[发明专利]一种基于SWA算法的减速器设计方法在审
申请号: | 202210628150.1 | 申请日: | 2022-06-06 |
公开(公告)号: | CN114818203A | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 周士华;陈鹏;胡轶男 | 申请(专利权)人: | 大连大学 |
主分类号: | G06F30/17 | 分类号: | G06F30/17;G06F30/20;G06F119/02 |
代理公司: | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人: | 盖小静 |
地址: | 116622 辽宁省*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 swa 算法 减速器 设计 方法 | ||
1.一种基于SWA算法的减速器设计方法,其特征在于,包括:
步骤1:对减速器设计问题进行建模,确定设计变量的范围和约束条件;并且得到减速器设计问题的目标函数,即约束条件下减速器最优成本值;
步骤2:设定最大迭代次数T和种群数量N,生成初始种群X;其中每个个体Xi的位置对应着一个候选解;
步骤3:根据减速器设计问题的目标函数获取每个候选解的成本值;更新当前最优候选解BestX和最优成本值BestF;
步骤4:将成本值最差的N/3个候选解设置为1类候选解,并更新所述1类候选解;
步骤5:将成本值位于中间的N/3个候选解设置为2类候选解,并更新所述2类候选解;
步骤6:将成本值最好的N/3个候选解设置为3类候选解,并更新所述3类候选解;
步骤7:判断是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数则进行步骤8,否则返回步骤3;
步骤8:输出最优候选解BestX和最优成本值BestF。
2.根据权利要求1所述一种基于SWA算法的减速器设计方法,其特征在于,所述1类候选解更新方式为:
Stepl:给定控制点个数n、映射区域上界ub_t、映射区域下界lb_t和待更新的候选解Xi;
Step2:随机产生从小到大排序的序列点r_ci(i=1,2,3,...,n-1),并利用所述序列点r_ci生成相应的序列点x_ci,所述序列点x_ci=r_ci×(ub_t-lb_t)+lb_t(i=1,2,3,...,n-1);其中i代表的是第i个序列点;
Step3:将Xi作为第一个控制点,第二个控制点是Xi经过x_c1的映射点x_t1,第三个控制点是x_t1经过x_c2的映射点x_t2,以此类推生成n个控制点,将n个控制点带入贝塞尔曲线公式中,获取初始位置SO;
Step4:将初始位置SO带入式(1)得到第一个候选解Xi的最终位置:
Xi=Xi+SO×cos(2πra) (1)
其中ra是位于[0,1]之间的随机数。
3.根据权利要求1所述一种基于SWA算法的减速器设计方法,其特征在于,所述2类候选解更新方式为:
Step1:给定控制点个数n和待更新的候选解Xi;
Step2:随机产生从大到小排序的序列点r_rai(i=1,2,3,...,n-1)和序列点r_roi(i=1,2,3,...,n-1),将Xi旋转得到一系列旋转点x_rai=Xi+Xi×cos(2π×r_rai)(i=1,2,3,...,n-1),再将旋转点乘以r_roi得到一系列点x_roi=r_rai×x_rai(i=1,2,3,...,n-1),这些点x_roi和Xi共同作为贝塞尔曲线的控制点以得到最终更新的候选解。
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