因独特的共价键晶体结构,SiC单晶具有较高的硬度和脆性,是典型的难加工材料。以横向超声激励线锯的方法对SiC单晶进行切割,采用正交实验设计,并引入灰色关联分析法研究切割过程中锯切力、晶片表面粗糙度等多目标与主要加工参数之间的影响关系,以及获得线锯加工最优参数组合,即工件进给速度0.025mm/min、超声振幅1.8μm、线锯速度1.6m/s、工件转速16r/min为最优加工参数组合,并通过实验进行验证。采用果蝇优化算法优化灰色神经网络模型(FOA-GMNN)对SiC单晶片的表面粗糙度Ra进行预测,结果表明FOA-GMNN模型收敛速度快,鲁棒性好,预测精度高,预测值与实验值的平均相对误差为2.09%。

电力企业市场竞争力预测关系到电力企业未来的发展,基于改进随机森林算法对电力企业的市场竞争力进行预测。随机森林算法中森林树数量和叶节点数量对预测结果影响比较大,采用果蝇优化算法对这两个参数进行优化,得到改进后的随机森林算法。将传统随机森林算法和改进后的随机森林算法应用于电力企业市场竞争力预测中,结果表明,改进随机森林算法对竞争预测的精度高于传统随机森林算法,这对于电力企业市场竞争预测具有一定的参考价值。

为进行铝电解槽出铝量预测,提出了一种基于自适应FOA-SVR模型的铝电解槽出铝量预测方法。首先,设计了一种自适应果蝇优化算法,基于三维搜索空间引入自适应步长,并应用于支持向量回归模型参数优化。其次,选取槽平均电压、槽电阻、槽温度、加料量、氟盐量等5个影响铝电解槽出铝量的因素作为模型输入向量,对电解槽出铝量进行预测。最后,以某公司铝电解槽生产数据为例进行实验验证,自适应FOA-SVR模型预测结果相比FOA-SVR模型提高了预测精度和收敛效率,为电解铝产量预测提供了有效模型,具有一定的推广价值。

针对三边测量法在测距过程中产生的误差,利用果蝇优化算法收敛速度快、精度高、实现简单的特点设计了一种改进果蝇算法的WSN节点定位方法。通过算法反复迭代、比较、择优,获得未知节点与锚节点之间距离误差的最小值,从而实现对未知节点的准确定位。算法从不同种群数、不同初始位置、不同飞行区间3个方面进行了参数的比较与选择,确定获得准确定位时算法各参数取值的重要性。将该定位算法与基于粒子群的DV-Hop定位算法进行定位比较,结果表明该定位算法具有更好的准确性。

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。

设计了一种基于磁流变液的发动机悬置装置,并利用有限元分析软件Ansoft Maxwell进行了磁场仿真。介绍了磁流变发动机动力总成悬置系统的减振原理,并对其进行了动力学分析。建立了磁流变悬置系统的动力学解耦计算模型,并通过果蝇优化算法进一步优化磁流变悬置系统的结构参数。

针对支持向量数据描述（SVDD）算法对滚动轴承早期故障不敏感、参数选择困难的问题,提出了一种基于果蝇优化算法-小波支持向量数据描述（FOA-WSVDD）的滚动轴承性能退化评估方法。提取滚动轴承早期无故障振动信号的时域、时频域特征向量,并基于单调性进行特征选择;针对现有核函数对滚动轴承早期故障不敏感问题,将小波核函数引入到SVDD算法中;针对SVDD算法参数选择困难的问题,以支持向量个数与总样本数的比值作为适应度函数,采用改进的FOA算法对其核参数进行优化,建立FOA-WSVDD评估模型;最后,将轴承后期振动数据的特征向量输入到该WSVDD模型中,得到轴承的性能退化指标。试验结果表明,采用所提方法能准确地对轴承早期故障作出预警,与基于高斯核函数的SVDD算法相比,提前了17h。

为了提高磁轴承的承载力,同时考虑损耗、临界转速、控制刚度等问题,应对磁轴承的结构尺寸进行最优设计。本文将果蝇优化算法引进到飞轮储能用径向磁悬浮轴承的优化设计中,以尺寸参数为优化变量,以承载力、体积和轴向长度为优化目标,对径向磁悬浮轴承进行多目标优化。通过优化,径向磁悬浮轴承的承载力提高了50%,轴向长度和体积分别减小了30.6%和19.3%。结果表明,本文设计的优化算法简单有效,减小了优化工作量,具有普遍适用性。

为更好地实现液压泵故障定量诊断,对故障定量诊断中的退化特征提取和故障程度诊断方法进行研究。针对排列熵算法的不足,提出空间信息熵（spatial information entropy,简称SIE）的概念,分析了空间信息熵3个参数（时间序列的分区数s、相空间重构的嵌入维数m和延迟时间τ）变化对其性能带来的影响,为其选取提供了依据。仿真分析结果也验证了其作为液压泵退化特征的有效性和优越性。基于空间信息熵算法提取液压泵故障退化特征集,针对退化特征与故障程度之间存在的非线性关系,提出采用果蝇优化算法优化参数的支持向量回归机实现液压泵的故障定量诊断。对实测液压泵振动信号分析结果表明,空间信息熵在表征液压泵故障程度方面具有更好的性能。将果蝇算法优化参数的支持向量回归机用于液压泵的故障定量诊断得到了理想的定量诊断效果,并通过对...