平面四杆机构在运动过程中,横向和纵向运动轨迹产生误差较大,很难适应高精度的需要。对此,文章采用了改进粒子群优化算法对平面四杆机构几何参数进行多目标优化,提高横向和纵向运动轨迹精度值。引用平面直角坐标系创建四杆机构简图模型,分析了四杆机构运动的几何参数。构造多目标优化函数,采用改进粒子群优化算法对四杆机构几何参数变量进行优化。通过MATLAB软件对优化后四杆机构几何参数进行误差仿真,与优化前误差仿真结果形成对比。仿真曲线显示：优化前后相对误差分别减少33.3%和41.2%。采用改进粒子群优化平面四杆机构几何参数,四杆机构运动精度得到了很大提高。

为解决机械产品智能制造过程中知识的主动推送问题,实现智能化制造中知识资源的优化配置,提出了一种基于改进粒子群算法的知识推送模型。首先以机械产品为对象,构建知识推送模型框架,阐述各个子模块的具体特征信息和功能;其次,对推送过程中的概念知识进行重新定义,并加入到新的知识网络模型中;最后提出了改进粒子群算法,对知识推送匹配过程实施优化。并以底座类零件产品为例进行验证,结果表明该方法有效的提高了检索能力,具有较好的推送效果。

针对离散制造生产过程信息复杂、生产计划与作业计划难以均衡等问题,以提高产品质量,降低企业生产成本为目标,建立了面向柔性制造系统的车间调度模型,并设计了一种改进粒子群算法进行离散制造车间柔性调度优化。改进算法惯性权重能够余弦自适应调节,学习因子能够基于惯性权重动态变化。仿真实验结果表明,改进粒子群算法具有较快的收敛速度以及全局寻优能力。柔性车间调度对于缩短产品生产周期,提高生产线的生产效率,降低生产成本,提高企业的经济效益具有重要意义。

表面粗糙度是衡量零件表面质量的重要指标,也是加工工艺和机床性能对于零件品质影响的综合反映。在分析了多种粗糙度的预测建模方法后,提出了一种基于改进粒子群神经网络的铣削表面粗糙度预测模型。将自适应权重调整机制和高斯全局极值引入到粒子群算法中,形成改进粒子群算法,并使用改进后的算法优化BP神经网络以建立粗糙度预测模型。对模型误差进行比较和分析后,结果表明：使用改进粒子群算法优化后的BP神经网络建立的粗糙度预测模型其收敛性要优于粒子群神经网络,并且证明了所建立粗糙度预测模型具有较高的稳定性和准确率。

文章针对项目活动中涉及多种资源的情况,考虑到不同资源类型单价不同,在资源紧张度的基础上进行了改进,进而提出基于改进的资源紧张度,网络复杂度,项目经理风险偏好调整系数等不确定性因素进行缓冲区设置的方法,利用Crystalball对计划评审技术(PERT),基于资源紧张度等多因素缓冲区的设置和文中方法进行仿真对比分析,验证了文中方法在缩短项目工期方面的有效性。

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。

针对某柔性制造单元(FMC)在动态环境下频繁地进行设备布局从而导致生产效率低下、生产费用高等问题,引入鲁棒性指标,以物流搬运费用、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,构建多目标鲁棒性设备布局模型。针对上述模型采用引入DE策略的NSGA-Ⅱ算法进行求解,有效地保证了Pareto最优解的多样性和算法的收敛性。分别运用该算法、差分算法和经典的NSGA-Ⅱ算法对车间设备布局模型进行计算,通过数据和结果比较分析表明,针对多目标鲁棒性设备布局的模型,改进的NSGA-Ⅱ算法具有良好的收敛性和多样性,能有效解决相关生产实践问题。

非线性摩擦力是影响伺服驱动系统定位精度的主要因素之一,摩擦补偿技术可以有效抑制摩擦力对伺服驱动系统的影响。Stribeck摩擦模型作为一种常用的摩擦模型,能够比较精确的描述系统摩擦力的特性,其精确程度与摩擦参数的准确度密切相关,所以辨识摩擦参数的方法至关重要。论文以常规伺服驱动系统为研究对象,提出了一种基于改进差分进化算法的摩擦辨识方法,并与常规差分进化算法和遗传算法进行了仿真对比。辨识结果表明,基于改进差分进化算法的摩擦参数辨识方法辨识速度更快,精确度更高。

为了提高轴承滚子表面缺陷检测的效率和准确率,设计了一套图像采集装置,采用背光源在轴承滚子侧面打光的方式,获取缺陷区域较明显的图像,克服传统光源照射方式的局限性;针对采集到图像包含无用的背景区域,首先使用阈值分割方法将轴承滚子区域从原始图像中提取出来;然后根据无缺陷轴承滚子图像沿垂直方向灰度值基本保持不变特点,采用改进的Niblack算法对轴承滚子表面图像进行处理,分割出缺陷区域。实验表明,该方法不仅可以有效的检测出轴承滚子的各类缺陷;且在检测效率和精度上优于传统阈值分割算法。

针对混流制造系统装配线平衡和物料配送车辆路径优化问题,从优化目标、影响因素和约束条件等方面,建立了以装配线平衡最小均衡系统、物料小车最短行驶距离和最小车辆利用率最大为优化目标的多目标混流装配线模型。根据问题的具体情况,设计了一种基于生态进化策略的NSGA-II算法,该算法定义了一种环境自检算子用于检测环境是否变化,主体种群与选择后经过交叉、变异后面对环境变化的种群进行竞争,迭代过程中种群内捕食与被捕食的竞争以促进种群多样性及不断提高生存力,算法采用0~1编码,通过具体混流装配系统中实例验证了所建模型和算法的有效性。