摘要：为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。

摘要：岩体结构面产状的优势分组对于揭示不同类型结构面的分布规律和特征具有重要意义。传统的结构面极点密度图分组方法通常较为依赖地质经验,缺乏一定客观性,为此,引入均值漂移聚类算法开展岩体结构面产状优势分组研究。首先,人工生成不同离散程度岩体结构面产状数据。随后,将生成的产状数据转换为三维空间中的坐标,并以单位法向量的夹角正弦值γ作为相似性度量标准。接下来采用均值漂移算法对度量的数据集进行聚类分析,通过与传统的极点密度图法和K均值聚类算法进行比较,有效性检验指标和聚类错误识别率与K均值聚类算法接近一致。最后以重庆三功矿岩质边坡为工程实例,通过野外采集到的结构面数据验证了新方法的合理性及有效性。结果表明:该方法聚类效果优于传统的极点图分组方法和K均值聚类算法,聚类结果客观合理,对近水平产状也有良好的聚类效果。

摘要：基于车用电机扩速拓矩的性能需求设计了一种采用永磁体分段结构的优化反凸极永磁同步电机。介绍了反凸极电机的结构和设计原则;以扩宽恒功率转速范围和提升电磁拓矩为目标,以凸极率为约束,利用粒子群算法(PSO)对电机进行多目标优化,并对比分析优化前后电机的性能。有限元仿真分析结果表明:结构优化后,相比于优化前转矩提升了16%,转速范围由5:1提升到6.5:1,验证了优化电机提升转矩和扩宽转速范围的有效性。

摘要：车轮多边形和钢轨波磨作为高速铁路典型轮轨周期性磨耗均会加剧轮轨振动,影响行车安全。为探究极端条件下当车轮多边形和钢轨波磨共存时的相互作用:首先,考虑高速铁路典型轮轨周期性磨耗建立了轮轨系统的有限元模型,探究了具有频率相关性的轮轨周期性磨耗竞争机制;然后,对比研究了具有频率相关性的轮轨周期性磨耗同/异相位接触时的轮轨摩擦耦合振动特性;最后,研究了具有频率无关性的轮轨周期性磨耗相互作用时的轮轨摩擦耦合振动特性。研究发现:在具有频率相关性的车轮多边形和钢轨波磨共存时的极端条件下轮轨系统最不稳定;具有频率相关性的轮轨周期性磨耗处于同相位时会加剧轮轨系统的不稳定,且同/异相位之间轮轨摩擦耦合振动的差距会随着波深的增加而增大;具有频率无关性的轮轨周期性磨耗的振动频率越接近对轮轨系统稳定性的影响越大。

摘要：目的针对客户在配送服务方面的个性化和高质量要求,在快递包裹配送过程中考虑客户需求重要度的差异以提高客户服务质量,并降低物流网络的运营总成本。方法首先,考虑客户需求重要度对违反服务时间窗惩罚成本的影响,构建物流运营总成本最小化的数学模型;其次,设计基于Clarke-Wright节约算法的粒子群优化(CW-PSO)算法求解模型,并在算法中引入自适应更新机制,以提高算法的全局搜索能力和求解质量;然后,将CW-PSO算法与遗传-蚁群优化算法、蚁群优化算法和头脑风暴优化算法进行对比分析,验证CW-PSO算法的有效性;最后,以重庆市某快递包裹配送网络为例,比较分析优化前后各项运营指标变化,并进行基于客户需求重要度的敏感度分析。结果优化后车辆使用数减少了38.9%,物流运营总成本降低了43.1%,将客户划分为5类需求重要度等级得到的优化结果具有优越性。结论本研究所提出的优化模型、求解算法和考虑客户需求重要度可有效提高快递包裹配送网络的服务效率并降低物流运营总成本,进而为物流企业的快递包裹配送问题提供理论参考和决策支持。

摘要：目的针对生鲜商品物流配送优化研究在车辆共享调度和多车舱装载配送合理结合方面存在的不足,研究了基于车辆共享的生鲜商品多车舱装载配送路径优化问题。方法首先,结合生鲜商品温控条件和多车舱装载约束,建立了生鲜商品多车舱装载配送的物流运营总成本最小化的数学模型;其次,设计了蚁群-禁忌搜索混合算法求解模型,并引入选择性赋予机制和车辆共享策略以提高算法的寻优性能;然后,通过与粒子群算法、大邻域搜索算法和差分进化算法的对比分析,验证了所提模型和算法的有效性;最后,结合实例,比较分析了生鲜商品多车舱装载配送优化前后的相关指标,提出车辆路径优化方案,并从服务时间段划分和车舱容量选择2方面进行敏感性分析。结果优化后的物流运营总成本降低了43.53%,平均装载率提高了25%,并验证了合理划分服务时间段和选择车舱容量可有效提高车辆平均装载率和降低生鲜商品价值损失。结论所提模型、算法和车辆共享策略可合理规划配送路径,降低运营总成本和生鲜商品价值损失,进而为基于车辆共享的生鲜商品多车舱装载配送路径优化问题提供方法参考和理论支撑。

摘要：针对初始状态未知的机械臂实际运行时,存在外界未知扰动、建模误差等非线性因素,导致机械臂无法进行精准快速工作的问题,提出基于固定时间算法的机械臂优化NTSMC方案。构造新的分段滑动变量来解决终端滑模控制带来的奇异性问题,并在固定时间内获得更快的收敛速度。为了实时逼近和补偿模型不确定性及外部扰动,采用基于actor-critic架构的强化学习算法。设计辅助系统缓解输入饱和问题,通过对比实验验证了所提方法的优越性和实用性,在相同控制参数下具有更快的固定时间内收敛速度和较高的控制精度。

摘要：中国农业产业结构正处于转型发展关键时期,加快农业现代化进程意义重大。为了进一步提升农业发展的现代化程度,研究基于机器视觉技术,使用深度学习框架YOLOv5(You Only Look Once v5)与迁移学习技术设计了农作物病虫害的自动识别与诊断模型。实验结果表明,研究改进的YOLOv5s模型识别准确率高达96.04%,损失值为0.026。消融实验验证了不同改进策略的有效性,模型交并比取值0.94,检测速度达120.39帧/秒、F1值为0.92。相比于现有先进模型,研究设计的方法在3种不同误差指标上具有一定优势,平均精度均值达到了92.37%,高于其他模型的85.2%和79.3%。此次研究的设计成果可实现病虫害的自动诊断,有助于实现农业病虫灾害的早期预警,为更多农产品的病虫灾害防治措施提供了技术支持。

摘要：针对离心泵叶轮叶片三元反问题载荷优化,提出一种优化方法.选取某一中比转数离心泵为原型泵,在不改变其轴面流道形状、叶片厚度分布等条件的基础上,利用三元反问题设计方法设计了前盖板前加载、后盖板后加载的叶轮叶片.采用拉丁超立方抽样的方法,建立了80个离心泵叶轮模型样本空间,通过Fluent软件数值模拟得到离心泵性能.以叶片载荷参数为优化对象,离心泵设计工况点水力效率为优化目标,利用Kriging代理模型建立了叶片载荷参数与水力效率的关系.在扬程满足设计要求的条件下,使用MIGA算法得到水力效率最高的离心泵载荷参数.结果表明:在载荷曲线中,对水力效率影响程度较大的参数为后盖板直线段与抛物线的两交点ND_(h)和NC h,以及前盖板直线段与抛物线交点NC_(s);影响较小的参数为后盖板前缘载荷LE_(h)和前盖板直线与抛物线交点ND_(s);在设计工况点,优化泵的水力效率提升了1.35%且高效区较宽;叶片表面最低压力升高了38.41%,空化性能得到了提升;另外,功率减小了2.46%,扬程稍有提升.研究结果可对离心泵叶轮叶片的高效设计提供一定的参考.

摘要：根据IEEE 1451网络化智能传感器标准,本文设计了一种无线IP传感器,用于远程监测供水管网中的流量、流速、流向和压力参数,并通过CDMA 1x无线网络接入Internet／Intranet,构成一个城域化分布式的无线监测网络。该传感器支持远程在线Web配置管理与诊断维护,可适用于不同口径和测量范围的供水管网。