针对矿井非结构化环境中人工搜救困难、危险性高的问题,提出了一种仿多腿动物的液压驱动轮式救援机器人。机器人由主体和轮腿机构组成,轮腿机构在摆动马达的作用下可绕固定铰点摆动,控制机器人四摆臂的摆动动作,可实现机器人的姿态调节,实现矿井复杂地形的适应性。对机器人在台阶和壕沟两种典型障碍下的通过性进行了分析,得到机器人的设计参数;在此基础上,基于GA算法对机构参数进行优化,并基于ADAMS进行了越障运动学仿真。研究表明,液压轮式救援机器人具有良好的地形适应能力,为新型煤矿救援设备提供了一种新的设计思路。

颤振预测被认为是目前最具潜力的辨识方法,但预测方面具有一定的复杂参数限制性,因此介绍了一种有效的辨识方法—运行条件下的变速刀尖频率响应函数法（FRF）。所提出的方法是基于颤振极限（即颤振频率和相关切割深度）条件下的验证测试来实现的。依据实验结果和预测的颤振极限相比较,将其之间的差异最小化,最终用GA算法计算出速度变化的频率响应函数。此方法所得到的结果符合预期的线性趋势,证明了在预测无颤振切割参数方面是准确的。

发动机排气系统噪声主动控制相对于被动控制具有更好的效果。其中控制算法的选取决定了降噪效果的好坏。目前主要应用BP神经网络算法对发动机排气噪声进行控制,但是BP网络算法存在一些缺点,比如容易陷入局部极小值、收敛精度低等。将GA-BP算法引入汽车排气系统噪声主动控制中,建立基于GA-BP神经网络的汽车排气噪声主动控制系统的仿真模型。由仿真结果得出,所提方法能够使BP网络算法的收敛精度明显得到改善,有效地提高了噪声主动控制系统的降噪效果。