基于遗传算法的蜗杆蜗轮优化设计

以蜗轮的有色金属齿圈体积最小为目标函数,并从设计经验本身、运动性能、边界条件等方面建立合理的约束条件,建立了蜗轮齿圈的优化设计数学模型。应用MATLAB遗传算法工具箱寻求全局最优解。优化结果表明,采用遗传算法能够快捷有效地对蜗杆齿轮进行优化设计,是对蜗杆齿轮优化设计的一种有效方法。     

改进遗传算法在NGW行星齿轮传动可靠性优化设计中的应用

采用浮点编码的遗传算法与动态罚函数结合的方法解决约束优化设计问题,并在遗传算法中引入迁移策略,以加快全局最优解的搜索。将改进后的遗传算法应用于NGW行星齿轮传动可靠性优化设计,优化过程证明,在可行域搜索全局最优解能力明显优于常规优化设计方法,使行星齿轮的各项尺寸参数得到改进,传动稳定性和效率得到了提高。     

扩展拉格朗日乘子粒子群算法解决工程优化问题

工程上很多优化问题,如容器设计、波纹管、板翅式换热器的结构优化设计等,皆为非线性约束优化设计问题,常采用惩罚函数法处理约束条件;为获得问题最优解,该方法需要合理确定初始惩罚因子,且需要动态惩罚因子无穷大。扩展拉格朗日乘子法是一种改进的惩罚函数法,可以克服惩罚函数法的不足,获得全局最优解,但目前对其研究和应用有限。对拉格朗日乘子法与粒子群算法相结合处理非线性约束问题进行研究,提出惩罚因子更新策略,确定扩展拉格朗日乘子粒子群算法合理的操作过程。标准测试函数结果显示：提出的方法及策略实现了扩展拉格朗日乘子粒子群算法解决非线性约束问题,并得到了问题的全局最优解;其在容器及波纹管系列优化设计中的应用进一步显示,提出的方法在处理非线性约束工程实际问题时,运行稳定可靠,可快捷获得问题的全局最优解或近似最优解。     

基于遗传算法的四杆机构的优化设计

遗传算法是基于生物进化论的思想，生物自然选择与遗传机理的随机搜索的全局优化算法。该算法适合处理复杂和非线性优化问题。文章针对机构运动轨迹能够最佳逼近某一给定运动轨迹．且机构的约束较多，将遗传算法引入四杆机构的优化设计中，为避免局部收敛，获得全局最优解，在早期进化阶段采用适当放宽约束条件的方法，最后解决了四杆机构复杂的非线性优化问题，并验证了其可行性和可效性。     

基于Matlab的遗传算法在结构优化设计中的应用

针对某机械的悬臂结构的优化设计问题,建立了单目标非线性优化设计数学模型,采用遗传算法,结合Matlab软件进行优化计算,阐明了Matlab遗传算法工具箱的具体使用过程和方法,验证和分析遗传算法所得到最优解的准确性与迭代子代数目密切相关。应用遗传算法和Matlab软件,有较快的收敛速度和很高的计算精度,为多目标非线性结构优化设计提供了强有力的方法和工具。     

基于OSF和RSM的轻轨独立轮轴桥优化设计

基于目前机械结构优化设计未充分考虑结构动态特性对综合性能的影响以及工程优化设计效率低下的问题,提出了响应面模型仿真实验方法。通过结合最优空间填充设计和Kriging插值思想构建机械结构优化设计初始代理模型,并利用试验设计方法、误差较大区域加密优化、近似最优解局部加密处理以及内外层更新迭代思想,建立了在局部区域和全局空间内都具有较高近似精度的Kriging模型。在此基础上,基于筛选优化算法和多目标遗传算法得到目标函数的Pareto最优解。最后用轻轨用轴桥结构优化设计实例验证了该方法的有效性。     

机械压力机肘杆传动机构的优化设计

采用复数矢量法建立了机械压力机的运动方程,采用实数编码的遗传算法,并对主要参数的选取方法进行了改进,将违约解转化法和退火惩罚函数法相结合来处理约束函数,用改进后的遗传算法对机械压力机肘杆传动机构进行了优化设计.优化计算结果表明,改进后的遗传算法能够以较快的速度收敛到符合实际生产要求的全局最优解.     

基于随机模型的动车组制动模块稳健优化设计

针对目前产品优化设计中未考虑设计变量随机性和灵敏度指数对产品质量特性的影响及优化求解效率低等问题，提出一种综合考虑灵敏度指数与质量损失函数的稳健优化设计方法。通过假设设计变量的分布类型，得到设计变量的概率分布特征，将设计变量对产品质量特性的灵敏度指数与质量损失函数加权整合，并以此作为优化目标，以设计变量的容差作为约束条件，构建随机稳健优化模型。通过扩大种群数目、改进控制参数及增加惩罚因子的方法对遗传算法进行改进，结合改进的遗传算法对优化模型进行求解，得到优化模型的全局稳健最优解。以某动车组制动模块为例，采用给出的方法对其进行稳健优化设计，验证该方法的有效性与合理性。优化结果表明，该方法能够实现动车组制动模块的稳健优化设计，提高了制动模块的抗干扰能力。     

斜齿圆柱齿轮承载能力设计缺陷的辨识与优化修正

斜齿圆柱齿轮承载能力的设计过程中,涉及到大量的非线性约束条件分析计算,传统的优化方法很难得到全局最优解。利用BP神经网络非线性映射能力,建立了斜齿圆柱齿轮设计参数与承载能力之间的全局映射关系,利用训练后的BP神经网络模型对斜齿圆柱齿轮承载能力设计缺陷进行辨识。采用遗传算法对斜齿圆柱齿轮承载能力设计缺陷进行优化修正,利用BP神经网络得到的斜齿圆柱齿轮结构特性响应构造了遗传算法罚函数,提高了遗传迭代过程中的约束计算效率,优化结果表明该方法能够有效提高斜齿圆柱齿轮设计缺陷优化修正效率。     

改进遗传算法在齿轮结构优化设计中的应用

本文采用罚函数法将有约束的目标优化问题转化为无约束的目标优化问题,建立了适应度与目标函数的映射关系.采用遗传算法在整个设计空间进行搜索,以寻求最优解.在遗传操作的同时,以梯度方向作为有利搜索方向来调整搜索范围,快速逼近最优点,从而精确地搜到全局最优解.并采用此方法对齿轮传动机构进行了优化设计.优化结果表明该方法不仅具有较高优化效率,而且具有较高的优化精度.