电路板手工制作过程中人工钻孔定位准确度要求高、耗时长、危险系数高,为解决这一问题需要机器代替人工自动钻孔。设计一套基于机器视觉的电路板自动钻孔系统。系统通过机器视觉进行电路板的图像采集,经过灰度处理、图像滤波及二值化、边缘检测等预处理后得到电路板线路边缘的图片,利用霍夫变换进行圆孔位置识别与定位,采用遗传算法对加工路径进行优化,通过C#语言编写控制机器程序,实现自动钻孔。实验结果表明:该自动钻孔系统能够准确、快速地进行电路板自动钻孔,大幅度提高了钻孔的效率和安全性。

针对车辆悬架使用最优控制时,评价指标难以客观选取加权系数的问题,提出一种基于遗传算法的半主动悬架最优控制方法。在MATLAB/Simulink环境下,首先建立1/4半主动悬架模型、被动悬架模型及随机路面模型。其次,进行磁流变阻尼器的标定试验,得到不同工况下的阻尼器位移、速度曲线。利用参数拟合工具箱和BP神经网络建立修正的Dahl参数化正向、逆向模型,并进行拟合验证。再次,在最优控制理论的基础上,应用遗传算法对半主动悬架评价指标的加权系数进行选取,建立遗传最优控制器。最后,进行仿真验证与分析。结果表明:应用遗传算法来确定最优控制器的加权系数,提高了车辆的平顺性。

针对某型号发动机冷却液泵建立扬程最大、效率最高、汽蚀余量最小的多目标优化数学模型。以扬程曲线无驼峰及叶轮参数为约束条件,利用多目标遗传算法对目标模型进行优化求解,获得全局最优解。运用Fluent仿真软件对优化前后冷却液泵内部流场进行数值模拟,结果表明:优化后叶轮内部压力分布更均匀,叶片间回流现象明显减少,能量损失降低;在额定工况下,优化后冷却液泵扬程提高0.86 m、效率提升6.6%、汽蚀余量降低0.09 m。仿真结果验证了该方法对发动机冷却液泵优化较有效,为冷却液泵的结构优化提供参考。

为提高凸轮轴的生产效率,基于遗传算法对传统凸轮轴生产线设备布局进行优化。以凸轮轴生产线物流费用最低为目标函数,生产车间总长度、总宽度、设备间保留最小间距等为约束条件,建立凸轮轴生产线数学模型,通过MATLAB软件求得最优解。根据所求得的布局解,利用Flexsim仿真软件对凸轮轴车间机床布局进行仿真。结果表明:凸轮轴的日产量明显增加,设备布局优化后的物流费用降低,达到了预期目标。

气压伺服系统控制器的优化设计依赖于准确的系统模型。针对系统的非线性问题,研究采用神经网络进行系统辨识的原理和结构;考虑传统BP算法存在局部收敛、学习速度慢的问题,采用遗传算法对神经网络的初值和权值进行优化,并采用LM算法进行网络学习,最终建立系统的神经网络辨识模型。通过仿真对比神经网络辨识结果与传统线性模型辨识结果,结果表明:基于GA-BP神经网络的辨识模型精度较高,适用于非线性系统辨识。

针对柔性执行机构运动参数输出值与期望值存在较大误差的问题,对柔性执行机构驱动过程中产生的压力、电流、角速度和角位移等进行研究。分析柔性执行机构运动原理,推导柔性执行机构驱动的微分方程式。引用PID控制系统,提出遗传算法与粒子群算法相结合的优化方法。采用混合算法优化柔性执行机构的PID控制系统,给出改进PID控制系统柔性执行机构的流程图。利用MATLAB软件对优化后的控制系统进行仿真,并与PID控制系统输出结果进行对比和分析。结果表明:优化后的系统能够在线调节柔性执行机构的各项控制参数,提高柔性执行机构压力和角位移跟踪精度,系统自适应调节速度快、稳定性好。

为提高车辆制动过程中控制系统的响应速度,设计车辆液压制动非线性PID控制优化系统,并对制动压力跟踪效果进行仿真。给出车辆液压制动系统平面图,分析车辆行驶和制动过程中液压系统的工作原理。采用数学模型对车辆液压制动系统进行简化,针对输入的不确定性设计了非线性PID控制系统。采用遗传算法对非线性PID控制系统进行优化,给出了液压制动非线性PID控制系统的优化流程。在不同初始状态和不同压力信号条件下,采用MATLAB软件对制动压力跟踪误差进行仿真,并与优化前的仿真结果进行对比和分析。结果表明:在非线性PID控制系统中,液压制动压力跟踪误差较大,控制参数调整速度较慢;在遗传算法优化后的非线性PID控制系统中,液压制动压力跟踪误差较小,控制参数调整速度较快。采用遗传算法优化非线性PID控制系统,可以提高整个系统的反应速度,获...

针对现有移动机器人路径规划方法运行效率低的问题,提出一种基于改进模糊自适应遗传算法的路径规划方法。基于领域知识对初始路径进行可行性筛选,提高可行路径比例。采用模糊逻辑控制器动态整定遗传算法运行参数,提高路径寻优速度,避免陷入局部最优路径;综合考虑机器人运行安全性要求,引入余弦函数平滑度评价因子,对不同的路径夹角施以不同的惩罚项,以改善路径平滑度。仿真结果验证了改进算法解决路径规划问题的有效性。

根据液压系统的动力学模型确定了PID控制器的控制对象以综合控制性能为优化目标函数运用遗传算法理论基于Matlab语言编制程序对PID参数进行优化整定优化实例结果证明遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局优化解.

文章采用“模块化建模”方法，将每个子系统应用键合图-状态空间法建立起相应的数学模型，分别对其进行实验仿真计算分析，再根据它们之间的功率传递关系由程序将这些子系统衔接起来，建立了整个起升液压系统仿真模型，给出并分析了液压控制系统动态特性的仿真结果；通过采用实数编码、精英选择、白适应交叉和变异概率策略的遗传算法，将系统仿真模型与遗传优化算法有机结合起来，实现基于仿真模型的参数优化，并对优化计算进行可视化编程，实现优化过程的信息处理可视化；仿真结果表明，优化后系统的动态性能得到了较大的改善。