导读:本文包含了优化建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Petri网,行为轮廓,车库管理系统,建模优化
优化建模论文文献综述
梁亚,王丽丽[1]（2019）在《基于Petri网的车库管理系统的建模优化》一文中研究指出针对超市车库难以同时管理多个入口多个车辆同时入库的问题,基于Petri网和行为轮廓对车辆入库管理系统进行建模优化,从而使系统能够满足复杂的情况。首先给出只能管理具有一个入口的车库原始简单模型,在保证原有弱序关系的基础上,结合行为轮廓的理论,增加控制结构,对入库过程和出库过程进行优化分析。最后通过PIPE进行仿真运行,证明优化后的模型结构合理。(本文来源于《绥化学院学报》期刊2019年12期）
李彬,张云,王立平,李学昆[2]（2019）在《基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模》一文中研究指出数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键因素,为最大限度提高数控机床热误差补偿的精度和效率,结合遗传算法自适应全局优化搜索能力和小波神经网络良好的时频局部特性的优点,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的机床热误差补偿模型。以某型号五轴摆动卧式加工中心为试验对象,以机床温度变量和热误差为数据输入样本,建立小波神经网络模型热误差预测模型,然后用遗传算法优化小波神经网络权值、阈值,最终建立热误差预测模型。通过与传统人工神经网络和普通小波神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有精度高、抗扰动能力和鲁棒性强等优点,有望在实际加工场合的数控机床的热误差预测和补偿研究中得到更大的推广应用。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年21期）
王晔,马廉洁,左宇辰,刘涛,白威[3]（2019）在《基于鱼群优化BP神经网络的切削温度建模》一文中研究指出针对BP神经网络易陷入局部最优值的缺点,采用人工鱼群算法进行优化。通过分析切削温度随工艺参数的变化趋势,结合最小二乘拟合法,建立切削速度-切削温度、进给速度-切削温度、切削深度-切削温度的一元模型。根据一元模型提出了切削温度的多元模型假设,并用遗传算法求解最终获得切削温度的多元模型,试验结果表明:模型具有可靠性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年11期）
田勇,王洪光,潘新安,胡明伟[4]（2019）在《协作机器人SHIR5动力学建模及固有频率分析与优化》一文中研究指出针对协作机器人SHIR5中柔性连杆和关节导致机器人固有频率降低的问题,通过建立机器人的刚柔耦合动力学模型对机器人固有频率进行了分析与优化。首先,对机器人的柔性连杆和关节进行了简化,并利用有限元法对柔性杆进行了建模,通过对整臂进行装配,得到整臂的运动关系;然后利用拉格朗日法得到了机器人整臂的动力学模型;最后研究机器人构型及各参数对固有频率的影响,为机器人的设计提供了一定的参考,并进行了优化设计,使机器人的固有频率提高了9%。通过对比可以看出理论方法的正确性及有效性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年11期）
陆万荣,许江淳,王志伟,任杰[5]（2019）在《动态双足机器人建模及步态优化设计》一文中研究指出双足机器人行走时的稳定性是重中之重。如何规划合适的运动步态是提高稳定性的关键,也是当今众多学者的研究热点。首先,采用多连杆结构进行双足机器人建模,并使用D-H矩阵描述这种连杆结构,建立其正逆运动学模型。然后,提出以稳定性和能耗为目标的多目标步态优化方案,通过构造惩罚函数求得多目标优化问题的Pareto最优解集。最后,在ADAMS平台上建立模型并和Matlab进行联合仿真,将踝关节、髋关节的侧向角速度和左腿质心在前向、侧向和竖直方向的速度与加速度作为对比指标,通过与原始倒立摆步态规划、遗传算法优化比较得出:多目标步态优化方案在动态双足机器人行走过程中具有更高的稳定性。因此,基于稳定性和能耗的多目标步态优化方法,能够为双足机器人稳定性的研究提供理论指导和改进方向。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年11期）
秦小娜[6]（2019）在《用数学建模与数学实验优化高等数学课堂》一文中研究指出随着我国经济的飞速发展,现在社会对于人才的要求越来越高,这就对于教育提出了更严格的诉求。高等数学作为高等教育的开始,其对于高等教育的影响是毋庸置疑的,如何提高高等数学教学的课堂效率成了许多教师需要思考的重要问题。文章将数学建模的思想融合到了高等数学的课堂教学当中,通过当下优越的数学软件,将高等数学学习当中抽象的各种概念以数学模型的形式展现给学生,达到加强学生的上课效率和巩固学生的学习成果的目的。(本文来源于《国际公关》期刊2019年11期）
高红俐,朱楷勇,龚澳,姜伟[7]（2019）在《高频谐振疲劳机载荷测量误差建模分析及试验夹具优化设计》一文中研究指出电磁谐振式疲劳裂纹扩展试验过程中,对动态载荷的高精度测量和控制是保证试验结果准确性和系统工作稳定性的重要前提,夹具作为夹持试件和传递载荷的重要机构,对其进行结构优化显得尤为重要。建立了紧凑拉伸(CT)试件连接刚度模型和叁自由度有阻尼振动系统动力学模型,得到了动态载荷测量误差理论表达式;分析了夹具刚度对动态载荷测量误差的影响,设计了不同结构刚度的试件夹具,并通过有限元方法计算其刚度,得到了不同结构夹具对动态载荷测量误差的影响结果;实验验证了优化夹具设计的合理性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年22期）
唐玉龙,廖敦明,陈涛[8]（2019）在《基于遗传算法的炼钢物料配比优化建模》一文中研究指出在铸造生产中,物料的配比不仅要满足最终钢液的质量达标,还要考虑降低成本。现有优化方法大多是局部最优的算法,并且对搜索的初始值非常敏感。本文以元素平衡和成本最低为目标,采用遗传算法实现炉料配比全局最优模型的构建,分别利用SGA算法和DE算法进行最优配比参数的优化求解。结果表明,遗传算法能够正确求解最优配比方案,实现降本增效的目的。相较于SGA算法,DE算法的收敛特性更佳,具有很好的推广应用价值。(本文来源于《2019中国铸造活动周论文集》期刊2019-10-28）
[9]（2019）在《“泛在电力物联网中的分布式建模、优化与控制技术”专题征稿启事》一文中研究指出近年来,以电力系统为中枢的能源互联网技术得到了飞速发展。输配电网之间、不同管理部门之间、不同区域或国家之间、一次二次系统之间、不同学科之间、不同能源种类之间的传统壁垒逐步被打破,围绕着电力能源系统的万物互联系统已逐步具备了雏形。在此背景下,国家电网公司正式提出了泛在电力物联网的概念,(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年20期）
胡腾,郭曦鹏,米良,杨随先,郑华林[10]（2019）在《机床空间误差完备建模方法与NC代码优化补偿技术》一文中研究指出空间误差是机床几何误差元素综合作用的结果,但现阶段空间误差模型大多存在缺失若干几何误差元素的问题,直接影响着机床空间误差的预测精度。为此,提出一种机床空间误差完备建模方法,以多体系统理论及齐次坐标变换为分析研究手段,在充分考虑体间坐标系初始位置关系及原始误差特征矩阵的基础上,确保模型包含机床全部几何误差元素。进而,针对传统基于NC代码的空间误差补偿技术中存在残差的局限性,提出将NC代码坐标的逆向迭加过程转化为最优化设计问题,并借助遗传算法对该问题进行求解计算,达到消除空间误差补偿残差的目的。最终,以某型卧式加工中心为研究对象进行计算分析与实验验证,结果表明:依据所提方法构建的空间误差完备模型包含加工中心全部21项几何误差元素,空间误差预测结果较精确;所提NC代码优化补偿技术使加工中心空间定位精度得到进一步提升,补偿后定位精度增幅最高达90.92%。研究成果可为数字制造装备精度问题探索提供较重要的理论与工程技术支撑。(本文来源于《工程科学与技术》期刊2019年06期）
优化建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键因素,为最大限度提高数控机床热误差补偿的精度和效率,结合遗传算法自适应全局优化搜索能力和小波神经网络良好的时频局部特性的优点,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的机床热误差补偿模型。以某型号五轴摆动卧式加工中心为试验对象,以机床温度变量和热误差为数据输入样本,建立小波神经网络模型热误差预测模型,然后用遗传算法优化小波神经网络权值、阈值,最终建立热误差预测模型。通过与传统人工神经网络和普通小波神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有精度高、抗扰动能力和鲁棒性强等优点,有望在实际加工场合的数控机床的热误差预测和补偿研究中得到更大的推广应用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
优化建模论文参考文献
[1].梁亚,王丽丽.基于Petri网的车库管理系统的建模优化[J].绥化学院学报.2019
[2].李彬,张云,王立平,李学昆.基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模[J].机械工程学报.2019
[3].王晔,马廉洁,左宇辰,刘涛,白威.基于鱼群优化BP神经网络的切削温度建模[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[4].田勇,王洪光,潘新安,胡明伟.协作机器人SHIR5动力学建模及固有频率分析与优化[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[5].陆万荣,许江淳,王志伟,任杰.动态双足机器人建模及步态优化设计[J].自动化仪表.2019
[6].秦小娜.用数学建模与数学实验优化高等数学课堂[J].国际公关.2019
[7].高红俐,朱楷勇,龚澳,姜伟.高频谐振疲劳机载荷测量误差建模分析及试验夹具优化设计[J].中国机械工程.2019
[8].唐玉龙,廖敦明,陈涛.基于遗传算法的炼钢物料配比优化建模[C].2019中国铸造活动周论文集.2019
[9]..“泛在电力物联网中的分布式建模、优化与控制技术”专题征稿启事[J].电工技术学报.2019
[10].胡腾,郭曦鹏,米良,杨随先,郑华林.机床空间误差完备建模方法与NC代码优化补偿技术[J].工程科学与技术.2019