1250t液压机滑块筋板的鲁棒优化设计
控制系统的鲁棒优化控制方法
控制系统的鲁棒优化控制方法在现代工业领域中，控制系统起着至关重要的作用，用于实现对工艺过程的自动化控制和优化。
然而，由于工艺过程本身的复杂性和不确定性，传统的控制方法常常无法满足系统的要求。
因此，鲁棒优化控制方法应运而生，旨在提高系统的控制性能和稳定性。
本文将介绍控制系统的鲁棒优化控制方法及其应用。
一、鲁棒优化控制的基本概念鲁棒优化控制是一种针对不确定系统的自适应控制方法，其目标是在面对参数变化、环境扰动和不确定模型时，仍能实现系统的稳定性和优化性能。
鲁棒优化控制方法通过在控制器中引入鲁棒性设计和优化算法，以提高系统对不确定性的适应能力，并优化系统的控制性能。
二、鲁棒优化控制方法的原理及应用1. 鲁棒性设计鲁棒性设计是控制器设计中的关键环节，通过引入鲁棒性方法来抵抗系统模型不确定性。
鲁棒性设计常采用H∞控制理论、μ合成等方法，以提高系统的稳定性和鲁棒性能。
通过这些方法，控制器能够对参数扰动和未建模动态进行补偿，从而使系统具有良好的鲁棒性。
2. 优化算法优化算法在鲁棒优化控制中起到了重要的作用。
常用的优化算法包括PID控制器参数整定、遗传算法、模糊控制等。
通过这些算法的应用，可以使系统的控制性能得到改善，并且能够灵活应对不同的工况变化。
3. 应用领域鲁棒优化控制方法在许多领域都有广泛的应用，例如电力系统、化工过程、机械控制等。
以电力系统为例，由于电力系统的复杂性和不确定性，传统的控制方法往往无法满足实际需求。
而鲁棒优化控制方法通过引入鲁棒性设计和优化算法，能够实现对电力系统的稳定控制和优化运行。
三、鲁棒优化控制方法的优势与挑战1. 优势鲁棒优化控制方法能够有效应对系统的不确定性和复杂性，具有良好的鲁棒性和适应性。
通过引入鲁棒性设计和优化算法，能够提高系统的控制性能和稳定性。
2. 挑战鲁棒优化控制方法的应用还面临着一些挑战。
首先，鲁棒优化控制方法需要对系统进行建模和参数估计，这对于复杂系统来说是一项困难的任务。
机械结构的设计优化与鲁棒性分析
机械结构的设计优化与鲁棒性分析在工程领域中，机械结构的设计是至关重要的。
一个优秀的机械结构设计可以提高产品的性能、降低成本、延长使用寿命，并且在不同环境下都能够保持其正常工作。
因此，设计优化和鲁棒性分析是机械结构设计过程中的两个重要环节。
设计优化是指通过对机械结构进行合理的设计改进，以满足特定需求和目标。
优化设计的核心思想是在给定约束条件下，通过改变设计变量的值，使得目标函数的值最小或最大化。
在机械结构设计中，目标函数可以是结构的强度、刚度、动态特性等。
而约束条件则包括结构的几何形状、材料性能、力学特性等。
机械结构的设计优化包括多个方面，例如材料选择、结构形状设计、结构参数优化等。
材料选择是指选择合适的材料，使得结构能够满足特定的强度和刚度要求。
不同材料具有不同的力学性能和耐久性，因此，在选择材料时需要考虑结构的使用环境和要求。
而结构形状设计则涉及到结构的几何形状，包括结构的外形、内部结构和各部件之间的连接方式。
最后，结构参数优化是指通过改变结构的参数值，使得结构的性能得到最佳改善。
除了设计优化，鲁棒性分析也是机械结构设计中不可或缺的一部分。
鲁棒性是指在不确定因素影响下，系统保持其性能不变的能力。
在机械结构设计中，不确定因素包括材料的不均匀性、制造工艺的误差、外界环境的变化等。
这些因素都可能对结构的性能产生影响，使得结构在不同条件下表现出不同的行为。
因此，鲁棒性分析可以帮助设计师评估结构在不确定因素下的性能，并提供有效的设计改进措施。
鲁棒性分析的方法包括设计参数敏感性分析、蒙特卡洛模拟、最优化设计等。
设计参数敏感性分析可以评估不同设计参数对结构性能的影响程度，帮助设计师确定关键设计参数。
蒙特卡洛模拟则是一种通过随机采样来模拟不确定因素的方法，可以用于评估结构在不同条件下的性能分布。
最优化设计则是在考虑不确定因素的情况下，寻求结构的最佳设计方案。
总而言之，机械结构的设计优化与鲁棒性分析是提高机械产品质量和性能的重要手段。
炼钢区域液压系统参数优化调整分析
Q=3.14×0.92×6×4=61.041 6 L 中包上升按所需最快时间15 s的要求计算，所需流量也只 要4.07 L。 1.2.1.3 现有液压系统输出参数核算 板坯平台主泵是125 mL的，输出流量Q=0.125×980=122.5 L， 一台恒压变量泵的每秒输出流量是2.04 L，按三开一备的工作 方式，最大输出流量约6.12 L，从理论数据核算来看，完全匹配 以上负载所需。 1.2.2 板坯平台液压系统优化 从以上数据核算来看，板坯平台似乎采用三备一的运行 方式非常合理，但此处存在一个未考虑因素，板坯平台还有 2组皮囊蓄能器，再加上24 h不间断加载运行，其实际提供的流 量值远远大于核算出来的生产所需流量值。 根据以上计算结果，直接把板坯恒压变量泵改成斜轴定 量柱塞泵并采用平时停转方式，工作量很大，并且要修改原先 的PLC程序。 因此提出将原先的板坯平台液压站三开一备的工作方式 改为二开二备， 减少一台运转。 一台75 kW电机按每天24 h运 转，一个月就可节约56 250 kW·h电。 1.3 板坯精整液压系统参数优化 板坯精整液压站也是4台75 kW电机拖125 mL恒压变量 泵，也是24 h运转，三开一备的运行模式。 精整液压主要是供
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Shebei Guanli yu Gaizao◆设备管理与改造
2台推钢机和2台升降垛板台油缸的，推 钢 机 油 缸 准140 × 90/1 000按推钢时间5 s 计算所需每秒流量约3 L，升降垛板台油缸 准200 ×140/620 按 上 升 时 间 5 s 计 算 所 需 每秒流量约4 L，前面计算过，一台恒压变 量泵的每秒输出流量是2.04 L，精整液压 站是三开一备，大约是6 L，再加一组蓄能 器，同样也是远远大于理论计算出的流 量，因此也改为二开二备。
机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计
机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计鲁棒控制与鲁棒优化设计是机械系统中关键的技术手段，能够在不确定性和变动性环境下实现稳定可靠的控制。
本文将探讨机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的原理、方法和应用。
一、机械系统的鲁棒控制机械系统的鲁棒控制是指在存在参数不确定性、外部扰动和模型误差的情况下，仍能确保系统稳定性和性能的控制方法。
鲁棒控制能够应对系统的不确定性和变动性，提高系统的稳定性和鲁棒性。
鲁棒控制的关键是设计具有鲁棒性的控制器。
鲁棒控制常用的方法包括H∞控制、μ合成控制和自适应控制等。
其中，H∞控制是一种基于最优控制理论的方法，能够优化系统的鲁棒性能。
μ合成控制通过寻找闭环系统的最小鲁棒性能函数，设计出鲁棒控制器。
自适应控制则通过根据系统的环境变化和参数变动调整控制器的参数，以提高系统的鲁棒性。
二、机械系统的鲁棒优化设计除了鲁棒控制外，鲁棒优化设计也是提高机械系统性能的重要手段。
鲁棒优化设计是指在系统参数不确定和模型偏差的情况下，优化系统的性能指标。
通过鲁棒优化设计，可以使系统具备更好的控制性能，减小外部扰动的影响。
常用的鲁棒优化设计方法包括基于最优化理论的方法和基于神经网络的方法。
基于最优化理论的方法可以采用数学优化模型，将优化问题转化为求解最值的问题。
基于神经网络的方法则通过训练神经网络，得到系统的非线性映射关系，从而实现优化设计。
在鲁棒优化设计中，还需要考虑不确定性和变动性因素的影响。
例如，对于机械系统中存在的参数不确定性，可以采用模糊控制方法进行建模和设计。
模糊控制能够处理参数模糊和模糊逻辑关系，提高系统的鲁棒性。
三、机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的应用机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计在工程实践中得到了广泛应用。
例如，在工业自动化领域，机械系统的鲁棒控制和鲁棒优化设计可以提高生产过程的稳定性和效率。
在航空航天领域，鲁棒控制技术可以提高航空器的操纵性和安全性。
此外，机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计还在智能机器人、医疗设备和交通系统等领域中有重要应用。
鲁棒优化设计方法及其在结构动力优化中的应用
便 称 该 系 统 具 备 良好 的 鲁 棒 性 】鲁 棒 设 计 的 目的 是 。
优 化 系 统 性 能 平 均 值 和 最 小 化 由 不 确 定 因 素 变 化 引起
的 系 统 性 能 可 变 性 …。
上 世 纪 ８ 年 代 初 日本 学 者 田 口首 先 提 出 了产 品 鲁 ０
结构 优 化 设 计 多 目标 优 化 单 目标 优 化
举 了鲁棒 结构优化设计的多个实例 ， 与传统优化设 计方法相 比， 显示 了其前瞻性 ， 结构具有更好的安全、 使 稳定性能。
关键 词 ： 鲁棒 优 化 设 计
中 图分 类 号 ：Ｈ ２ Ｔ １２
文 献 标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０— ９ ８２ ０ ）２—０ １ ０ １ ０ ４ ９ （０ ８ １ ０ ７— ４
不 在 于 寻 找 设 计 对 象 性 能 指 标 （ 标 函 数 ） 最 优 点 目 的
值和实 际值 的差异 。 此 ， 统 的优 化设计 方法其 实是 因 传
一
种 确定 性 的设 计方 法 ， 计过 程 中考虑 的 因素 与实 设
际加工 的产 品必然 有 误 差 ， 这 种 误差 有 可 能导致 设 而 计 的 产 品 性 能 与 期 望 值 差 异 很 大 。 以 ， 在 产 品 或 系 所 要 统 的设 计 过程 中就 把 系统 的不确 定 因素考 虑进 去 ， 从 而使 设 计 出 的 产 品 或 系 统 在 发 生 不 确 定 变 化 时 其 性 能
参数 的名 义值 进 行设 计 ， 有 在设 计 过程 中考虑 名义 没
于 不 同 类 型 的 质 量 特 性 ， ３ 情 况 ： 使 目标 函 数 等 有 种 ①
于 给 定 的 目标 值 ； 使 目标 函 数 的 值 趋 于 极 小 ； 使 目 ② ③
自动化控制系统的鲁棒优化设计方法论文素材
自动化控制系统的鲁棒优化设计方法论文素材一、引言自动化控制系统是一种通过各种传感器和执行器实现系统自动控制的技术。
鲁棒优化设计方法是一种可以使系统在面对不确定性或变化时保持良好性能的设计方法。
本文将就自动化控制系统的鲁棒优化设计方法进行探讨，并提供相关的研究素材。
二、自动化控制系统的鲁棒性分析在设计自动化控制系统时，需要考虑各种不确定性因素对系统性能的影响。
鲁棒性分析就是评估系统在不确定性条件下的稳定性和性能。
以下是一些关于鲁棒性分析的研究素材：1. 不确定性建模技术：介绍了不确定性建模的常用方法，包括随机变量、不确定性集合和不确定性分布等。
2. 鲁棒稳定性分析：研究了鲁棒稳定性的定义和评估方法，包括小增益理论、极均小理论和Lyapunov稳定性理论等。
3. 鲁棒性能分析：探讨了鲁棒性能的度量方法，如鲁棒饱和性能、鲁棒低增益性能和鲁棒H∞性能等。
三、自动化控制系统的优化设计方法优化设计方法旨在通过调整系统参数以实现最佳性能。
鲁棒优化设计方法则在优化设计的基础上考虑了不确定性因素。
以下是一些关于自动化控制系统的优化设计方法的研究素材：1. 鲁棒PID控制器设计：研究了鲁棒PID控制器的设计方法，包括基于频域和时域的设计方法，以及基于线性矩阵不等式的设计方法等。
2. 鲁棒模糊控制器设计：介绍了鲁棒模糊控制器的设计方法，包括基于模糊集合的设计方法和基于模糊规则的设计方法等。
3. 鲁棒最优控制器设计：探讨了鲁棒最优控制器的设计方法，包括基于H∞控制理论和基于LQR控制理论的设计方法等。
四、自动化控制系统的鲁棒优化设计应用案例鲁棒优化设计方法在实际控制系统中得到了广泛应用。
以下是一些关于自动化控制系统鲁棒优化设计的应用案例素材：1. 机械手臂控制系统的鲁棒优化设计：研究了机械手臂控制系统的鲁棒优化设计方法，并通过实验验证了该方法的有效性。
2. 电力系统的鲁棒优化设计：探讨了电力系统的鲁棒优化设计方法，包括电力网络的鲁棒稳定性分析和鲁棒最优功率流控制等。
机械结构设计的鲁棒优化研究
机械结构设计的鲁棒优化研究一、引言随着技术的进步和创新的需求，机械结构设计的重要性日益凸显。
在设计过程中，我们常常面临的一个挑战是如何使机械结构在不同的环境和工况下具有鲁棒的性能。
本文旨在探讨机械结构设计的鲁棒优化方法和技术，并为相关领域的研究提供参考。
二、机械结构设计的鲁棒性分析1. 鲁棒性的定义在机械结构设计中，鲁棒性是指设计在不确定因素和变化因素的影响下，仍然能够保持稳定和正确性的特性。
鲁棒性分析是通过评估设计和制造过程中的不确定性来确定工程系统在各种情况下的性能。
2. 鲁棒性分析的重要性鲁棒性分析在机械结构设计中尤为重要，原因如下：首先，机械结构的使用环境和工况常常复杂多变，例如温度、湿度、振动等因素的变化都可能对结构的性能产生影响。
鲁棒性分析可以帮助设计师预测结构在不同工况下的性能表现，从而指导设计决策。
其次，鲁棒性分析可以有效地降低设计过程中的风险和不确定性。
通过对不同参数的敏感性分析，设计师可以找到结构的关键参数，并对这些参数进行优化，从而提高结构的鲁棒性，减少设计的失误和成本。
最后，鲁棒性分析有助于提高机械结构的可靠性和寿命。
通过对不同环境和工况下结构的性能进行评估和优化，设计师可以有效地提高结构的可靠性和寿命，从而减少维护和保养的成本。
三、机械结构设计的鲁棒优化方法1. 参数设计的鲁棒优化参数设计是机械结构设计的关键环节之一。
在进行参数设计时，我们需要考虑不确定因素对结构性能的影响，并寻找一种能够在不同情况下保持稳定性能的最优参数。
一种常用的参数设计方法是基于仿真模型的优化。
通过建立数学模型，并利用数值仿真方法对不同参数进行模拟和分析，可以评估参数对结构性能的影响，并找到最优参数组合。
另一种参数设计方法是基于试验的优化。
通过设计不同参数组合的实验，测量和分析实验数据，可以找到最优参数组合，并进一步对参数进行优化。
这种方法不仅可以考虑不确定因素的影响，还可以考虑制造误差和装配误差等因素对结构性能的影响。
125t精炼炉及其设备设计和优化方案分析
收稿时间：２０１８－０４作者简介：许亚刚，男，生于１９８７年，陕西西安人，助理工程师，研究方向：金属材料工程。
125t 精炼炉及其设备设计和优化方案分析许亚刚（中冶陕压重工设备有限庄里分公司，陕西 渭南 ７１１７１１）摘 要：大型的铸锻件是重大金属炼制工程项目中十分关键的一部分，其制作水平直接反映出企业的生产加工水平，而从当前的实际情况来看，我国目前许多企业在设计加工大型的金属炼制及其模具时都存在问题，并不具备设计生产大型金属模具的能力。
因此在实际设计加工中还需要进一步加强这方面的研究，不断完善设计加工方案。
基于此笔者结合自身的实际工作经验，对１２５ｔ精炼炉及其模具的设计和方案优化展开研究。
关键词：精炼炉；模具；设计；优化方案中图分类号：ＴＦ７６９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－５０６５（２０１８）０９－０２５１－２Design and optimization of 125t refining furnace and its equipmentXU Ya-gang（ＭＣＣ－ＳＦＲＥ Ｈｅａｖｙ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ＣＯ．，ＬＴＤ．，Ｗｅｉｎａｎ ７１１７００，Ｃｈｉｎａ）Abstract:Ｌａｒｇｅ ｃａｓｔｉｎｇｓ ａｎｄ ｆｏｒｇｉｎｇｓ ｉｓ ｍａｊｏｒ ｍｅｔａｌ ｒｅｆｉｎｉｎｇ ｐｒｏｊｅｃｔ ｉｓ ｋｅｙ ｐａｒｔ ｏｆ ｉｔｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｔｈｅ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ＇ｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｌｅｖｅｌ， ａｎｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ， ｏｕｒ ｃｏｕｎｔｒｙ ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ ｍａｎｙ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅｔａｌ ｒｅｆｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｏｕｌｄ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ， ｄｏｅｓ ｎｏｔ ｈａｖｅ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ ｏｆ ｌａｒｇｅ ｍｅｔａｌ ｍｏｕｌｄ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｉｔ ｉｓ ｎｅｃｅｓｓａｒｙ ｔｏ ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｉｓ ａｓｐｅｃｔ ｉｎ ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ａｎｄ ｃｏｎｓｔａｎｔｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒ＇ｓ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｗｏｒｋｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ， ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｓｃｈｅｍｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ １２５ｔ ｒｅｆｉｎｉｎｇ ｆｕｒｎａｃｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｍｏｕｌｄ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ．Keywords: Ｒｅｆｉｎｉｎｇ ｆｕｒｎａｃｅ； ｍｏｕｌｄ； ｄｅｓｉｇｎ； Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ在一些大型的金属炼制生产加工中需要使用大型模具作为坯料，大型金属炼制的设计生产加工的质量将直接影响到大型锻件的质量，影响到一些重大装备的整体性能。
基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究
基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究一、引言控制系统是指用来控制连续、离散或者混合型物理过程的设备或者算法，广泛应用于生产、制造、通信等领域。
随着科技的不断进步和应用的广泛推广，控制系统的优化和鲁棒性得到了越来越多的关注。
本文将介绍基于鲁棒优化的控制系统设计及应用研究，包括控制系统的基本概念和鲁棒优化的概念，控制系统的设计和应用实例等。
二、基本概念1.控制系统控制系统是由一组组件构成的系统，通过控制信息的传递和调节，使得系统能够按照预定的目标或者参考信号运转。
通常由输入信号、传感器、执行器、控制器和反馈信号等部分组成，其工作流程如下：输入信号→传感器→控制器→执行器→反馈信号其中输入信号指的是设定值或者参考信号，传感器是对物理量进行感知并将其转换成电信号，控制器则是对接收到的信号进行处理并形成控制算法，执行器最终利用处理后的控制算法控制被控对象，反馈信号指的是被控对象状态的反馈。
控制系统根据反馈信号进行调节和校正，使得实际输出信号与输入信号保持一致。
2.鲁棒优化控制系统的设计中，往往需要考虑不同的干扰因素和误差造成的影响。
此时，控制系统需要具备良好的鲁棒性，即在不确定性因素的情况下，系统依然能够正常工作并保持稳定性能。
鲁棒优化就是基于鲁棒性的实现目标的优化过程，它的核心思想是针对系统的不确定性建立恰当的模型，并运用此模型构建优化模型，从而使得控制系统能够迎合不同的需求和环境。
三、控制系统的设计1.控制系统建模控制系统建模是控制系统设计的重要步骤，它的目的是建立实际被控制对象的数学模型和控制器的性能模型。
通常采用线性模型或者非线性模型进行建模，其中线性模型的建模方法包括传递函数法、状态空间法等；非线性模型的建模方法则包括仿射模型法等。
建模方法的选择需要考虑实际应用中的实际情况和被控对象的特点。
2.控制器设计根据建立的模型，进行控制器设计是下一步重要的工作。
控制器的设计过程中，首先需要选择控制器类型，一般包括PID控制器、模型预测控制器、模糊控制器等；然后对控制器参数进行调节和优化。
复合材料成形液压机自适应鲁棒运动控制
复合材料成形液压机自适应鲁棒运动控制复合材料是目前制造领域中应用广泛的一种高性能材料，具有优良的耐磨、耐腐蚀、高强度等特点。
然而，由于其具有复杂的结构和成形工艺，使得其成形过程控制难度较大，需要高精度、高速度的控制系统来实现精确的成形。
本文研究了复合材料成形液压机的自适应鲁棒运动控制方法，以提高成形精度和效率。
1. 引言液压机是目前用于复合材料成形的主要设备之一，具有成形精度高、成型周期短、成型效率高等优点。
但是液压机的动作控制过程依赖于传统的比例阀、集成阀等控制元件，具有响应速度慢、动态刚性差、易受环境因素干扰等问题，难以满足复合材料成型过程的高精度、高速度的控制需求。
因此，如何提高液压机的动作控制精度和速度，成为了一项亟待解决的问题。
2. 自适应鲁棒控制自适应鲁棒控制是一种新型的控制方法，具有强大的干扰抑制和自适应能力，能够有效地解决复合材料成形过程中的动态响应和鲁棒性问题。
该控制方法主要由两个部分组成：第一部分是自适应控制，负责估计动态参数和设计控制器；第二部分是鲁棒控制，负责抵消干扰和外界扰动。
将两种控制方法融合起来，可以实现控制系统在不确定性条件下的稳定性和精确性。
自适应控制的核心是参数估计算法，通过对系统动态参数的估计，实现对系统动态特性的掌握。
常用的参数估计算法有最小二乘法、最小均方误差法、卡尔曼滤波器等。
一般情况下，液压机成形过程的动态参数是未知的，需要通过实验测试和数据分析等手段来获取。
鲁棒控制的核心是控制器设计。
针对液压机成形过程中的干扰和扰动，应采用鲁棒控制器进行控制。
常用的鲁棒控制器有H∞控制器、μ合成控制器、线性矩阵不等式控制器等。
这些控制器可以有效地抵消外界干扰和扰动，提高系统的稳定性和精度。
本文提出的自适应鲁棒运动控制系统如图所示，主要由压力传感器、位移传感器、控制器、液压缸等组成。
图1 自适应鲁棒运动控制系统示意图系统控制器采用自适应鲁棒控制方法，包括自适应控制和鲁棒控制两部分。
自动化控制系统的鲁棒优化设计方法挑战与前景论文素材
自动化控制系统的鲁棒优化设计方法挑战与前景论文素材在过去的几十年中，自动化控制系统在各个领域得到了广泛的应用，从工业制造到交通运输，从能源管理到环境监测。
随着技术的不断进步，控制系统的需求也越来越复杂和多样化，对系统的性能和稳定性要求也越来越高。
在这样的背景下，鲁棒优化设计方法应运而生，成为了实现高性能和稳定性的关键手段。
鲁棒优化设计方法是指在控制系统设计的过程中，考虑系统不确定性的影响，并通过合理的设计方法来保证系统的性能和稳定性。
在传统的控制系统设计中，通常假设系统的数学模型是精确的，系统参数是已知的。
然而，在实际应用中，由于各种原因，如传感器误差、负载扰动等，系统的参数和结构往往是不确定的。
鲁棒优化设计方法的目标就是通过优化设计来使得系统对这些不确定性具有鲁棒性，即保持良好的性能和稳定性。
鲁棒优化设计方法的挑战在于如何在考虑不确定性的前提下，进行系统设计和优化。
传统的优化方法通常是基于系统的精确数学模型进行的，但是在实际应用中，系统模型是未知的或者不完全精确的。
因此，鲁棒优化设计方法需要在不完全了解系统的情况下，对系统的不确定性进行建模和分析，并通过合适的优化算法来获取最佳的设计。
目前，鲁棒优化设计方法已经取得了一系列的研究成果。
其中，最常用的方法是基于H∞控制理论的鲁棒优化设计方法。
H∞控制是一种鲁棒控制理论，主要用于处理具有不确定性的系统。
通过将系统的不确定性建模成为加性的扰动，H∞控制能够有效地抑制这些扰动对系统性能的影响，从而实现系统的鲁棒性。
除了H∞控制，还有一些其他的鲁棒优化设计方法，如μ合成算法、鲁棒小波变换等。
这些方法针对不同的控制问题提供了灵活和有效的设计手段。
鲁棒小波变换是一种将小波变换和H∞控制相结合的方法，能够在频域和时域上对系统的不确定性进行建模和优化，从而实现鲁棒优化设计。
鲁棒优化设计方法在工业控制系统中有着广泛的应用。
例如，在机械加工中，由于刀具磨损和工件误差等因素的存在，系统的参数和结构往往是不确定的。
机械系统的鲁棒控制与优化设计
机械系统的鲁棒控制与优化设计随着科技的不断进步，机械系统在人们的生活中起到越来越重要的作用。
而要保证机械系统的高效运行，鲁棒控制与优化设计是至关重要的环节。
本文将探讨机械系统的鲁棒控制与优化设计方法，并从实际应用的角度分析其价值和意义。
一、什么是鲁棒控制与优化设计？鲁棒控制是一种可以在系统受到外界扰动和内部变化的情况下仍能保持稳定性和性能的控制方法。
而优化设计是通过对机械系统进行模型建立和分析，以求得最优参数或结构的设计方法。
鲁棒控制与优化设计是将控制和设计相结合的一种方法，旨在提高机械系统的稳定性、精度和性能。
它可以通过校正系统参数和结构，使机械系统能够适应不同条件和环境下的工作要求，提高系统的可靠性和效率。
二、机械系统的鲁棒控制方法1. PID控制器PID控制器是机械系统控制中最常用的方法之一，它可以根据系统的反馈信号来调整控制量。
PID控制器具有简单、稳定性好等优点，但其对于不确定性和外界干扰的鲁棒性较差。
为了解决PID控制器的鲁棒性问题，可以采用模糊PID控制器或自适应PID控制器等方法。
模糊PID控制器可以通过模糊逻辑来处理系统的不确定性，从而提高系统的鲁棒性。
自适应PID控制器则可以根据系统的变化来自动调整PID参数，以适应系统的不确定性和外界扰动。
2. 预测控制方法预测控制是一种基于模型的控制方法，它通过对系统的建模和预测，来确定最优控制量。
预测控制方法可以提高机械系统的控制精度和响应速度，同时也具有较好的鲁棒性。
为了提高预测控制方法的效果，可以采用模型预测控制、自适应预测控制等方法。
模型预测控制通过建立系统的数学模型，来预测系统未来的状态和输出。
自适应预测控制则可以根据实际的系统状态来自适应地调整预测模型和控制参数，以提高系统的鲁棒性和控制性能。
三、机械系统的优化设计方法1. 数学优化方法数学优化方法是一种通过建立优化目标函数和约束条件，来求解最优解的方法。
在机械系统的优化设计中，可以采用数学优化方法来确定最优的系统参数或结构。
基于滑模变结构控制的鲁棒控制器设计
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Design of Robust Controller Based on Sliding Mode Variable Structure Control
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基于鲁棒性最优化的控制系统设计研究
基于鲁棒性最优化的控制系统设计研究在控制系统设计领域，鲁棒性最优化成为了一个重要的研究方向。
鲁棒性最优化是指在保证系统高性能的同时，系统的稳定性和鲁棒性也得到了充分的考虑，使得系统在外部干扰和内部变化的情况下能够保持稳定运行。
本文将从鲁棒性最优化的角度，探讨控制系统设计的研究。
一、鲁棒性最优化的概述控制系统设计的目的是使得系统能够在规定的工作条件下，对输入信号进行相应的处理，得到输出信号，并满足一定的性能指标。
然而，实际系统往往会受到各种外部干扰和内部变化的影响，这就给系统的设计和运行带来了很大的挑战。
鲁棒性最优化的概念正是由此而来。
鲁棒性最优化是指在系统设计阶段，通过优化控制器的设计，使得系统对于外部干扰和内部变化具有一定的鲁棒性，从而能够保持良好的运行性能。
二、鲁棒控制理论在鲁棒性最优化的研究中，鲁棒控制理论是非常重要的一部分。
鲁棒控制理论是指在保证控制系统的性能指标基础上，使得系统对于外部干扰和内部变化具有一定的鲁棒性。
鲁棒控制的方法通常包括两方面的内容：一是通过分析系统的不确定性，并构造相应的鲁棒控制器来保证系统的鲁棒性；二是通过对系统进行模型预测控制，利用预测状态来对系统进行控制，从而使得系统具备一定的鲁棒性。
三、参数不确定性的控制在控制系统设计中，参数不确定性是一个非常重要的问题。
参数不确定性指的是在系统设计过程中，某些系统参数无法精确得到，或者系统参数存在一定的随机性，这就给系统的设计和运行带来了很大的挑战。
在鲁棒性最优化的研究中，通过分析系统参数的不确定性，并构造相应的鲁棒控制器来保证系统的鲁棒性。
例如，可以利用基于神经网络的方法，来构造一种具有鲁棒性的控制器，该控制器可以在系统存在不确定性的情况下，保证系统的稳定性和性能。
四、时变系统的控制另一个重要的问题是时变系统的控制。
时变系统指的是系统在运行过程中，系统参数会发生变化，例如模型参数、负载变化等因素都会导致系统参数的变化。
这给系统的控制和运行带来了非常大的挑战。
基于定量反馈理论设计液压执行元件的鲁棒控制器
ＰＤ 制器 在 操作 条 件 超过 所 限 定的 范 围 时不 能 正常 地 进 行工 作 Ｉ控
（ ｌ ｙ ｅｉ Ａ ｌ ｎ ，ｕ＆Ｗｒ ｈ， ９ ８ Ｎｉｅａ ｅｓｒ１ ９ ｅ ｌ ｉ ｔ１９ ； ｌ ｆｔ ｐｈｉ ９ ９）。所以 ，一些研 ｇ ｓ 和Ｓ ， 究人 员考虑 使 用可 调 节的 刚性 模型 控 制技 术 。比如 ，Ｃ ｅ ， ｅ 和 ｈｎＬｅ
出：可 以通过两种方法来精 确表 示非线性设备 和操作 范围较 大的线性 定常等效模 型，一是以直接从 系统 中获得试验 的输入一输 出测量 值为基础 二是模 型基础 ，利用正在与不确定环境相互作 用的液压执行元件 的一般 非线性数学模型 ，假设 出等效模 型，然后设计 出满 足实现明确轨迹和稳 定 性要 求的控 制器 控制器在展现其控制 力的同时，也表现 出回定增益控制的趋势 ，试验结果表明 ，补偿 系统对 诸如环境 刚度和供给压力等参数的变动不敏 感，并且在各种 力量设定值上工作流畅 。
（Ｐ ｃ ｔ ｕ ｉ ａ ｇ ９ ７ ｈ ｍｐ ｓ ；Ｐｕ ｎ ｈ ｋａ １９ ａ ｈｅ Ｈｏ ｐｓ ｒ ＆Ｋ ｎ ，１ ９ ；Ｔ ｏ ｏｎ ｒｙ ＆Ｓ ｕ ｌ， ９ ９） 到机器 人定位 （ ｓｏｒ Ｌ ｍｏ ｔ ｅｈ ＆ ｏｏ ｉ ， ９ ０ 它 都得到了 Ｂ ｏ ｅ ， ａ ｎ Ｌ ａｙ Ｈ ｒｗｔ １９ ） ｔ ， ｚ 应用 。但是 ，长久 以来 ，甚至到今天 ，它 的有效性仍然没有得到广泛 认同 （ ａ ａ ｒ ａ ９ ３ 。特 别是 非线形Ｑ 空 Ｊｙｓ ｉ ，１９ ） ｕｙ 刚 制方法在各种文献中
流体 容积变化 、气 蚀和密封件的摩擦造成的。除非线性外 ，液压系统
也 包含了大量的模型不确定因素 （ ａ ， ｕＲ ｅ ｙ ｈ ， ９ ）。这 Ｙ ｏ Ｂ ， ｅｄ ＆Ｃ ｉ １ ９ ｕ ９
自动化控制系统的鲁棒优化设计方法研究论文素材
自动化控制系统的鲁棒优化设计方法研究论文素材引言：自动化控制系统在现代工业中起着至关重要的作用。
为了获得高性能和稳定性，控制系统的优化设计是必不可少的。
然而，由于系统参数和外部干扰的不确定性，传统的优化设计方法在实际应用中存在一定的局限性。
因此，鲁棒优化设计方法的研究成为当前自动化控制系统领域的热点。
一、鲁棒控制的基本概念鲁棒控制是一种能够在系统参数和外部扰动存在不确定性的情况下仍保持稳定性能的控制方法。
其目标是设计出具有稳定性能和鲁棒性能的控制器。
鲁棒控制方法的核心思想是通过引入不确定性模型以及增加控制器的鲁棒性能来提高系统的稳定性。
二、鲁棒优化设计方法的研究现状目前，鲁棒优化设计方法主要集中在以下几个方面的研究：1. 不确定性建模方法不确定性建模是鲁棒控制设计的关键步骤。
研究人员提出了多种不确定性建模方法，包括基于多模型的不确定性建模方法、参数化不确定性建模方法等。
这些方法通过建立系统参数和外部扰动的不确定性模型，为后续的控制器设计提供了基础。
2. 鲁棒控制器设计方法鲁棒控制器设计是鲁棒优化设计方法的核心。
目前已经提出了多种鲁棒控制器设计方法，包括H∞控制方法、μ合成控制方法、基于随机变量的控制方法等。
这些方法通过设计具有鲁棒性能的控制器，提高系统的稳定性和鲁棒性能。
3. 鲁棒优化理论的研究鲁棒优化理论是鲁棒优化设计方法的重要基础。
研究人员通过对鲁棒优化理论的深入研究，提出了多种优化方法，包括线性规划、二次规划、半正定规划等。
这些方法可以在满足系统性能的前提下，实现对系统参数和外部扰动的鲁棒优化设计。
结论：随着自动化控制系统的不断发展和应用，鲁棒优化设计方法在其中发挥着重要的作用。
通过对不确定性建模、鲁棒控制器设计和鲁棒优化理论的研究，可以提高自动化控制系统的稳定性和鲁棒性能。
未来，我们还可以进一步探索在鲁棒优化设计方法中引入深度学习和强化学习等新的技术手段，以提高自动化控制系统的优化性能。
机械控制系统设计中的鲁棒性分析与优化
机械控制系统设计中的鲁棒性分析与优化机械控制系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，它们被广泛应用于工业生产、交通运输、医疗设备等各个领域。
然而，由于外部环境的不确定性和内部组件的误差，机械控制系统在实际运行中常常受到各种干扰和扰动。
为了提高系统的稳定性和性能，鲁棒性分析与优化成为了机械控制系统设计中的重要问题。
鲁棒性是指机械控制系统对于参数变化、模型不确定性、测量误差等外部扰动的抵抗能力。
在设计机械控制系统时，我们通常采用数学模型对系统进行建模，并设计控制器来实现所需的性能要求。
然而，由于模型参数的不准确性和测量误差的存在，设计出的控制器可能对外部扰动表现出较差的鲁棒性。
因此，鲁棒性分析与优化成为了必不可少的步骤。
首先，我们需要对机械控制系统进行鲁棒性分析，即评估系统在参数变化和测量误差下的性能表现。
一种常用的方法是利用鲁棒控制理论，通过数学推导和仿真模拟来分析系统的鲁棒性。
通过该分析，我们可以了解系统对于不同扰动的响应情况，找出系统的薄弱环节，并作出相应的改进措施。
在鲁棒性分析的基础上，我们可以采取一系列的优化措施来提高机械控制系统的鲁棒性。
例如，我们可以采用自适应控制器来根据参数变化和测量误差进行调整。
自适应控制器可以根据实时的测量数据对系统进行在线调整，从而提高系统的鲁棒性和性能。
另外，我们还可以采用鲁棒最优控制的方法，通过解决优化问题来设计具有最佳鲁棒性的控制器。
除了控制器的设计优化，我们还可以通过改进机械控制系统的硬件结构来提高系统的鲁棒性。
例如，我们可以增加传感器的冗余性，通过多个传感器进行冗余测量来减小测量误差的影响。
另外，我们还可以增加系统的鲁棒性设计，例如采用柔性连接件、减震器等装置来减小外部环境扰动对系统的影响。
总之，机械控制系统设计中的鲁棒性分析与优化是提高系统稳定性和性能的重要手段。
通过对系统的鲁棒性进行分析，我们可以了解系统的性能薄弱环节，并采取相应的措施进行改进。
同时，通过控制器的优化和硬件结构的改进，我们可以提高机械控制系统对于外部干扰和误差的抵抗能力。
复合材料液压机底座筋板连接结构多目标优化
复合材料液压机底座筋板连接结构多目标优化摘要：本文针对复合材料液压机底座筋板连接结构的设计问题，通过有限元仿真和多目标优化方法，对底座筋板的尺寸和连接方式进行了优化。
在分析复合材料材料力学性能的基础上，对底座筋板连接结构进行了选择和判断。
然后利用有限元仿真方法对不同连接结构进行分析和比较。
同时，应用遗传算法和最小二乘法等多目标优化方法，得到了最优的底座筋板连接方案，实现了多目标的优化效果。
经过模拟验证和实际测试，该优化方案具有较好的稳定性和可靠性，能够满足复合材料液压机的使用要求。
关键词：复合材料；液压机；底座；筋板；连接结构；多目标优化1. 引言复合材料在工程制造领域中得到了广泛的应用，其中液压机底座是复合材料的一种重要应用场景。
复合材料液压机底座设计复杂，需要考虑材料力学性能、连接方式和结构稳定性等多种因素。
底座筋板连接结构的设计直接影响液压机的性能和稳定性，因此科学合理的优化方案具有非常重要的意义。
2. 复合材料液压机底座结构和材料特性分析本节介绍复合材料液压机底座的结构和材料特性。
该底座使用复合材料作为主体材料，具有轻质高强、耐腐蚀、抗磨损等特点，并且具有一定的可加工性。
在设计过程中需要考虑其力学性能和连接方式等因素，保证底座的稳定性和可靠性。
3. 多目标优化方法选择和有限元仿真分析本节介绍选用的多目标优化方法和有限元仿真分析。
在多目标优化方法上，采用遗传算法和最小二乘法相结合的方法，利用MATLAB进行优化求解。
在有限元仿真分析上，选用ANSYS软件对不同连接结构的力学性能进行分析和比较。
通过对应力、变形等参数的求解，得到不同连接结构下的主要机构参数，为优化方案的制定提供依据。
4. 底座筋板连接结构参数优化本节介绍底座筋板连接结构的参数优化。
选定多个参数进行优化，包括筋板宽度、筋板间距、准确距离和加强板的数量等。
将这些参数带入到多目标优化模型中，按照预设的优化目标和约束条件进行求解。
得到最优的底座筋板连接方案，通过有限元仿真分析验证该方案的合理性和有效性。
机械工程研究报告之机械系统的鲁棒性设计与优化研究
机械工程研究报告之机械系统的鲁棒性设计与优化研究研究报告摘要：本研究报告旨在探讨机械系统的鲁棒性设计与优化研究。
通过对机械系统的鲁棒性进行分析和优化，可以提高机械系统的稳定性和可靠性，从而满足不同工况下的要求。
本报告将介绍鲁棒性设计的基本概念、方法和实践，并通过实例说明其应用价值。
1. 引言机械系统的鲁棒性是指在面对不确定性因素和外界干扰时，系统能够保持其性能和功能的能力。
鲁棒性设计是通过优化机械系统的结构、参数和控制策略，使其能够在不同工况下保持良好的性能。
在现代工程领域，鲁棒性设计已成为提高机械系统可靠性和稳定性的重要手段。
2. 鲁棒性设计的基本概念鲁棒性设计的基本概念包括：不确定性建模、鲁棒性指标、鲁棒性设计方法和鲁棒性优化。
不确定性建模是指对机械系统中存在的不确定因素进行建模和分析，例如材料性能的波动、外界干扰的变化等。
鲁棒性指标是衡量机械系统鲁棒性的量化指标，例如系统的稳定性、响应速度等。
鲁棒性设计方法是指通过对不确定性因素的分析和优化，提高机械系统的鲁棒性。
鲁棒性优化是指通过数学方法和计算机模拟，寻找机械系统在不同工况下的最优设计方案。
3. 鲁棒性设计的方法和实践鲁棒性设计的方法包括：参数设计、结构设计和控制设计。
参数设计是通过优化系统的参数，使系统在不同工况下具有较好的性能。
结构设计是通过优化系统的结构，改善系统的鲁棒性。
控制设计是通过设计合适的控制策略，提高系统的鲁棒性。
在实践中，可以利用数学建模和计算机仿真技术，对机械系统进行鲁棒性分析和优化。
通过对不同工况下的模拟和测试，可以评估系统的鲁棒性，并找到最优设计方案。
4. 鲁棒性设计的应用案例以某高速列车的悬挂系统为例，介绍鲁棒性设计在机械系统中的应用。
通过对悬挂系统的鲁棒性分析，可以评估系统在不同工况下的性能。
通过优化系统的参数和结构，可以提高系统的鲁棒性，使其能够适应不同的运行条件。
通过控制策略的设计，可以使系统在面对外界干扰时能够快速响应并保持稳定。
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（ 3）
i
式中 ： m 为 约 束 条 件 的 个 数 ； ω1 、 ω2 为 权 重 因 子 ； μ x 、μ y 为随机变量 x i 的均值 ； σ x 、 σ y 为随机变量 x i
i i
的标准差 ； σ g 为约束条件的标准差 ； n 为 σ 水平 ，当
j
n = 6 时称为 6 σ 稳健设计 。
2
原模型介绍与有限元分析
文中 讨 论 的 液 压 机 是 1 250 t 框 架 式 液 压 机 ， 采 用楔 块 预 紧 的 方 式 ， 相 比 与螺 栓 预 紧 的 液 压 机 ， 楔 块方 式 预 紧 的 液 压 机 具 有 装机 方 便 、 受 力 更 为 合 理 的优 点 。 滑 块 是 框 架 式 液 压机 的 主 要 部 件 ， 工 作 时 承受 很 大 的 工 作 变 形 力 。 液压 机 主 要 由 左 右 立 柱 、 上 横 梁、 滑 块、 工 作 台、 移动 工 作 台 和 液 压 缸 等 组 成 。图 3 为 液 压 机 的 结 构 示意图 。
2 2 y 2 y
由于滑块为运动部件 ， 且在压制工件时为重要受力部件 ，满载压制时，系统 压力最大达到 25 MPa， 滑块可以看做是处于静止状 态 ，所以作者采取静力分析 。 3 3 材料特性如下 ： Q235 ，密度为 7. 86 × 10 kg / m ， 弹性模量为 206 GPa， 屈服极限为 235 MPa， 强度极 限为 425 MPa，泊松比为 0. 29 。 在滑块的整个运动中 ， 由于其是随着液压缸而 动 ，其固定点也在其与液压缸的连接处 ，所以在分析 中，把滑块与液压缸相连的 3 个表面进行了 6 自由度 全部位移约束 。由于优化对象为三维结构 ，有较多的
1. 2
稳健优化设计
在实际问题中存在不少影响产品质量的误差因 素，消除这些误差因素很难 ，即使能做到也要花费很 大力气和很高的费用 。正确的做法是尽量降低误差因 素的作用， 使产品性能对误差因素变化的敏感性最 小。根据这种指导思想 ，对产品性能 、质量和成本作 综合考虑，选择出最佳设计 ，既提高了产品质量又降 低了成本 ，这种设计方法叫稳健设计 。图 2 为确定性 优化与稳健优化的比较图 。确定性优化得到的最优解 并不是稳健的 ，当随机变量发生微小变化时 ，目标函 数产生很大的波动 。而在稳健设计点 ，即使随机变量 ［5 ］ 发生微小变化 ，目标函数产生的波动较小 。
Abstract： The slide block is a major stress structure of the hydraulic press and its optimal design is very important． Neighborpoint robust exam was processed． hood cultivation genetic algorithm （ NCGA ） was used for certainty optimized design and 6 σ singleThe result shows poor robustness in design． By combining NCGA and 6 σ robust design method， optimal model was designed in the multidisciplinary optimized software iSIGHT． The results show 99. 999 9% of robustness is reached． Keywords： Slide block； 6 σ robust design method； Neighborhood cultivation genetic algorithm； Multidisciplinary optimized software iSIGHT
［2 ］
， 应用稳健设
计方法合理地选择结构尺寸 ，可有效地提高结构性能
NCGA 方法是处理多目标问 题的 遗 传 算 法 ， 如 图 1 所 示 ， NCGA 方法的步骤是 ： （ 1 ） 初 始 化。 令 t = 0 ， 设 置第一代个体 P0 ， 种群数为 N， 计算 个 体 对 应 的 适 应 值 函 数 ， 计入 A0 ； （ 2 ） 令 t = t + 1 ，P t = A t － 1 ； （ 3 ） 排序 。 个体 P t 按向聚 集的目标值的方向进行排序 ； 图 1 优化流程图 （ 4 ） 分组 。 P t 根据上述排序分为若干组 ， 每组 由两个个体组成 ； （ 5 ） 交叉和变异 。 在每一组中执行交叉和变异 操作 ，由两个父代个体产生两个子代个体 ，同时父代 个体被删除 ；
2011 年 5 月 第 39 卷 第 9 期
机床与液压
MACHINE TOOL ＆ HYDRAULICS
May 2011 Vol. 39 No. 9
DOI： 10． 3969 / j. issn. 1001 － 3881. 2011. 09. 027
1 250 t 液压机滑块筋板的鲁棒优化设计
1， 2 1， 2 2， 3 1 1， 2 2， 3 杨国均 ，陆宝春 ，宋拥政 ，项立银 ，丁日春 ，丁玉兰
The Robust Optimized Design of 1 250 t Hydraulic Press Slide Block
2 2 3 2 3 YANG Guojun1， ，LU Baochun1， ，SONG Yongzheng2， ，XIANG Liyin1 ，DING Richun1， ，DING Yulan2， （ 1. School of Mechanical Engineering，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing Jiangsu 210094 ，China； 2. Heavy Forging Equipment Engineering Research Center of Jiangsu Province，Nanjing Jiangsu 210094 ，China； 3. Nantong Forging Equipment Co. ，Ltd. ，Nantong Jiangsu 226578 ，China）
m ω1 σ y （ x i ） + ω2 ∑ σg （ xi ） i =1 μ g （ x i ） － nσ g ≤0 x L， i + nσ x ≤ μ x ≤ x U ， i － nσ x
j j j i i
}
（ 2）
式中 ： x L， i 、 x U， i 分别为变 量 x i 的 许 用 下 限 和 许 用 上
收稿日期： 2010 － 04 － 09 基金项目： 江苏省科技攻关重点项目 （ BE2007047 ） 作者简介： 杨国均 （ 1985 —） ， 男 ， 硕士研究生 ， 主要研究 方 向 为 液 压 机 结 构 设 计 、 优 化 与 仿 真 。电话 ： 13851836934 ， E － mail： yangguojunnust@ gmail. com。
6 σ 稳健设计是将 6 σ 质量管理 、可靠性设计和稳
第9 期
杨国均 等： 1 250 t 液压机滑块筋板的鲁棒优化设计
· 89·
细小特征 ， 对结果没有显著影响 ， 需要对滑块做近 似处理 。取载荷 1. 42 MPa 加在滑块下方上 ， 将滑块 4 个导向面接触面做接触处理 。 滑块三维立体结构如 ，其要求产品质 量在均值 6 σ 范围波动时 ， 均满足设计要求 ， 此时产 品可靠度达到 99. 999 999 8 % 。 确定性最优化问题采用的数学模型为 min F （ x1 ， x2 ， …， xn ） s. t. g i （ x1 ， x2 ， …， x n ） ≤0 x L， i ≤ x ≤ x U， i 限。 稳健优化设计的数学模型为 ） = μy （ xi ） + σy （ xi ） ， s. t. min F（ μ y （ x i ） ，
2 x1 = x2 x5 = x6 40 ≤ x2 ≤60 20 ≤ x3 ≤30 40 ≤ x4 ≤60 20 ≤ x5 ≤30 20 ≤ x7 ≤30
· 88·
机床与液压
第 39 卷
（ 6 ） 重组 。所有子代个体组成一组新的 P t ； （ 7 ） 更 新。 将 A t － 1 与 P t 组 合， 按 环 境 选 择 （ Environment Selection） 机制，从 2 N 个个体中 ，选出 其中的 N 个个体 ； （ 8 ） 终止 。如果满足终止条件 ， 则终止仿真程 序 ，否则返回至第 （ 2 ） 步。 NCGA 通过排序后分组 进行交叉的方法实现 “相邻繁殖 ” 的机制 ， 从而使 接近于 Pareto 前沿的解进行交叉繁殖的概率增大 ， 加 ［3 ］ 速计算收敛过程 ，从而减少了仿真计算的时间 。
液压机工作条件恶劣 ，载荷复杂 ，在生产中不可 避免地要遇到载荷 、结构尺寸 、材料特性等不确定性 影响及各种突发性外在因素的影响
［1 ］
1 1. 1
基本原理与方法 邻域培植遗传算法 （ NCGA）
。如在早期设计
阶段就考虑结构参数 （ 如几何尺寸 、 间隙等 ） 和物 理 、力学参数 （ 如阻尼系数 、 导热系数 、 摩擦系数 和材料的强度极限等 ） 的波动变化 的稳定性 。 作者以 1 250 t 液压机滑块为例 ，采用 6 σ 稳健设 计方 法 寻 找 筋 板 厚 度 的 最 优 参 数 。 有 限 元 软 件 ABAQUS 具有强大的二次开发功能 ，通过编写 Python 脚本 语 言 可 以 控 制 ABAQUS 内 核 实 现 自 动 前 处 理 。 在基于多学科优化软件 iSIGHT 的基础上 ， 先进行确 定性结构优化 ，再应用 6 σ 稳健优化方法对滑块筋板 厚度进行了优化 。该方法大大缩短了设计周期 ，而且 设计结果具有较高的鲁棒性 。