为了克服传统免疫遗传算法(IGA)在车间调度问题上易陷入局部最优的缺点,将免疫遗传算法(IGA)与模拟退火算法(SA)进行了结合,提出一种应用于车间作业调度的混合免疫遗传算法。为了有效的提高免疫遗传算法收敛速度和避免算法陷入局部最优解,此算法设计了一种基于适应度和浓度的自适应精英保留策略且重新设置了变异算子,即将变尺度变异和自适应变异算子进行了融合。最后利用“Muth and Thompson”基准问题进行仿真实验,验证了该算法在JSP问题中的高效性和可行性。

为揭示高压轴向柱塞泵滑靴副摩擦磨损性能,需提供1台高精度、高性能以及主轴转速恒定可靠的滑靴副摩擦磨损试验机。但在测试滑靴副时,试验机主轴的速度调控和位移的精确控制非常难以把握。当试验机主轴转速在3 000 r/min的基础上升高时,试验机油温急剧升高,会对滑靴副性能测试的精度产生极大的影响。针对MCMS-10试验机的电控系统,设计出硬件图,采用满意PID算法控制其主轴转速和位移两个参数。最后通过组态软件设计实时监控画面并开展试验分析。结果表明:将满意PID算法运用到MCMS-10试验机电控系统中,不但精度非常高,而且在主轴转速约为3 200 r/min时,油温始终保持在65℃左右。

为研究高压轴向柱塞泵滑靴副摩擦磨损性能,需提供一台稳定的摩擦磨损试验机。而在进行滑靴副摩擦磨损试验时,试验机主轴高速运转的情况下,需要承受摩擦力对主轴强度和刚度的巨大影响。对这一问题,需对主轴进行受力研究。利用Pro/E建模导入ANSYS中对主轴进行静力学和模态分析,并通过MATLAB中遗传算法和神经网络工具箱对主轴进行优化设计并对比分析。结果表明对于试验机主轴优化选用遗传算法为最佳方法。优化后提高了主轴的固有频率,对滑靴副摩擦磨损试验机的试验精度有显著的提高。同时,也为开展类似轴类零件的分析提供坚实的依据。