[发明专利]基于人工鱼群算法的压电作动器方向优化配置方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于板壳结构变形控制的基于人工鱼群算法的压电作动器方向优化配置方法。

背景技术

目前，公知的优化配置方法中主要涉及位置、大小等，而方向智能优化配置方法只有本人在2010年两次国际会议上所提出的基于遗传算法、模拟退火算法以及神经网络算法的优化配置方法。方向优化配置方法可以实现变形矢量控制，可以大幅度降低变形控制所需的能量，提高变形控制精度。

发明内容

本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于人工鱼群算法的压电作动器方向优化配置方法。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明基于人工鱼群算法的压电作动器方向优化配置方法，根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用人工鱼群算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。

应用人工鱼群算法进行优化如下：

1)初始化，随机产生N条鱼的初始位置，设定鱼群算法的参数，包括鱼群规模的大小，最大迭代次数，人工鱼的感知范围Visual拥挤度因子5，最大试探次数trynumber；

2)计算初始人工鱼个体当前位置的食物浓度，并互相比较它们的大小，找到当前全局最大值，并保存其状态；

3)执行鱼群算法中的觅食行为、聚群行为、追尾行为及行为选择；

4)每条人工鱼迭代一次后，评价自身的J值与全局的J值，如果J>J_max，则以自身的状态取代当前的最优状态，否则当前最优状态保持不变；

5)重复3）至4）步，直到达到最大迭代次数，则最终的全局最大值即为所得到的最优解b。

方向配置方法如下：

（1）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点；

（2）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号的物理空间距离应在任意三个相邻路径号所占的物理空间距离以内；

（3）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号所占的物理空间距离应在任意两个相邻路径号物理空间距离以内。

本发明的有益效果是，计算简单，配置方便，优化效果显著。

附图说明

图1是对某板壳结构进行划分示意图。

图2是对该板壳结构的三维变形图。

图3是根据人工鱼群算法应用配置方案（1）所得到的优化配置图。

图4是根据人工鱼群算法应用配置方案（2）所得到的优化配置图。

图5是根据人工鱼群算法应用配置方案（3）所得到的优化配置图。

具体实施方式

在图1所实施例中，表示了对某板壳结构进行划分，标注了各点的路径号。

在图2所示实施例中，表示了对该板壳结构的三维变形图。

在表1所示的实施例中，表示了该板壳结构上各点三维变形数据。

表1

优化计算流程如下：

1.将三维变形数据进行转换，MATLAB转换流程如下：

A=[0.0001,    0.0034 ,  -0.0299 ,  -0.2450,   -0.1100 ,  -0.0043 ,  -0.0000;

0.0007 ,   0.0468 ,  -0.5921 ,  -4.7596 ,  -2.1024 ,  -0.0616  , 0.0004;

-0.0088 ,  -0.1301  ,  1.8559 ,  -0.7239  , -0.2729  ,  0.4996  ,  0.0130;

-0.0365  , -1.3327  , -1.6523  ,  0.9810  ,  2.9369  ,  1.4122  ,  0.0331;

-0.0137 ,  -0.4808  ,  0.2289  ,  3.6886  ,  2.4338  ,  0.5805  ,  0.0125;

0.0000  ,  0.0797  ,  2.0967  ,  5.8591  ,  2.2099  , 0.1328  ,  0.0013;