[发明专利]一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法

摘要

本发明公开了一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，包括以下步骤：步骤一：建立关于公差等级的数学模型；步骤二：建立公差等级和公差优化的数据库；步骤三：对公差等级的数学模型进行编码；步骤四：确定遗传算法中的适应度函数；步骤五：设定遗传算法的适应度函数中的遗传算子；步骤六：对遗传算法中的适应度函数进化操作，解码得到对立的公差并查询相应的公差值。本发明通过二进制编码符号串的长度较长，并且其与公差值的精度要求有关，精度要求越高，由于经过基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，减少了优化的解不符合公差标准，极大程度的增加了运算效率。

主权项

一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立关于公差等级的数学模型；利用模糊综合评判的方法确定尺寸链中各组成环的加工难易系数,结合每个组成环的功能敏感度因子,得出了尺寸链中每个组成环的公差和费用的分配因子,从而建立优化公差分配的数学模型。步骤二：建立公差等级和公差优化的数据库；根据公差和基本偏差建立数据库,并应用配合公差T_f＝T_I+T_H的原理,利用计算机进行尺寸精度的设计,从而确定孔、轴的公差等级及配合代号。步骤三：对公差等级的数学模型进行编码；遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。这一转换操作就叫做编码，也可以称作表示，评估编码策略常采用以下3个规范:(a)完备性:问题空间中的所有点都能作为GA空间中的点表现，(b)健全性GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解，(c)非冗余性:染色体和候选解一一对应。目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编码等，而二进制编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。即是由二进制字符集{0,1}产生通常的0,1字符串来表示问题空间的候选解。它具有以下特点：(a)简单易行，(b)符合最小字符集编码原则，(c)便于用模式定理进行分析，因为模式定理就是以基础的。步骤四：确定遗传算法中的适应度函数；适应度函数的选取直接影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解，因为遗传算法在进化搜索中基本不利用外部信息，仅以适应度函数为依据，利用种群每个个体的适应度来进行搜索。因为适应度函数的复杂度是遗传算法复杂度的主要组成部分，所以适应度函数的设计应尽可能简单，使计算的时间复杂度最小。遗传算法评价一个解的好坏不是取决于它的解的结构，而是取决于该解的适应度值。步骤五：设定遗传算法的适应度函数中的遗传算子；设定选择算子、交叉算子和变异算子这三个遗传算子的取值或值的计算方法。步骤六：对遗传算法中的适应度函数进化操作，解码得到对立的公差并查询相应的公差值。遗传算法优化的结果为各公差的公差等级的二进制编码。