一種基于改進(jìn)粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計(jì)方法，屬于機(jī)械組件領(lǐng) 域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，汽車(chē)的使用越來(lái)越普及，極大地方便了人民的生活，但 隨之而來(lái)的是汽車(chē)帶來(lái)的環(huán)境、能源和安全等問(wèn)題的逐年突出，汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)成為汽車(chē) 工業(yè)發(fā)展的重要前進(jìn)方向。從目前來(lái)看，汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)主要有三種實(shí)施的途徑和方法即 一是采用汽車(chē)輕量化工藝技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)，例如拼焊板和熱成型技術(shù)；二是采用 輕質(zhì)新型材料實(shí)現(xiàn)汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)，例如鋁合金、鎂合金、塑料、粉末冶金、生態(tài)復(fù)合材料和 陶瓷等；三是通過(guò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和模塊化設(shè)計(jì)水平的提高實(shí)現(xiàn)汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)，例如使部件 中空化、小型化和采用高剛性結(jié)構(gòu)等。
[0003] 世界發(fā)達(dá)國(guó)家的汽車(chē)公司從上世紀(jì)80年代就開(kāi)始研宄汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)技術(shù)，而 我國(guó)展開(kāi)研宄相對(duì)較晚一些。國(guó)內(nèi)現(xiàn)階段汽車(chē)輕量化工藝技術(shù)與國(guó)外還有很大差距，新型 材料的應(yīng)用又需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期和較高的研發(fā)成本，相比較而言，汽車(chē)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不僅研 發(fā)成本少，并可以達(dá)到比較好的輕量化效果。張勇博士通過(guò)對(duì)車(chē)身前部吸能部件的材料厚 度和材料合理配置，在一定程度上減小了整車(chē)的質(zhì)量；胡朝輝根據(jù)自己提出的汽車(chē)概念設(shè) 計(jì)階段總體的數(shù)學(xué)模型，對(duì)新車(chē)型的車(chē)身實(shí)現(xiàn)了輕量化設(shè)計(jì)；章斯亮、朱平基于兩種不確定 的穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法也對(duì)轎車(chē)車(chē)身進(jìn)行了輕量化設(shè)計(jì)，并取得了很好的效果。相對(duì)于在汽車(chē)車(chē) 身方面的輕量化設(shè)計(jì)，汽車(chē)底盤(pán)部件的輕量化研宄相對(duì)要少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提出一個(gè)基于改進(jìn)粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計(jì)方法，著重 解決針對(duì)汽車(chē)的變速箱輕量化設(shè)計(jì)這一問(wèn)題，
[0005] 為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：一種基于改進(jìn)粒子群算法的輕 量化設(shè)計(jì)方法，包括的步驟如下：
[0006] Sl、初始化3個(gè)種群即從群-1，從群-2,從群-3,每個(gè)種群含有N個(gè)粒子；S2、以變 速箱殼體質(zhì)量最小為目標(biāo)，變速箱殼體底面壁的厚度、變速箱殼體軸向壁的厚度和變速箱 側(cè)向壁的厚度為約束條件建立適應(yīng)度函數(shù)；
[0007] S3、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的速度和位置更新公式依次計(jì)算各種群中粒子個(gè)體的適 應(yīng)度值；
[0008] S4、分別對(duì)各種群粒子的適應(yīng)度值進(jìn)行比較，適應(yīng)度值最小的為最佳粒子，適應(yīng)度 值最大的為最差粒子，選出各個(gè)種群的最佳粒子和最差粒子，每個(gè)種群的最佳粒子組成虛 擬主群；
[0009] S5、根據(jù)步驟S4中的結(jié)果進(jìn)行種群間的交流，從群-1的最佳粒子替換從群-2的 最差粒子，從群-2的最佳粒子替換從群-3的最差粒子，虛擬主群中的最佳粒子替換從群-1 的最差粒子；
[0010] S6、依次迭代直到滿足最大迭代次數(shù)，輸出最優(yōu)值；否則跳轉(zhuǎn)S3 ;
[0011] 其中，所述步驟Sl中，隨機(jī)初始化3個(gè)種群，分別命名為從群-1、從群-2和從 群-3,初始化每個(gè)種群中N各粒子的位置和速度。
[0012] 所述步驟S2中構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于改進(jìn)粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：包括以下步驟： 51、 隨機(jī)初始化3個(gè)種群，分別命名為從群-1，從群-2,從群-3,每個(gè)種群含有N個(gè)粒 子，初始化每個(gè)種群中N個(gè)粒子的位置和速度； 52、 以變速箱殼體質(zhì)量最小為目標(biāo)，變速箱殼體底面壁的厚度、變速箱殼體軸向壁的厚 度和變速箱側(cè)向壁的厚度為約束條件建立適應(yīng)度函數(shù)； 53、 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的速度和位置更新公式依次計(jì)算各種群中粒子個(gè)體的適應(yīng)度 值； 54、 分別對(duì)各種群粒子的適應(yīng)度值進(jìn)行比較，適應(yīng)度值最小的為最佳粒子，適應(yīng)度值最 大的為最差粒子，選出各個(gè)種群的最佳粒子和最差粒子，每個(gè)種群的最佳粒子組成虛擬主 群； 55、 根據(jù)步驟S4中的結(jié)果進(jìn)行種群間的交流，從群-1的最佳粒子替換從群-2的最差 粒子，從群-2的最佳粒子替換從群-3的最差粒子，虛擬主群中的最佳粒子替換從群-1的 最差粒子； 56、 依次迭代直到滿足最大迭代次數(shù)，輸出最優(yōu)值；否則跳轉(zhuǎn)S3。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)粒子群算法的某產(chǎn)品輕量化設(shè)計(jì)方法，其特征在 于：步驟S2中，構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)： min fm (x" x2, x3) x2, x3) = 4. 6896+3. SeTe^Xi+O. 5282*x2+l. 0110*x3 XjG [3, 6],x2g [14, 20],x3g [3,8] 式中，fm為某產(chǎn)品殼體質(zhì)量，^為某產(chǎn)品殼體底面壁的厚度，x2為某產(chǎn)品殼體軸向壁的 厚度，x3為某產(chǎn)品側(cè)向壁的厚度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計(jì)方法，其特征在 于，所述步驟S3中的速度和位置更新公式分別為：
式中，Vij為粒子的速度，cJPc2為學(xué)習(xí)因子，r郴r2為（0, 1)的隨機(jī)常數(shù)，pu為粒子 的當(dāng)前最優(yōu)值，Pd為粒子的全局最優(yōu)值。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計(jì)方法，其步驟為：S1、初始化3個(gè)種群即從群-1，從群-2，從群-3；S2、以殼體質(zhì)量最小為目標(biāo)，殼體底面壁的厚度、殼體軸向壁的厚度和側(cè)向壁的厚度為約束條件建立適應(yīng)度函數(shù)；S3、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的速度和位置更新公式計(jì)算各種群的適應(yīng)度值；S4、對(duì)種群粒子的適應(yīng)度值進(jìn)行比較，選出種群的最佳粒子和最差粒子，每個(gè)種群的最佳粒子組成虛擬主群；S5、根據(jù)步驟S4中的結(jié)果進(jìn)行種群間交流；S6、依次迭代直到滿足最大迭代次數(shù)，輸出最優(yōu)值；否則跳轉(zhuǎn)S3；本發(fā)明解決的問(wèn)題是采用生物學(xué)中的共生現(xiàn)象改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法易陷入局部最優(yōu)不易找到最優(yōu)解的缺陷，用于更好地解決變速箱輕量化設(shè)計(jì)問(wèn)題。
【IPC分類(lèi)】G06F17-50
【公開(kāi)號(hào)】CN104699915
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510133957
【發(fā)明人】張強(qiáng), 張建霞, 周東生, 魏小鵬
【申請(qǐng)人】大連大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年6月10日
【申請(qǐng)日】2015年3月25日