提出了基于PROFIBUS-DP的热电偶温度测量系统非线性在线校正方法,通过DDE协议在上位机实现mAT-LAB与MCGS软件的数据交换,引入神经网络模型模拟检测系统非线性特性,并利用遗传算法的全局搜索能力对神经网络模型进行权值优化,新方法减轻了热电偶温度采集从站的负担,充分利用了PC机的数据处理能力,实现了热电偶温度采集系统的非线性实时补偿。实验证明该方法可将样本温度的最大相对误差从9.96%降低到4.76%。新方法具有模型可靠、自适应能力强、计算精度高等特点。

后掠式叶片具有载荷自适应性,提出了一种以自然样条曲线为后掠曲线,以扭角为优化参数的后掠式叶片优化设计方法。以直叶片模型为设计起点,通过Profili软件获得叶片的截面数据并计算叶片翼型在不同攻角下的升力系数与阻力系数,以叶片功率系数最大以及叶片根部载荷最小为优化目标,采用遗传算法对叶片进行优化设计。根据优化结果获得的参数,建立后掠式叶片三维模型,在ANSYS Workbench中建立流场模型进行仿真分析得到叶片模型的压力分布情况。结果表明,通过对扭角、后掠值进行优化,后掠叶片模型对比直叶片模型其受到的载荷有所减小,优化设计方法可以用于指导后掠叶片的设计。

人机交互界面关系到设备控制的准确性和及时性,基于视觉感知对人机交互界面优化设计方法进行了研究。结合人眼视锥细胞的视觉特性划分视觉感知强度等级,以视觉传达指数为优化目标,建立了人机交互界面优化的数学模型,并采用遗传算法进行求解。采用该方法对某公司试验中心液压操作人机交互界面进行优化设计,结果表明,优化后的人机交互界面视觉传达指数有了明显的提高。

为了获得啮合性能优良的滚子包络端面啮合蜗杆传动副，设计参数的选择是一个复杂的问题。针对这一问题，以微分几何和空间啮合理论为基础建立传动副的啮合性能方程，提出一种在保证蜗杆强度和刚度等条件下，基于传动副啮合性能的多目标蜗杆参数优化设计方法。选用遗传算法进行计算求解并得出一组合理的优化设计参数，分析表明，与传统设计所得参数相比该组设计参数具有良好的啮合性能和润滑性能。为进一步对该型蜗杆的设计加工等研究提供了科学选择参数办法，为后续研究奠定了基础。

考虑了实际生产的碳排放问题,提出低碳排放约束下的柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小和碳排放最小为目标。采用改进的遗传算法求解低碳约束下的柔性作业车间调度问题,采用分步求解,先以最大完工时间最小进行调度方案的优化,再以碳排放指标进行调度方案的选取。在低碳约束下,同时考虑机器加工运转和空闲运转,设计不同机器间的碳排放模型。通过使用改进的遗传算法求解仿真案例得到不同的调度方案,根据预设碳排放模型比较分析得出调度方案的优劣。最后通过对企业生产实例的计算,并对不同调度方案进行总碳排放的对比,验证所建立的碳排放模型的有效性。

为了克服人工势场法的缺陷、提高其路径规划性能，提出了改进的人工势场法。分析了人工势场法原理，针对其目标不可达问题，将机器人与目标点距离引入到斥力场函数，得到了改进的斥力场函数；针对局部最小值问题，引入逃逸力；为进一步提高算法性能，使用遗传算法优化参数设置，使得规划路径更加平滑；根据环境复杂度，提出了自适应步长调节算法。使用仿真实验对改进算法进行了验证，结果表明，改进算法可以克服传统算法目标不可达、局部最小值问题，而且改进算法路径更加平滑，自适应步长算法在路径规划中行走61步到达目标，固定步长法行走145步到达目标，充分说明了改进算法的优越性。

以某一型号合流卸荷阀为例在分析其结构特点与工作原理的基础上运用AMESim软件搭建了其仿真模型对该合流卸荷阀进行动态特性仿真并进行试验验证通过试验与仿真结果的比较验证了仿真模型的正确性同时说明该卸荷阀具有压力超调量小与卸荷压力小的优点最后在AMESim平台上运用遗传算法优化原理对主阀参数进行优化优化后的仿真结果表明卸荷压力有所减小通过该项研究可以为该型卸荷阀的优化设计提供一定的参考作用.

遗传算法是一种模拟自然界进化而形成的简单、高效的全局优化算法。本文研究了用遗传算法对二自由液压伺服系统模型优化降阶的方法，编制了进行程序，并进行了仿真试验。结果表明用该方法可以有效地解决二自由度液压伺服系统模型优化降阶的问题。

遗传算法是一种模拟自然界进化而形成的简单、高效的全局优化算法.本文研究了用改进的遗传算法对某机器人电液位置伺服系统的优化着重将这种改进后的算法用于PID调节器的参数优化编制了进化程序并进行了仿真试验.结果表明用该方法可以有效地解决该电液位置伺服系统PID调节器参数的优化问题.

阐述了液压系统仿真优化技术的特点和优化算法的选择.通过分析基于参数误差积分和遗传算法的液压系统参数优化在液压系统仿真软件ZJUSIM中的应用,详细阐述了该优化模块的原理和开发流程,并对实例进行了仿真优化.通过将优化后的仿真曲线与实验曲线和目标曲线进行比较,验证了该优化模块能快速有效地找到系统元件的优化参数,缩短系统设计仿真的周期.