[发明专利]基于遗传算法与非线性规划对高温防护服的研究方法

摘要

本发明基于遗传算法与非线性规划对高温防护服的研究方法，涉及防护服研究技术领域，包括如下步骤：(1)根据给定的实验数据，使用MATLAB进行图像的绘制并对数据进行多项式拟合，进反复试验发现选用三次方的拟合结果最贴合实际情况，以此结果进行进一步的求解(2)预测防护服II层最优厚度(3)预测防护服II层和IV层的最优厚度。本发明该模型采用建立数学模型的方式，将各层进行了细化，使温度的变化情况在空间上更加具体；采用传统的非线性规划以及遗传算法进行迭代求解对模型进行了优化，使得厚度估计值更加精确，整个发明思路清晰，用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况，降低了成本，缩短了研发周期和误差范围，实用性高。

主权项

1.基于遗传算法与非线性规划对高温防护服的研究方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)建立数学模型a.根据给定的实验数据，使用MATLAB进行图像的绘制并对数据进行多项式拟合，进反复试验发现选用三次方的拟合结果最贴合实际情况，以此结果进行进一步的求解；b.将防护服由外向内分为第I层、第II层、第III层和第IV层；c.通过对热传递公式的进一步优化，从而建立了各层高温防护服材料的热传递模型；d.使用步骤a中给的数据进行的三次多项式拟合结果，得到确切的边界函数，添加线性的辅助函数将非齐次的边界问题转化为齐次边界，结合傅里叶级数求解热方程；e.最后利用MATLAB软件中PDE工具箱绘制模型中所需要的图像，再通过模型计算得到各层在各个时间的温度，汇总为温度分布EXCEL表；(2)预测防护服II层最优厚度A、在上述步骤(1)的基础上，将所得温度分布函数设定相关约束条件，使之满足在工作60分钟时，假人皮肤外侧温度不超过47℃，且超过44℃的时间不超过5分钟，其中II层厚度为变量；B.根据建立的目标函数和约束条件建立非线性规划模型；C.使用遗传算法进行50、100、150、200、300、400代的迭代求解；D.最后确定II层的最优解；(3)预测防护服II层和IV层的最优厚度A.在步骤(2)的基础上增加了一个变量IV层厚度，在满足约束条件的前提下，分别取II层和IV层的厚度最小值，目标函数仍是防护服材料总厚度；B.对所建模型进行求解，同时结合模拟退火算法，进行高级算法的演算；C.通过MATLAB的运行得到II层的最优解和Ⅳ层的最优解。