摘要：为提高立磨下摇臂结构优化的效率和精度,提出了一种基于改进北方苍鹰(INGO)算法和BP模型相结合的优化方法。首先,对下摇臂进行有限元分析;其次,针对北方苍鹰(NGO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,利用拉丁超立方采样法、正弦余弦算法和柯西变异等策略改进NGO,接着构建INGO-BP预测模型,用于捕捉下摇臂不同结构参数与质量、最大等效应力和最大变形之间关系;最终,建立下摇臂的数学优化模型并求解得到一组最优设计变量。实验结果表明,优化后的下摇臂质量减轻了16.4%,同时最大等效应力和最大变形仍在安全范围内。与其他算法相比,INGO算法具有快速收敛和强大的优化能力;而在预测下摇臂的力学性能方面,INGO-BP模型表现出极高的精度和稳定性,为优化算法在结构优化中的应用提供了参考。

摘要：为了提高平板磁选机的磁场性能并降低制造成本,运用有限元法、响应面法和多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)对平面挤压磁系结构设计参数进行多目标优化分析。首先,以挤压磁系设计参数为变量,进行响应面分析试验设计,并通过数值模拟计算面积场强和磁体效率密度的响应值,构建目标函数的回归模型,并用方差分析评估各回归模型的拟合精度。然后,构建以面积场强、磁体效率密度和磁极数量为目标的多目标优化模型,计算Pareto解集获得一系列优化方案。研究结果表明:面积场强和磁体效率密度的回归模型拟合精度较高,具有良好的预测能力;Pareto解集揭示了面积场强与磁体效率密度、磁极数量之间存在冲突关系;多目标优化模型与仿真结果误差值范围为0.73%~5.30%,验证了多目标遗传算法用于平面挤压磁系设计参数优化的可靠性。

摘要：碳量子点作为一种新型的零维碳基纳米材料,具有体积小、可设计性强、生物相容性高、分散性和稳定性好、合成方式多和成本低等优势,被认为是一种绿色、高效的润滑材料。许多研究已证实碳量子点作为润滑添加剂具有出色的摩擦学性能。综述碳量子点作为润滑添加剂的润滑机制、功能化的研究进展,总结碳量子点作为润滑添加剂在水基润滑剂、润滑油、润滑脂以及水凝胶中的应用研究现状,展望碳量子点作为新型润滑添加剂的前景和研究方向。充分利用分子动力学模拟技术来探究碳量子点作为润滑添加剂的润滑机制,同时强化碳量子点的多功能性研究,并探索碳量子点与其他添加剂之间的兼容性,是未来的研究重点。