一種基于改進粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于改進粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計方法，屬于機械組件領(lǐng) 域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，汽車的使用越來越普及，極大地方便了人民的生活，但 隨之而來的是汽車帶來的環(huán)境、能源和安全等問題的逐年突出，汽車輕量化設(shè)計成為汽車 工業(yè)發(fā)展的重要前進方向。從目前來看，汽車輕量化設(shè)計主要有三種實施的途徑和方法即 一是采用汽車輕量化工藝技術(shù)實現(xiàn)汽車輕量化設(shè)計，例如拼焊板和熱成型技術(shù)；二是采用 輕質(zhì)新型材料實現(xiàn)汽車輕量化設(shè)計，例如鋁合金、鎂合金、塑料、粉末冶金、生態(tài)復合材料和 陶瓷等；三是通過結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和模塊化設(shè)計水平的提高實現(xiàn)汽車輕量化設(shè)計，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)達國家的汽車公司從上世紀80年代就開始研宄汽車輕量化設(shè)計技術(shù)，而 我國展開研宄相對較晚一些。國內(nèi)現(xiàn)階段汽車輕量化工藝技術(shù)與國外還有很大差距，新型 材料的應用又需要較長的研發(fā)周期和較高的研發(fā)成本，相比較而言，汽車結(jié)構(gòu)優(yōu)化不僅研 發(fā)成本少，并可以達到比較好的輕量化效果。張勇博士通過對車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的質(zhì)量；胡朝輝根據(jù)自己提出的汽車概念設(shè) 計階段總體的數(shù)學模型，對新車型的車身實現(xiàn)了輕量化設(shè)計；章斯亮、朱平基于兩種不確定 的穩(wěn)健設(shè)計方法也對轎車車身進行了輕量化設(shè)計，并取得了很好的效果。相對于在汽車車 身方面的輕量化設(shè)計，汽車底盤部件的輕量化研宄相對要少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提出一個基于改進粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計方法，著重 解決針對汽車的變速箱輕量化設(shè)計這一問題，
[0005] 為了解決上述問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：一種基于改進粒子群算法的輕 量化設(shè)計方法，包括的步驟如下：
[0006] Sl、初始化3個種群即從群-1，從群-2,從群-3,每個種群含有N個粒子；S2、以變 速箱殼體質(zhì)量最小為目標，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度函數(shù)；
[0007] S3、根據(jù)標準粒子群算法的速度和位置更新公式依次計算各種群中粒子個體的適 應度值；
[0008] S4、分別對各種群粒子的適應度值進行比較，適應度值最小的為最佳粒子，適應度 值最大的為最差粒子，選出各個種群的最佳粒子和最差粒子，每個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，隨機初始化3個種群，分別命名為從群-1、從群-2和從 群-3,初始化每個種群中N各粒子的位置和速度。
[0012] 所述步驟S2中構(gòu)建適應度函數(shù)：
【主權(quán)項】
1. 一種基于改進粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計方法，其特征在于：包括以下步驟： 51、 隨機初始化3個種群，分別命名為從群-1，從群-2,從群-3,每個種群含有N個粒 子，初始化每個種群中N個粒子的位置和速度； 52、 以變速箱殼體質(zhì)量最小為目標，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度函數(shù)； 53、 根據(jù)標準粒子群算法的速度和位置更新公式依次計算各種群中粒子個體的適應度 值； 54、 分別對各種群粒子的適應度值進行比較，適應度值最小的為最佳粒子，適應度值最 大的為最差粒子，選出各個種群的最佳粒子和最差粒子，每個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所述的基于改進粒子群算法的某產(chǎn)品輕量化設(shè)計方法，其特征在 于：步驟S2中，構(gòu)建適應度函數(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所述的基于改進粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計方法，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為學習因子，r郴r2為（0, 1)的隨機常數(shù)，pu為粒子 的當前最優(yōu)值，Pd為粒子的全局最優(yōu)值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于改進粒子群算法的變速箱輕量化設(shè)計方法，其步驟為：S1、初始化3個種群即從群-1，從群-2，從群-3；S2、以殼體質(zhì)量最小為目標，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度函數(shù)；S3、根據(jù)標準粒子群算法的速度和位置更新公式計算各種群的適應度值；S4、對種群粒子的適應度值進行比較，選出種群的最佳粒子和最差粒子，每個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)明解決的問題是采用生物學中的共生現(xiàn)象改進標準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)計問題。
【IPC分類】G06F17-50
【公開號】CN104699915
【申請?zhí)枴緾N201510133957
【發(fā)明人】張強, 張建霞, 周東生, 魏小鵬
【申請人】大連大學
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年3月25日