[发明专利]基于模糊物元的两级传动方案的粒子群优化方法

摘要

一种基于模糊物元的两级传动方案的粒子群优化方法，一个粒子表示一个传动方案，设定种群的大小为m，随机产生m个粒子，则表示产生m个初始传动方案，通过计算适应值，可以检测一个特定粒子所表示的方案的优劣程度，本发明采用传动方案的关联度经过相应约束之后的值作为方案粒子的适应值，不断粒子状态的更新操作，最后一代种群其它各个粒子的适应值都按上述计算方法进行计算。得到不同方案对应的适应度F，从F中选择大的作为最优的传动方案。本发明提供一种收敛速度快、提高解的质量的基于模糊物元的两级传动方案的粒子群优化方法。

主权项

1、一种基于模糊物元的两级传动方案的粒子群优化方法，所述的方法主要包括以下步骤：(1)、初始化传动方案的种群，方案个数定义为m：利用模糊物元模型建立待求解的粒子单元，模糊物元R＝[N c v]＝[传动方案 传动比 量值]，将N，c作为构成粒子的特征模块，记作N；将v作为构成粒子的量值模块，记作i，具体的规则是：定义传动比区间为[i_min，i_max]，当i＜i_min或i＞i_max时，则相应地取i_min或i_max作为新粒子的量值，当i＞i₀，取i₀作为新粒子的量值；(2)、粒子更新：每个粒子表示D维空间的一个解，则第i个粒子的状态X_i＝(x_i1，x_i2，…x_iD)，每个粒子的速度向量用V_i＝(v_i1，v_i2，…v_iD)。每个粒子经历过的最优状态记做P_i，群体经历过的最优状态用P_g表示，在t+1时刻状态更新方程如下所示：Vit+1=wVit+c1rand()|Pi,t-Xit|+c2rand()|Pg,t-Xit|Xit+1=Xit+Vit+1---(1)]]>上式(1)中，w是惯性权重，c₁，c₂是加速度常数。从社会心理学的角度解释，w表示粒子对自身当前情况的依赖情况，c₁表示粒子对自身经验的依赖情况，c₂表示粒子对社群信息的依赖情况；对速度v_i，算法中有最大速度v_max作为限制；(3)计算适应度F：F＝Kv_iv_fv_ηv_dv_h          (7)，式中的参数详述如下：(3.1)、计算关联度K：根据设计要求建立模糊物元模型为：其中c_i表示第i项特征，μ_i表示c_i的模糊量值(i＝1，2，3，4，5)；对于定性的情况，采取模糊数来确定；对于定量的情况，采取可拓关联函数定义的方法，参见式(2)：μ(x,X)=n2-n12-|x-n2+n12|---(2)]]>其中X＝[n₁，n₂]，x∈X，从而得到该元素属于该域的程度，Rλ=c1c2c3c4c5λλ1λ2λ3λ4λ5,]]>R_λ表示c_i的权重复合物元，通过层次分析法来建立；得到两级传动的关联度为：K=Σi=15(μ1i+μ2i)λi2;]]>(3.2)、计算传动比模糊约束量v_i：对于每一级传动机构都有其传动比的常用许可范围和最大传动比，设常用传动比的范围为区间[i_min，i_max]，最大传动比为i₀，则传动比的约束函数为(3)：传动方案的传动比模糊约束量v_i为：vi=gi(i1)gi(i2);]]>(3.3)、计算传动比分配模糊约束量v_f：对于链传动和带传动，传动比分配模糊约束量v_f取1；对齿轮传动，根据齿轮、蜗杆两级传动比分配对浸油润滑的要求确定v_f；(3.4)、计算传动效率模糊约束量v_μ：传动方案的传动效率为：η=ηlmηnη1η2]]>其中，η₁是联轴器传动效率，m(m＝0，1或2)为联轴器个数；η_z表示方案中轴承对的传动效率，n(n＝0，1，2或3)为传动方案中轴承的对数；η₁、η₂分别表示第一、二级传动机构的传动效率：设最小许可传动效率为η₀，则传动效率模糊约束量v_μ为(4)：vη=1,η≥η0ηη0,η<η0---(4)]]>(3.5)、计算宽度尺寸模糊约束量v_d：将宽度尺寸设计要求分为3个等级，即宽大、一般、紧凑，对应的模糊量值为0.3、0.6、0.9，当选定宽度尺寸设计要求后，对应的模糊量值是确定的，记为d₀；设d₁、d₂分别为第一、二级传动机构的尺寸宽度模糊量值，则宽度尺寸模糊约束量v_d为(5)：其中，d₀∈{0.3，0.6，0.9}；(3.6)、工作环境模糊约束量v_h：工作环境状况也分为3个等级，即良好、一般、恶劣，对应的模糊量值为0.3、0.6、0.9。当选定工作环境状况后，对应的模糊量值也是确定的，记为h₀；设h₁、h₂分别为第一、二级传动机构的环境适应性的模糊量值，则工作环境的模糊约束量v_h为(6)：其中，h₀∈{0.3，0.6，0.9}；(4)、分别对m个方案进行步骤(3)的运算，得到不同方案对应的适应度F；(5)、从F中选择大的作为最优的传动方案。