基于蚁群算法的制动器参数优化设计

发布时间：2020-09-24 15:34

　　 随着计算机并行化的发展,并行优化算法越来越受到重视。蚁群算法是一种新的智能并行算法,在工程优化中有着广阔的应用前景。将蚁群算法应用到制动器参数优化领域不仅是对制动器现代设计方法的有益探索,而且对蚁群算法的研究推广有重要意义。 通过对蚁群觅食的行为的分析,总结了蚁群算法基本原理及其应用求解离散优化问题、连续优化问题的方法和步骤。围绕蚁群算法的应用,采用均匀设计试验方法对蚁群算法参数进行了标定,得到了蚁群算法参数的最优组合。对蚁群算法与传统优化算法进行了对比分析,对比结果表明,蚁群算法运行稳定、求解可靠。 在制动器参数优化过程中,对各种类型的鼓式制动器和盘式制动器制动效能因数和制动力矩的计算方法进行了归纳与总结,对前盘后鼓配置形式的某轿车的前后制动器进行了仿真建模。为应用连续蚁群算法求解,对制动器参数优化模型进行了单目标和无约束转化,针对算法求解时间长的问题,用线性插值法加速了模型计算过程。优化结果表明,蚁群算法求解可靠,比传统优化算法得到的结果好。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2007
【中图分类】：U463.511;TH122
【部分图文】：

较短路径上的蚂蚁密度不断增加，如图 2-1（c） 所示，直至最后几乎所有蚂蚁都选择较短路径，如图2-1（d）所示。蚂蚁的智力和视力都非常有限，那么，蚁群是如何发现这一较短路径，各蚂蚁之间又是如何相互交流进行协作的呢？

AS求解结果

4 0.0029 0.0211 0.0113 2.25E-05 75 0.0010 0.0086 0.0034 3.83E-06 206 0.0037 2.1489 0.2047 0.216643 17 0.0050 1.1281 0.4406 0.145489 18 0.0013 0.0152 0.0066 1.27E-05 189 0.0019 0.0231 0.0075 2.84E-05 1510 0.0029 0.0550 0.0241 0.000224 111 0.0031 0.0315 0.0167 6.5E-05 412 0.0071 0.0630 0.0225 0.000167 313 0.0005 0.0043 0.0021 1.36E-06 2014 0.0055 0.0627 0.0215 0.000196 515 0.0039 0.0421 0.0193 0.000143 7注：表中次数项为达到指定精度 1E-2 的解的次数。 组均匀设计参数，取：蚁群规模为 m =20，最大迭代次数，计算结果如表 2-5 所示。

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本文编号：2825914