基于混合蚁群粒子群算法的立体库堆垛机路径优化

针对自动化立体仓库中的堆垛机路径优化问题，课题组通过分析立体仓库中堆垛机的工作特点与运行情况，提出了基于混合蚁群粒子群算法的路径优化方法，在传统的蚁群算法中结合粒子群算法思想，使算法同时具备蚁群算法的正反馈与粒子群的多样性。通过对实例进行MATLAB仿真分析表明：混合算法路径优化速度较快，且比以往的路径更短。研究使堆垛机的运行效率得到提高。     

瓦楞纸板定向卸垛机设计

不同朝向堆叠的瓦楞纸板在进行卸垛时，存在人工劳动强度大以及机械无法定向卸垛等问题，课题组设计了一种瓦楞纸板定向卸垛机。提出了基于堆垛特征的卸垛机结构及工作流程；为实现相机采样位置的调整，视觉检测装置中包含了直线滑台和同步带组件；采用丝杠螺母副和直线导轨设计了推纸板装置，实现对瓦楞纸板垛的推挤；采用齿轮齿条机构和直线导轨设计了托纸板装置，实现对瓦楞纸板垛的托起；压纸板装置和吸纸板装置采用气缸驱动，实现对瓦楞纸板垛的按压和吸取。结果表明：该设计能够提升生产效率，减少人力并降低劳动强度。该设备能对以不同朝向堆叠的瓦楞纸板进行定向卸垛，满足了生产需求，为瓦楞纸板的定向卸垛提供了新思路。     

龙门式瓦楞纸板卸垛机的设计与动态特性研究

针对目前中小型啤酒企业的瓦楞纸板卸垛作业仍依赖手工完成，存在耗时耗力的问题，课题组采用系统化设计方法，设计了一种新型的龙门式瓦楞纸板卸垛机。采用电缸和气缸组合驱动，实现高精度分步提取纸板的功能；采用气缸连杆机构，设计了一种摆动的纸板打落机构；利用ANSYS Workbench软件对关键零部件进行有限元分析，得到了等效应力云图和变形云图，验证了机构的稳定性和强度要求；并进一步对机架进行模态分析和谐响应分析，得到了前6阶模态参数和位移频率响应曲线。结果表明：当工作频率为17 Hz时，机架易发生共振，频率响应急剧增大，形成峰值。该卸垛机能正常完成卸垛工作，提高了生产效率，降低了成本。     

基于海鸥算法的库区货位分配及优化研究

针对自动化立体仓库库区货位分配存在的出入库速度慢、货架稳定性差以及货品相关性低的问题，课题组提出了一种优化方法。首先，进行数学模型的搭建，为各目标函数分配权重，对比较重要的目标函数进行人为增量，提升目标函数的计算值敏感程度，达到自我分辨的目的；其次，通过引入非线性动态移动参数，提出一种改进的海鸥算法，并采用6种基准测试函数来验证改进算法的寻优能力。结果表明改进后的算法在精度以及寻优速度上都优于原始算法。该模型能够提升货物的出入库速度和货品相关性，保证货架稳定性，可有效提升立体仓库利用率。     

基于权重阈值的图像匹配方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在低照度情况下存在匹配特征点数目少，会丢失部分重要信息的问题，课题组提出先对图像进行预处理，即增强对比度，提高亮度，使特征信息更明显，特征点更充足，再使用SIFT算法提取特征点；针对SIFT算法因特征描述符维数过多导致耗时长，实时性差的问题，课题组提出一种新的特征点描述方式，降低了描述符维数，提高了算法运行速度；最后，针对SIFT算法匹配过程中对描述符所有维度设置统一阈值易造成误匹配的问题，课题组提出一种权重阈值的方法，对距离特征点不同位置的种子点设置不同的阈值，提高匹配正确率。实验表明：与SIFT算法以及PCA SIFT算法相比，改进的算法匹配精度提高了10%~20%；同时，匹配时间也有所提高。该算法既有效提高了匹配正确率，又缩短了算法运行时间。     

基于帧差法与SURF匹配的异纤机棉流速度测量

针对异纤机输棉通道内棉流速度的不确定性导致其打击精度无法提高的问题，课题组提出了一种基于帧间差分法和SURF特征匹配算法相结合的混合棉速测量方法。首先，对采集到的棉团图像进行预处理，采用帧间差分法提取棉团边缘信息，得到分离的二值化棉花图像；其次，基于形态学操作对二值化图像进行腐蚀、膨胀运算，得到完整的待检测棉团信息；最后，通过SURF特征点匹配算法对2幅图像中的特征点进行匹配，计算相邻帧间同名点之间的像素距离，将像素距离转换为实际距离后，计算得到棉团运动速度。研究结果表明：与直接匹配相比，特征点数量减少了67.8%，无效匹配点对减少了97.47%，算法计算所得速度与直接计算所得速度误差低于4%。课题组提出的算法可以满足实际工业应用要求。     

多移动机器人3阶段解耦路径规划

针对多移动机器人集群在路径决策时任务执行时间过长、容易陷入死锁等问题，课题组提出了一种3阶段解耦路径规划方法。利用栅格法建立二维环境模型，首先以传统蚁群算法为基础，引入参数自适应机制和路径指引函数，提高算法的收敛速度；其次将多机器人集群路径规划分为3个阶段，提前预判出冲突路段，减少机器人的等待时间和绕行距离；最后利用MATLAB软件进行仿真实验。仿真结果表明：使用改进后的蚁群算法进行路径规划最优路径长度减少了5.5%，算法的收敛速度提升了近50%；在不同的栅格环境下，可以有效地预测和消解多机器人间的冲突。该研究为多机器人的路径规划提供了一种新的方法。     

基于改进遗传算法的附加约束重调度策略

针对某柔性生产线上遇到机器故障、加工延时、插单、撤单等不能提前预知的意外情况而对生产线的初始调度方案产生干扰的问题，课题组研究了该柔性生产线的重调度问题，设计了一种改进的遗传算法，提高了算法的收敛速度。课题组采用矩阵编码方式使算法便于添加约束条件；设计了一种附加约束重调度方案，采用统一的决策方式，有效应对处理多种意外干扰；最后在MATLAB软件中进行了仿真模拟运算。实验和仿真结果表明：改进遗传算法收敛时间相比经典遗传算法减少了38%，且避免了输出局部极值。课题组提出的重调度方案可有效处理生产线的各种意外情况。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

凹凸腔方波型微混合器的数值研究

通过对微混合器的通道结构进行优化或设计新型的通道，改变流体的运动状态，实现流体之间的快速混合和提高混合效率是当今微混合器研究的重点。为了进一步提高微混合器的混合效率，课题组设计了一种带有凹凸腔的方波型微混合器。在不同的Re下，对设计的微混合器进行数值模拟，以混合强度和压降作为评价指标，得到了凹凸腔方波型微混合器的最优结构参数。研究结果表明：凹凸腔微混合器的混合强度和压降都高于方波型微混合器，在Re=10时混合强度提升最显著。对2种结构进行流场分析，发现流体流经凹凸腔结构时能够产生涡流，层流状态被打破，流体之间的接触面积增大，混合强度得到提高。