基于遺傳算法的裝載機(jī)工作裝置優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2020-06-27 20:25
【摘要】: 本文根據(jù)目前工程機(jī)械領(lǐng)域中的高效率、低能耗的發(fā)展方向,運(yùn)用一種智能隨機(jī)優(yōu) 化方法——實(shí)值編碼遺傳算法,來優(yōu)化裝載機(jī)的工作裝置。目的在于解決運(yùn)用傳統(tǒng)的優(yōu) 化方法設(shè)計(jì)工作裝置時(shí),不容易得到全局最優(yōu)結(jié)果的弊端。 本研究從裝載機(jī)工作裝置運(yùn)動(dòng)分析入手,在滿足機(jī)構(gòu)性能要求的前提下,建立了以 動(dòng)臂油缸和翻轉(zhuǎn)油缸處于鏟掘位置時(shí)的最大舉升力和最大鏟掘力為目標(biāo)函數(shù),以連桿機(jī) 構(gòu)的各個(gè)桿件長度為設(shè)計(jì)變量,以工作裝置的工作性能和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)要求為約束函數(shù)的多 維優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。根據(jù)本優(yōu)化設(shè)計(jì)的實(shí)際情況,本研究對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn):將 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和混合懲罰函數(shù)的思想相結(jié)合,設(shè)計(jì)了合理的適應(yīng)度函數(shù);采用了實(shí)值編 碼的編碼方式,從而避免了進(jìn)行二進(jìn)制編碼時(shí)由于染色體的位串過長導(dǎo)致的重復(fù)操作、 降低雜交和變異的效果、增加運(yùn)算的時(shí)間和陷于局部最優(yōu)的可能,減少了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法 中譯碼的步驟;采用了聯(lián)賽選擇機(jī)制、算術(shù)交叉、非均勻變異三種遺傳算子。所有的程 序都用TurbC2.0編制而成。該程序由選擇、交叉變異、群體更新等主要模塊及輸入、 輸出、編碼、適應(yīng)度計(jì)算等輔助模塊構(gòu)成。 通過具體實(shí)例分析,進(jìn)行了改進(jìn)遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化配置,選擇出了合理的最大群 體規(guī)模、最大遺傳代數(shù)、選擇概率、交叉變異概率、非均勻度變異參數(shù)等。結(jié)果表明裝 載機(jī)在滿足最大卸載高度、最小鏟掘深度、最大高度時(shí)的卸載距離、平移特性、卸料性、 自動(dòng)放平性等技術(shù)要求的前提下,其動(dòng)力性能比原來提高了大約9%。優(yōu)化設(shè)計(jì)所用的 時(shí)間大大縮短,執(zhí)行效率是混合懲罰函數(shù)的3倍。 改進(jìn)遺傳算法成功的解決了裝載機(jī)工作裝置優(yōu)化設(shè)計(jì)中由于目標(biāo)函數(shù)非線性、自變 量維數(shù)多、約束函數(shù)多從而求解困難的問題,提高了工程設(shè)計(jì)水平和設(shè)計(jì)效率,縮短了 設(shè)計(jì)周期,減少了工程投資。
【學(xué)位授予單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2001
【分類號】:TH243
本文編號:2732059
【學(xué)位授予單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2001
【分類號】:TH243
【引證文獻(xiàn)】
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本文編號:2732059
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