[发明专利]基于新颖PSO-SADE的滚动轴承可靠性多目标优化设计方法

摘要

基于新颖PSO‑SADE的滚动轴承可靠性多目标优化设计方法，涉及一种滚动轴承优化设计方法，该方法为一种新颖PSO‑SADE融合算法对轮毂轴承进行多目标可靠性优化设计；以滚动轴承最大疲劳寿命、弹性动力润滑膜厚度、摩擦功率损耗作为目标函数，建立相应的非线性动态约束；其次，提出新颖PSO‑SADE融合算法来解决滚动轴承可靠性多目标优化设计问题；最后对滚动轴承的可靠性多目标优化设计进行了仿真研究；结果表明，滚动轴承多目标优化设计后的寿命相对于标准轴承寿命要更长，更能适用于多种变载荷的运行环境。这也为轴承在更多变载荷条件下进行优化设计提供了一定基础和依据。

主权项

1.一种基于新颖PSO‑SADE的滚动轴承可靠性多目标优化设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：首先明确滚动轴承的基本构造、工作环境，以及实际影响轴承疲劳寿命的设计参数和新颖PSO‑SADE算法参数； 根据实际需要选取新颖PSO‑SADE算法的关键参数；步骤二：现建立三种深沟球轴承优化设计模型（目标函数）包括： 2.1基本额定动载荷；2.2 弹性动力润滑最小膜厚度；2.3 摩擦功率损耗；2.4 约束条件步骤三：应用提出的新颖PSO‑SADE融合算法对深沟球轴承进行优化3.1融合算法（PSO‑SADE）思想:首先初始数据集时，利用其中的PSO算法做一个整体迭代寻优；将最优个体汇聚成一个数据集，然后利用该数据集和SADE结合，求出最优解；算法步骤如下：首先初始化种群，以及各个参数；（2）将其内部分成两个不同的群体，所以为了避免在一个区域内引起种群之间的相互交流，现将粒子群算法位置更新步骤中包含的社会学习部分去除，即c2学习因子去掉，保留c1；（3）先计算PSO适应度值，然后将迭代完之后的所有最优个体组成一个最优集；（4）利用该集合和自适应差分算法的变异、交叉、选择进行集中操作；（5）最后将每一次迭代完之后的最优个体汇聚成一个数据集，求出最优解。