机械主轴在高速运行过程中由于转子质量分布不均,造成主轴振动,从而影响其加工精度,因此常常采用动平衡方法来降低此类原因造成的振动。由于机械主轴长时间工作在变化频繁的工况条件下,难以在较短的时间内对主轴振动值进行准确调节,因此机械主轴振动预报模型对动平衡调节有着重要意义。机械主轴振动预报模型机理复杂,振动幅值具有随转速变化而非线性变化的特性,难以建立精确的机械主轴振动预报模型。且内置平衡块位置的选择忽略了变化工况对位置更新参数的影响,导致机械主轴振动预报模型精度较低。采用RNN(Recurrent Neural Network)递归神经网络建立机械主轴振动预报模型,对内置平衡块不同位置和主轴转速下的振动幅值预报,并引入HS(Harmony Search)和声搜索算法对平衡块位置参数通过自学习更新,从而提高机械主轴振动预报模型的精度。实验结...

针对交流伺服系统的综合性能难以定量评估的问题,提出一种基于和声搜索算法与模糊层次分析法的交流伺服系统综合性能评估方法。根据交流伺服系统控制性能与电机本体设计两方面的指标,采用模糊层次分析法,构造模糊判断矩阵;将模糊判断矩阵的一致性检验与元素值修正难题转化为非线性约束问题,并利用和声搜索算法求解,得到交流伺服系统综合性能指标权重值;采用模糊逻辑将不同量纲的性能指标值进行归一化,并通过对归一化后的性能指标值进行加权计算,定量评估交流伺服系统综合性能;采用MATLAB仿真,将定性问题用统一的标准模型进行定量评估。结果表明,所提出算法能对交流伺服系统进行定量的综合性能评估。

轨道交通装备Z企业是复兴号动车组核心部件供应商,为在发展中保持核心竞争力,企业对工艺、设备、生产规模等各进行优化升级,但却出现原始布局与车间环境升级不匹配的现象,导致生产成本高、工期延时、质量降低等严重问题,布局优化问题亟待解决。针对复兴号核心部件生产车间混合布局的特征,采用基于SLP的遗传和声算法开展布局优化。用SLP方法将作业单位相互关系转化为遗传算法染色体编码,然后以最小化物料搬运成本、最大化车间利用面积为目标