行星齿轮减速器多目标优化设计

针对行星齿轮减速器优化设计的多参数、多目标、多约束的特点,建立了多目标优化数学模型,应用层次分析法计算各目标函数权重,通过采用遗传算法进行减速器参数多目标优化求解.实例计算表明.优化设计参数比原设计参数更加合理,说明遗传算法用于减速器优化设计是有效、可行的,对行星齿轮减速器的优化有一定的指导意义.     

遗传算法优化的汽车混流装配线投产排序决策

采用遗传算法,以车辆完成装配的总等待时间最少为目标,对汽车混流装配线进行投产排序优化,通过AutoMod仿真软件和遗传算法优化,得出了优化方案,其目标值减少69.5％,大大提高了企业生产效率,从而证明了遗传优化算法的有效性.     

基于能量法的曲线曲面优化设计方法研究

利用能量法及最小二乘法建立曲线优化数学模型,同时应用罚函数法将有约束多目标优化问题转变为无约束优化问题,并采用遗传算法进行曲线优化.通过实例验证了算法的有效性,并将此法应用到曲面优化设计中,得到了较好结果.     

双列圆锥滚子轴承优化设计方法研究

针对如何设计出既满足轴承主要性能要求且体积最优的双列圆锥滚子轴承这一实际工程问题,提出了一种以轴承体积为优化目标的双列圆锥滚子轴承优化设计方法.该方法将轴承的主参数作为优化变量,将轴承结构的几何关系、许用接触应力和期望寿命作为优化约束,并采用遗传算法对该模型进行了求解.分析了该模型中不同交叉率对优化目标值的影响,找到了最佳交叉率.通过该优化方法,对某风机主轴承进行了设计,得到了体积最小且满足应力和寿命要求的双列圆锥滚子轴承的设计参数.将优化出的轴承体积与先前使用的轴承进行了对比,发现轴承空间体积减少22％.     

基于遗传算法的膜片弹簧的模糊优化设计

提出了一种基于模糊集理论和遗传算法理论相结合的离合器膜片弹簧的多目标优化设计,对模糊优化模型的建立及求解、隶属函数的确定等进行了探讨,对遗传算法做了简要介绍,并对一实例进行了计算和数值模拟分析.结果表明：采用遗传算法进行膜片弹簧的模糊多目标优化效果较好.     

基于改进遗传算法的插齿机主运动机构优化设计

旨在介绍遗传算法,改进遗传算法在实际应用过程中发现的缺点,以及遗传算法在插齿机主运动机构优化设计中的应用。主要利用遗传算法与多种群遗传算法的函数优化算法,以插齿机主运动机构的优化设计为例,对机构参数的多个目标函数进行优化设计分析。通过对插齿机主运动机构运动学和动力学的分析,确定了待优化的目标函数、设计变量和边界约束条件,并采用Matlab进行编程和仿真,能够快速准确的得到目标函数值。     

基于遗传算法的齿轮传动模糊优化设计

提出了一种基于模糊集理论和遗传算法理论的齿轮传动多目标优化设计方法,对模糊优化模型的建立及求解、隶属函数的确定等进行了探讨,对遗传算法做了简要介绍并对一实例进行了计算。结果表明:将遗传算法应用于齿轮传动的模糊优化设计中能够取得很好的设计结果。     

分时四驱汽车用分动器多目标优化设计

针对分时四驱汽车用分动器的优化研究问题,提出基于多种群遗传算法的分动器多目标优化设计方法。建立以最大爬坡度、燃油经济性以及齿轮重合度为目标的分动器多目标优化数学模型,基于多种群遗传算法进行优化设计,运用AVL-Cruise软件进行整车虚拟仿真模型,并对优化前后结果进行虚拟实验。结果表明:优化后车辆最大爬坡度降低2.78°,燃油消耗量降低12.52%,行星齿轮重合度提高8.62%;实验结果与优化结果相吻合,验证优化结果的正确性。     

基于NSGA_Ⅱ算法的双驱动进给系统结构优化

为了满足双驱动进给系统轻量化和高抗振性能要求,提出了以质量、最大耦合应力和一阶固有频率为目标函数的进给系统多目标优化设计方法。采用灵敏度法选取优化参数,通过正交试验设计方法建立了进给系统的二阶响应面模型,并将非劣排序遗传算法Ⅱ（NSGA_Ⅱ）作为求解算法。计算结果表明工作台质量减小0.3%,最大耦合应力减小5.9％,一阶固有频率提高了9.32%。以双驱动进给系统的工作台为研究对象进行了结构多目标优化设计,并将优化前后双驱动进给系统进行了动态试验测试,验证了所提出的优化方法的正确性。     

门式启闭机门架结构6σ稳健优化设计

以重量减轻为目标,对启闭机门架结构的确定性优化结果进行可靠性分析,优化结果的可靠度为86.5％,可靠度不高.针对传统确定性优化设计中没有考虑不确定因素对产品性能和质量的影响,其优化结果可靠性和稳健性往往较低的问题.基于6σ质量设计方法、蒙特卡洛模拟法、多岛遗传算法,采用多学科设计优化软件ISIGHT对门架结构进行6σ-稳健优化设计.计算结果表明,经6σ稳健优化后门架结构自重降低了21.6％,其可靠性和稳健性显著提高,可靠度达到98％,为门式启闭机门架优化设计提供理论指导.