谐波齿轮传动多目标模糊优化设计的研究

谐波齿轮传动优化设计问题本质上是一个多目标模糊优化问题，本文在传统的谐波齿轮传动优化设计的基础上，建立了谐波齿轮传动多目标模糊优化模型，并根据模糊集合原理，将其转化为传统的单目标约束优化问题，从而可用任一常规的优化算法进行求解，算例表明，模糊优化解具有优越性。     

谐波齿轮传动多目标优化设计

本文将多目标优化方法应用于谐波齿轮传动设计，建立了谐波齿轮传动多目标优化设计的数学模型；求解该模型，可得到整体最优的结构设计方案，使谐波传动在满足承载能力及强度要求条件下，效率最高、体积最小。文中给出了设计实例。     

基于蚂蚁算法的混合离散变量机械优化设计方法

引入蚁群更新、沿途搜索等策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题，在搜索过程中对设计变量进行工程化处理，蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序，通过典型优化设计问题进行了验证，并给出了混合离散变量机械优化设计实例。实例表明，改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强，程序运行可靠。     

基于混合遗传算法的齿轮传动优化设计

以体积最小为目标函数,建立了齿轮传动优化设计数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束优化问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码和实数编码结合的混合编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和自适应变异操作,结合了模拟退火算法,给出了初温的确定方法,从而形成了混合遗传算法。该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

双圆弧齿轮传动的模糊可靠性优化设计

结合实例分析论述了模糊可靠性设计的方法、原理、特点,以及在双圆弧齿轮传动优化设计中的应用。     

谐波齿轮传动啮合参数优化设计

以谐波齿轮传动齿侧隙最小为目标,建立齿侧间隙计算数学模型,该模型通过柔轮附加扭转角形式对侧隙减小量进行补偿,弥补了以往设计中将侧隙减小值直接放在目标函数侧隙值中的缺点.并针对四力作用型谐波齿轮传动实例进行了啮合参数优化设计,所得参数为谐波齿轮的精密制造提供了可靠依据.     

直齿圆锥齿轮传动的模糊优化设计

直齿圆锥齿轮传动的普通优化设计没有兼顾影响直齿圆锥齿轮传动种种因素的模糊性,不能充分符合客观实际。本文兼顾了这些模糊性,并以实例进行了模糊优化设计。结果在以传动副体积最小为优化目标的情况下,模糊优化方案与常规设计方案相比,体积可减小18.7%。     

基于蚁群算法的机械优化设计

介绍了蚁群算法的原理、模型和算法实现过程。说明了蚁群算法应用于机械优化计算切实可行，为复杂的机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

基于蚂蚁算法和SVR的离散变量稳健设计优化

引入蚁群打散、离散搜索等策略对基本蚂蚁算法进行了改进,并采用MATLAB语言编制了离散变量优化设计的蚂蚁算法程序。采用支持向量回归机对模糊概率等非线性函数进行仿真计算．提高了模糊稳健优化设计的求解效率。给出了混合离散变量的稳健优化设计实例,表明了所提出方法的有效性和实用性。     

基于蚂蚁算法的连杆角位移再现机构模糊稳健设计

引入Logistic混沌模型和最优蚂蚁保护策略对蚂蚁算法进行了改进。对再现连杆角位移的平面连杆机构,分析了其运动精度的影响因素,建立了模糊稳健优化设计数学模型。给出了基于蚂蚁算法的模糊稳健优化设计实例,在求解机构杆长等参数的同时,还求出了各杆长的制造公差,保证了机构运动精度的稳健性。     

基于遗传算法的齿轮传动混合离散变量优化设计

研究了齿轮传动优化设计的数学模型,它是一个具有连续及离散变量的优化设计问题,采用遗传算法寻找全局最优解并采取了若干措施提高遗传算法实施过程中的收敛速度。数值例子表明了该方法的有效性。     

基于蚁群算法大功率曝气机减速齿轮箱的可靠性优化设计

蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，对于复杂系统的优化设计具有鲁棒性好、寻优能力强等特点。本文以大功率倒伞曝气机行星减速齿轮箱的体积最小为优化目标函数，建立了行星减速齿轮箱的数学模型，并运用蚁群算法和MATLAB语言，对行星齿轮箱进行了优化计算。优化结果表明，基于蚁群算法的优化设计较传统优化设计相比，在满足设计要求的前提下体积更轻。为行星齿轮箱的其它优化设计提供了新的思路方法。     

基于蚁群算法的LED分拣路径优化

提出基于蚁群算法对LED芯片分拣路径进行优化。对分拣工作芯片块间移动策略进行分析,降低盘片变形。在此基础上采用蚁群算法,建立分拣路径的全连接无向图并对分拣时间、分拣路径模型进行建模和优化。对蚂蚁数量、蚁群算法的时间复杂度、信息素挥发因子等参数进行优化。试验表明,该方法与传统方法相比能够缩短分拣时间,提高效率,为LED芯片分拣路径规划提供了一种有效的方法。     

行星轮系传动机构的模糊优化设计

考虑了行星齿轮传动中的各种约束条件的模糊性，建立了行星齿轮传动机构的模糊优化数学模型，将模糊优化和普通优化两种结果进行了比较，表明模糊优化具有明显的优越性。     

蚁群优化算法研究综述

介绍了蚁群优化算法的基本原理、流程和研究现状,重点评述了近年来蚁群优化算法在组合优化和连续优化两个领域的研究现状,并展望了这一领域的研究方向。     

基于Pareto解集蚁群算法的拆卸序列规划

为提高产品拆卸序列规划的效率,分析拆卸序列规划问题中的多个优化目标平衡问题,提出一种基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法求解此类拆卸规划问题,并给出拆卸序列的构建过程。通过利用拆卸矩阵推导拆卸可行条件,获得可以执行拆卸操作的零件及其可行的拆卸方向。通过利用零件的轴向包围盒(Axis aligned bounding boxes,AABB)计算零件的拆卸行程。考虑拆卸方向改变次数、拆卸总行程、拆卸零件数量为优化目标,通过利用蚁群算法搜索可行解并计算各个解之间的支配关系,得到Pareto解集,实现求解优化的拆卸序列,给出算法的具体步骤。最后以单杠发动机为拆卸实例,利用所提方法进行拆卸序列规划求解,通过分析试验结果,并对比典型的单目标蚁群规划算法,证明了该方法的高效性和可行性。