工效率的影响规律,即对表面粗糙度产生影响的因素主次顺序为：主轴转速、覆盖率和进给速度;对加工效率产生影响的因素主次顺序为：覆盖率、进给速度和主轴转速。并通过正交试验确定出了较优的切削用量,即覆盖率20％、进给速度30mm／min、主轴转速300r／min和吃刀量0．4～1mm。     

精密铸造压型制造新工艺参数研究

为了提高制造压型的生产效率、铸件质量和降低生产成本,对雕铣机制造精密铸造变形铝合金压型新工艺加工参数进行了研究,找出了覆盖率、主轴转速和进给速度等对表面粗糙度和加工效率的影响规律,即对表面粗糙度产生影响的因素主次顺序为:主轴转速、覆盖率和进给速度;对加工效率产生影响的因素主次顺序为:覆盖率、进给速度和主轴转速.并通过正交试验确定出了较优的切削用量,即覆盖率20%、进给速度30mm/min、主轴转速300r/min和吃刀量0.4～1mm.     

压电陶瓷驱动微进给刀架结构优化设计与实验研究

采用对称式微位移缩小机构和柔性铰链相结合,设计了一种基于压电陶瓷驱动的微进给刀架.分析了微进给刀架定位精度的主要影响因素;基于改进的非支配遗传算法,以刚度为目标函数,采用多目标函数法对微进给刀架结构进行尺寸优化.研究结果表明,该刀架结构系统刚度可达到223. 52 N/μm,最大行程达19. 8μm,固有频率为1 219. 4 Hz,重复定位精度为2 nm,实验结果证明经尺寸优化设计的微进给刀架具有高刚度和高定位精度等优点,可以实现机械零部件精密和超精密加工.     

考虑效率最大化的机械加工工艺路线多目标优化模型

机械加工过程中不同工序间复杂耦合关系会导致加工效率不高。为了解决这个问题,构建了考虑效率最大化的机械加工工艺路线多目标优化模型。以涿州机械厂加工的液压仰拱栈桥、衬砌台车为例,分析液压操作系统、数控切割机的能耗特性。以加工能耗低、加工时间短为目标,建立优化目标函数,计算总能耗和总耗时。设定液压操作系统和数控切割机加工过程约束条件,构建多目标优化模型,并利用帝国竞争算法进行模型求解。结果显示,该模型能耗和时间均优化时,加工效率最高为96%,说明使用该模型加工效率较高。     

考虑个体驾驶速度偏差的车辆调度模型

考虑驾驶速度偏差, 建立了多驾驶人、多种车型、多种物资、多仓库点和多需求点的物资车辆调度模型, 分别以整体运输时间最短、整体运输成本最低以及综合整体运输时间与成本最小为目标, 研究了个体驾驶速度偏差对上述目标的影响; 将驾驶人参数加入到遗传算法的基因编码中, 建立了驾驶人唯一性约束、初始地点约束以及物资供需数量约束, 保证每个基因个体中驾驶人分配方案可行, 且物资运输不超供需总量; 采用遗传算法求解了随机分配驾驶人条件下有驾驶速度偏差与无驾驶速度偏差时各目标的车辆调度方案。计算结果表明: 优化调度方案满足模型中的所有约束条件; 3种目标下的最优方案中, 驾驶人的分配方案不同, 说明目标函数受驾驶人驾驶速度偏差影响; 有驾驶速度偏差情况下的各目标调度结果均优于相应无驾驶速度偏差的调度结果, 3种目标函数差比分别为3.50%、2.96%和1.13%, 说明驾驶速度偏差对求解质量有一定影响; 驾驶人随机分配时的各目标调度结果均劣于相应最优结果, 3种目标函数差比分别为3.91%、2.47%和1.98%, 说明驾驶速度偏差会影响调度效率, 优化驾驶人分配方案能降低整体运输时间与成本。由此可见, 根据特定的调度目标对驾驶人进行合理分配, 可以得到更符合调度目标、更贴近实际、更经济省时的车辆调度方案。      

基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型

为解决干线公交速度引导存在多要素关联约束强，全局效果差的问题，本文提出基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型。基于公交线路运行特性的全局优化指标优势分析，设计以公交线路综合准点率为主，交叉口停车次数和分段引导速度均衡为辅的线路全局优化目标体系，并考虑多目标间的关联约束和优先控制差异，构建基于拉格朗日乘子法和遗传算法分层组合的干线公交速度引导分级多目标递阶决策模型；最后，通过实际场景测试，验证模型的有效性。测试结果表明：模型能够克服非全局指标优化的局部最优问题，将全线路各班次综合准点率和交叉口停车次数由非全局指标的69.67%和2.37次 ⋅ 班-1 提升到90.53%和1.23次 ⋅ 班-1；并且综合准点率比全局多目标加权方法提升8.65%，能够较好保障综合准点率目标的优先性，有效提升干线公交的通行效率和服务可靠性。     

基于差分进化算法的平面四杆机构轨迹和速度双目标优化综合

提出了用差分进化算法实现平面四杆机构轨迹和速度双目标优化综合,以位置误差最小和速度值误差最小为双目标函数,并把原动件的角速度也作为设计变量之一．差分进化算法简单易执行,结合实际问题对算法的变异操作、选择操作和控制参数做出了改进,并分别对不同的轨迹和速度情况进行了计算求解,结果证明了算法的可行性、有效性及全局寻优能力．     

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直接采用占有率信息而不是密度信息更有利于交通管理的实际应用．根据三种经典的基于密度的交通流参数模型，分别推导了三种占有率速度模型和占有率流量模型．考虑参数的约束条件可使交通流模型更具有实际物理意义，给出了各基于占有率的交通流模型的参数的约束条件，并对模型的目标函数、评价指标和优化方法做了详细的探讨．实测数据的优化结果表明本文所提出的模型、约束条件和优化方法是有效的．     

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

基于遗传算法的切割路径优化

将遗传算法用于求解加工路径优化问题．针对加工路径优化目标，即零件加工轨迹应走过零件所有内外轮廓且路径最短，给出了非确定型的多项式数学模型，并根据优化目标将其简化为点与点之间的优化．用遗传算法对加工路径优化进行了遗传编码，并对75个零件排样进行了计算机仿真计算．仿真结果显示，最优值（37129mm）为初始值（43622mm）的85％，表明该算法可行。     

基于乘客到站率的公交发车频率优化

常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究.文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化.利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计...     

缓解交通拥挤的多目标优化模型和算法研究

多路径选择下,机动车分布不均衡造成了交通资源利用不合理的情况.合理征收的拥挤费可以达到个人和社会总成本最优、交通分配合理的目的.使用合理的路阻函数,提出了多路径选择下个人成本总量与社会总成本最优的多目标优化模型,并给出求解方法.算例分析不同拥挤费对交通量分配的影响,结果表明,所提模型比UE模型优越,可以控制社会总成本和个人成本总量更加平衡,能够兼顾各方利益、合理确定拥挤费率.     

环境目标下的路段交通结构优化模型研究

基于污染物排放因子与车速的函数关系、速度-流量回归模型,推导出了路段污染物总排放量的计算公式;运用道路资源时间占用率的概念,建立了道路运输效率的评价函数模型.运用多目标规划理论建立了环境目标下的路段交通结构优化模型,并给出了求解算法.该模型不仅考虑了交通结构对环境的影响,同时还考虑了交通结构对运输效率的影响.模型的最优解不仅能够满足交通需求,还能在减少道路交通对环境的负面影响的同时提高运输效率.     

Multi-channel spectrum sensing in cognitive ad-hoc networks: An energy-efficient manner

Cognitive radio,which is capable of enabling dynamic spectrum access,is a promising technology in future wireless communication.The feasibility of cognitive radio network greatly depends on the energy efciency and reliability of spectrum sensing technology.In this paper,spectrum sensing in cognitive ad-hoc network（CAN）with wide-band dynamic spectrum is considered.A cognitive cluster head（CCH）is set and responsible for dividing the wide-band spectrum into multiple sub-channels;it can either sense sub-channels in a centralized manner,or make use of sensing modules to sense sub-channels in a distributed manner.Then cognitive users（CUs）can get sensing results and access to the available sub-channel.We take the cost of control message into consideration and formulate the energy consumption of CAN in terms of sub-channel sampling rate and whole-band sensing time.We define energy efciency intuitively and solve the energy efciency optimization problem with sensing reliability constraints by constructing a parametric problem and obtain the optimal sampling rate and the wholeband sensing time.Power dissipation model of a practical A/D convertor（ADC）is introduced,and numerical results are given to show the energy efciency performance of two diferent sensing manners.     

Optimal last stock of substitutive service parts

This paper focuses on the last stock problem of substitutive service parts, which is a hot problem in practice. Considering that a firm faces two types of service parts with a certain substitution coefficient, we study the optimization problem of minimizing the total expected cost. Using the non-linear programming theory and method, we find the optimal preserved quantities for the optimization problem. The relation between the product substitution characteristic and the total cost of service parts is analyzed. And an example is given to show the application of our model.     

基于遗传算法的氰酸酯树脂生产车间布局优化研究

车间设备布局的优劣,直接决定生产效率和经济效益,为达到在较短的时间内确定复杂布局的优化设计,通过遗传计算思想求解该问题。以氰酸酯树脂生产车间布局为研究对象,分析树脂生产工艺流程,以车间内生产物流费用最小为目标建立优化数学模型,通过编程实现遗传算法,得到优化后的布局方案,优化结果验证了算法的有效性。