摘要：基于现代设计方法和可靠性设计理论,建立了多目标约束优化数学模型,根据动态加速常数和速度自适应的改进粒子群算法(pso),用编写的程序代码实现了数学模型的数值化求解。同时研究了加速常数和粒子速度的变化对优化计算结果的影响规律。算例表明,提出的可靠性稳健优化计算方法与传统方法相比,具有简便易行、能迅速得到结构可靠性稳健优化设计信息的优点,适合工程应用。

摘要：针对钢铁企业实际生产和产品分配特点,研究了柔性生产路径下的产品分配问题,建立以最大化企业利润、设备利用率和市场产品满足率为目标的多目标模型,并设计了改进粒子群算法对问题进行求解。算法考虑模型的复杂约束特征,采用约束满足技术产生初始解,并利用惩罚函数设计适应度函数,通过动态调整粒子群算法中的惯性权重对粒子进行动态更新,最后,通过实际钢厂数据的实验仿真,说明了模型的可行性和改进粒子群算法的有效性。

摘要：为进一步改善自动配棉的通用性和自适应性,针对配棉工艺多约束条件特点,进行了自动配棉优化设计。提出了一种基于改进的pso(particle swarm optimization)算法的自动配棉参数优化求解方法。通过配棉数学模型建立,将其转化为多约束条件优化求解问题。分析了标准pso算法在配棉工艺参数寻优的不足,对标准pso算法惯性权重和学习因子策略的不足加以改进。将采集到的棉纺企业工艺参数,用标准pso和本文改进的pso算法同时对配棉工艺模型求解。结果显示:改进的pso算法采用了惯性权重递减和学习因子自适应策略,寻优速度、精度、局部和全局寻优能力等指标都得到提高,降低了企业配棉成本,具有一定的实用价值。

摘要：为提升变模温注塑成型的产品质量,提高优化效率,将翘曲变形作为优化目标,模具温度、保压压力、熔体温度、保压时间、冷却时间等工艺参数作为变量因素,采用Moldflow模拟变量因素对优化目标的影响,通过最优拉丁超立方试验设计选出试验样本,建立Kriging代理模型,并且,检测代理模型拟合精度。采用改进pso算法,得到最优翘曲模型预测值及最佳工艺参数组合。对比改进后的pso与标准pso,平均迭代次数、迭代时间约降低了45%,最优适应度、平均适应度、最差适应度、局部最优解及未实现收敛等参数均得到提升。通过实验验证可知,与优化前翘曲值(1.293 mm)相比,优化后翘曲值(0.7512 mm)降低了41.9%,误差为4.84%。结果表明,基于Kriging代理模型及改进pso能有效地优化变模温成型工艺,降低了翘曲变形量,对于生产应用有指导意义。

摘要：针对现场固定空燃比燃烧导致无法根据波动燃气热值匹配最佳助燃空气,使热风炉热损失增加;残氧检测仪直接检测热风炉烟道残氧量,将导致氧化锆损耗快、高炉煤气费用计量单一等问题。针对以上问题设计一种残氧燃气分析系统,该系统并行于热风炉控制系统的前馈控制,将少量高炉煤气、空气先通入该系统进行燃烧并调整自身空燃比,得到最佳空燃比作用于热风炉控制系统并对并行系统残氧含量、高炉煤气热值进行数值模拟和相关性分析。通过改进pso算法优化RBF神经网络预测方法对稳定运行系统建立模型,预测煤气热值作为优化热风炉空燃比,评价煤气质量、费用计量的有效参考条件。经实验仿真测试,该系统可有效提高空燃比修正精度,延长氧化锆使用寿命,减少热风炉热损失。

摘要：提出考虑压降的有分流换热网络合成的优化策略,在分级超结构的基础上,建立换热网络同步综合的MINLP数学模型,以年度总费用最小为优化目标,采用改进粒子群算法对模型求解,并通过两个算例验证了模型和方法的有效性。

摘要：本文运用多杂质用水网络超结构建立的MINLP模型,以最小新鲜水用量为目标,利用进出口浓度的约束条件和惩罚函数,并采用改进的粒子群算法求解该优化问题,最后通过两个实例验证了模型和方法的有效性,取得了较好的效果。