采用改进差分进化算法的四杆机构轨迹优化

发布时间：2018-05-04 01:00

  本文选题：改进差分进化 + 误差函数　； 参考：《机械设计与制造》2017年09期

【摘要】：为了降低轨迹生成四杆机构所产生的横向和纵向误差,提高四杆机构的运动精度。采用了改进差分进化误差函数法对平面四杆机构轨迹进行优化,实现横向和纵向误差值最小化。建立平面四杆机构直角坐标系,分析连杆运动的相关设计参数,构造优化目标函数,采用改进差分进化误差函数对四杆机构多目标变量进行优化。结合具体实例,采用MATLAB软件对优化的四杆机构参数进行仿真,并且与欧几里得距离误差函数方法进行对比。仿真结果显示:欧几里得距离误差函数方法所产生的横向和纵向误差最大值分别为1.6×10~(-3)m和2.4×10~(-3)m,而采用改进差分进化误差函数法所产生的横向和纵向误差最大值分别为1.0×10~(-3)m和1.4×10~(-3)m,横向和纵向误差分别减少了37.5%和41.7%。采用改进差分进化误差函数法优化平面四杆机构,可以提高四杆机构运动精度。
[Abstract]:In order to reduce the lateral and longitudinal errors caused by the four-bar mechanism generated by the track, the kinematic accuracy of the four-bar mechanism is improved. The improved differential evolution error function method is used to optimize the trajectory of planar four-bar mechanism to minimize the horizontal and longitudinal errors. The right-angle coordinate system of planar four-bar mechanism is established, the relative design parameters of linkage motion are analyzed, the optimization objective function is constructed, and the multi-objective variables of four-bar mechanism are optimized by using the improved differential evolution error function. The parameters of the four-bar linkage are simulated by MATLAB software and compared with the Euclidean distance error function method. The simulation results show that the maximum values of transverse and longitudinal errors generated by Euclidean distance error function method are 1.6 脳 10 ~ (-3) mm and 2.4 脳 10 ~ (10) ~ (-3) m, respectively, while the transverse and longitudinal errors obtained by using the improved differential evolution error function method are respectively the maximum values. The lateral and vertical errors of 1.0 脳 10 ~ (-3) ~ (-3) and 1.4 脳 10 ~ (10) ~ (-3) m are reduced by 37.5% and 41.7%, respectively. The improved differential evolution error function method is used to optimize the planar four-bar mechanism, which can improve the kinematic accuracy of the four-bar mechanism.
【作者单位】： 镇江高等专科学校汽车工程学院;江苏大学汽车与交通工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51275212) 江苏省高等职业院校教师国内高级访问学者计划资助项目(2015FX098)
【分类号】：TH112.1

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本文编号：1840862