机械零件的形位精度对其互换性以及功能质量具有极其重要的影响,其中圆柱度误差是评价回转类零件精度的一个重要指标。设计一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法,以提高圆柱度误差在评定过程中的精度和收敛速度。首先,在初始种群的生成中引入Tent混沌映射和非线性参数,以提高解的质量;其次,为了改善算法的局部搜索能力,在螺旋式位置更新阶段引入一个自适应权重系数;最后,在随机搜寻阶段引入莱维飞行从而提高全局搜索能力。通过采用不同优化算法的实验和结果对比分析,提出的算法在圆柱度误差评定精度和速度方面均有一定提升。

针对轧机HAGC(Automatic Gauge Control System with Hydraulic Actuator)液压伺服阀系统内泄漏故障危害性较大、隐蔽性强、判定和定位难的问题,提出一种基于WOA-BP(Whale Optimization Algorithm-BP)神经网络的内泄漏故障诊断方法。建立轧机HAGC系统仿真模型,可模拟相关故障,获取各类工况数据,并有效提取出故障特征,可解决故障样本数据少、提取难等问题。利用鲸鱼优化算法改进的BP神经网络作为内泄漏故障识别与分类工具,对HAGC系统仿真与运行数据进行学习、识别。经验证,该方法能比较准确诊断HAGC系统内泄漏故障。

设计一种可实现三平移一转动的空间并联机器人机构。利用方位特征集理论分析机构的自由度和方位特征集。根据向量的外积和矢量法推导得到运动学逆解方程,同时根据Newton-Raphson方法计算机构的运动学正解,选择一组数值解进行正逆解互相验证。计算运动学的雅克比矩阵,分析运动学的奇异性。分析机构的可达工作空间和定姿态工作空间,研究参数对工作空间大小的影响。建立工作空间体积最大化数学优化模型,选择鲸鱼优化算法完成参数的最优化设计。结果表明:L2、r越大,机构的操作空间越大,L1、R越大,机构的操作空间越小;最优R、r、L1、L2分别为1、0.9992、0.3、1.5 mm。

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了