针对液压机械式压差伺服系统正向设计的难点,提出压差伺服系统的差分进化H∞优化设计方法。通过建立状态空间模型,并设计差分进化H_∞频域优化指标,提出一种压差伺服系统的动态设计方法;在此基础上,完成了压差伺服系统镇定、伺服控制规律的优化设计,并进行系统级仿真。仿真结果表明,压差伺服系统稳态特性满足0.92±0.01 MPa,静态误差小于1%,动态调节时间小于0.01 s,超调量小于10%,相角裕度大于70°,20 Hz正弦波动输入信号的干扰下具有鲁棒抗干扰性能。

随着智能制造技术的发展,定制化生产占比明显提高。为缩短工期提高市场竞争力,焊接车间内机器人焊接、人工焊接同时参加排产,具备协同作业条件。在智能制造环境下,为充分发挥焊接设备和操作人员柔性优势,建立了面向协同作业的智能制造焊接车间调度数学模型。以最小化最大完工时间和焊接能耗为目标,采用改进的差分算法进行求解,求解过程中检验并修正差分过程中出现的不可行实验个体,利用自适应差分缩放因子在进化前期提高种群的多样性、在后期加快收敛速度。最后通过实例验证了协同作业调度的可行性和有效性。

为了提高四杆机构设计的精度,提出了一种改进的教与学(MTLBO)算法。与其他经典的智能优化算法如差分进化(DE)算法,粒子群优化(PSO)算法与教与学(TLBO)算法相比,此算法在学习阶段提高了各组之间的交叉率,扩大种群寻优空间,增强局部搜索能力,避免早熟收敛。这里通过建立平面四杆机构模型,分析模型的相关参数,并采用改进的教与学算法对模型参数进行优化。数值实验表明,改进的教与学算法比传统的教与学算法收敛速度快,在对四杆模型的优化中,能够更好的获得模型的最优解,四杆的设计精度提高了70%,由此说明了该优化算法能有效优化四杆模型,提高设计精度。

针对差分进化算法（DE）全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法（CDECA）。该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率。几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果。

针对差分进化算法“早熟”问题,提出一种自适应变异率的双策略差分进化(AD-DE)算法。在迭代前期取较小变异率,并采用全局变异策略,快速锁定较优开采区间;在迭代后期取较大变异率,同时采用改进的局部变异策略,提高算法局部开采能力及加快收敛速度。将该算法应用于8个测试函数的优化中,结果表明:AD-DE算法与其它4种差分算法相比具有更好的全局寻优能力,并在某型密封舱结构优化中应用了该算法,有效地减轻了密封舱的结构质量,得到了较好的结构参数。

针对铣床主轴运行产生的热误差问题,采用改进BP神经网络预测模型,并对预测结果进行验证。融合量子粒子群算法和差分进化算法的各自优点,给出混合算法寻优操作流程。分析BP神经网络结构,给出改进BP神经网络优化流程图,构造铣床热误差适应度函数,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。通过具体实例对铣床热误差进行实验验证,预测结果显示：BP神经网络预测偏差值较大,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为7.3μm和7.5μm,改进BP神经网络预测偏差值较小,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为2.8μm和2.9μm。同时,改进BP神经网络预测铣床热误差与实际偏差值波动较小。采用改进BP神经网络预测铣床热误差精度较高,可以提高主轴加工工件的精度。

设计了一种2RRPaR+PPaP三平移空间并联机构,推导了该机构的位置正反解方程和雅可比矩阵。以工作空间和全局灵巧度为优化目标,建立优化数学模型。以工作空间散点数目最多和全局灵巧度值最大为原则,采用差分进化算法进行优化设计,得到机构的最优参数。通过比较优化前后机构的工作空间和灵巧度值,结果表明,优化后机构的运动性能得到较大改善,为该机构的设计及应用奠定了基础。

分析了粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）的特点,提出了一种PSO-DV算法用于优化BP神经网络的权值和阈值,并利用PSO-DV算法优化的BP神经网络进行了齿轮箱的故障诊断。试验结果表明,PSO-DV算法可以避免神经网络陷入局部极小,改善了收敛性能,同时保证了齿轮箱故障诊断的正判率。

针对冷连轧机液压AGC系统轧制力的精确设定问题，提出了一种基于差分进化算法优化支持向量机的轧制力精确设定方法。该方法在支持向量机预测模型的基础上，引入差分进化算法对支持向量机的训练参数进行优化，提高支持向量机的预测精度。之后，利用海量生产数据对支持向量机进行训练并进行轧制力偏差的预测，最后将预测结果用于修正轧制力模型设定计算值。通过预测结果和实际数据的对比表明，利用该方法能够有效地提高冷连轧机AGC系统轧制力的设定精度，使设定的相对误差从单纯模型计算的15％降到6％，为进一步提高冷连轧机的设定计算精度提供了一种有效可行的方法。

为提高叶栅的气动性能提出基于能量法的叶栅自动设计参数化方法结合自适应差分进化算法和Reynolds-Averaged Navier-Stokes （RANS）方程求解技术提出适用于透平叶栅气动优化设计的自动气动优化算法。以总压恢复系数最高为目标函数在满足流量和出口气流角约束条件下利用提出的气动优化算法对一小展弦比后加载叶栅进行了自动气动优化设计。优化后叶栅的总压恢复系数提高了0.7%叶栅的气动性能明显提高。优化结果表明该算法具有良好的优化性能和应用前景。