仿植物生长算法的典型零件设计方法
发布时间:2017-09-25 00:29
本文关键词:仿植物生长算法的典型零件设计方法
更多相关文章: 优化设计 仿植物生长算法 减速器 设计用户端 中间轴
【摘要】:针对传统机械设计过程中需要对方案进行重复校核和修改,浪费了大量时间与精力的问题,通过对植物的向光性机制进行研究,设计相应的仿植物生长算法并将算法应用到机械设计过程中,,从而实现了机械零件的快速优化设计。然后,针对制造交易平台设计服务于设计者的设计用户端,用于向制造交易平台传送零件的加工行为信息。 研究植物的生长机制,尤其是其体现出的向光性特点,给出相应的优化算法,实现在约束范围内对目标函数能够快速求得最优解。算法分为两部分,第一部分侧重于大范围粗略搜索,第二部分侧重于局部精细搜索,两部分相互结合使算法能快速求得最优解。以减速器的总体设计为例,对减速器各个零件建立加工行为模型,并建立关于加工行为参数的数学模型,利用仿植物生长算法进行优化设计,求取减速器设计过程中满足体积最小的设计方案。运行程序并调节算法中的相关参数,加快算法的收敛速度和准确性。 在仿植物生长算法优化产生的结果的基础上,对减速器的中间轴等零件进行结构设计。利用Visual C++软件中的MFCAppWizard模块建立传动轴以及齿轮的加工行为模型并设计相应的设计用户端,以中间轴为例向传动轴设计用户端输入中间轴的加工行为信息并产生相应的输出文件。 仿植物生长算法是针对植物在光合作用下体现出来的形态结构特性进行模拟植物生长而产生的优化算法。算法能快速而准确的找到函数的最优解,实现减速器设计方案的快速设计和优化。传动轴与齿轮设计用户端的建立,能够将零件设计图纸上的加工行为信息表达出来,并成功生成了零件的加工行为信息文件。
【关键词】:优化设计 仿植物生长算法 减速器 设计用户端 中间轴
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TH122
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-9
- 第1章 绪论9-17
- 1.1 课题研究背景及意义9-10
- 1.2 现代智能优化算法介绍10-14
- 1.2.1 常见的几种优化算法介绍11-12
- 1.2.2 各算法的对比分析12-13
- 1.2.3 模拟植物生长算法发展概况13-14
- 1.3 设计方法介绍与设计技术的新发展14-15
- 1.4 制造交易平台研究现状15-16
- 1.5 本文的主要研究内容16-17
- 第2章 仿植物生长算法的研究17-29
- 2.1 模拟植物的生长演绎方式17-22
- 2.1.1 模拟植物生长的 L-系统17-18
- 2.1.2 模拟植物生长的 T-系统18-19
- 2.1.3 模拟植物生长的形态模型19-22
- 2.2 仿植物生长算法模型的建立22-25
- 2.2.1 目标函数的建立22-23
- 2.2.2 迭代步长的选取23-24
- 2.2.3 约束条件的实现24-25
- 2.3 仿植物生长算法迭代步骤25-28
- 2.4 本章小结28-29
- 第3章 设计用户端设计及减速器零件描述29-38
- 3.1 设计用户端设计29-34
- 3.1.1 加工行为的定义29-31
- 3.1.2 制造服务交易平台的介绍31-32
- 3.1.3 设计用户端设计32-34
- 3.2 基于设计用户端的零件模型34-35
- 3.3 减速器零件模型的描述方法35-37
- 3.4 本章小结37-38
- 第4章 基于设计用户端的算法应用38-53
- 4.1 优化算法与机械设计38
- 4.2 仿植物生长算法对模型的优化38-49
- 4.2.1 减速器数学模型的建立39-45
- 4.2.2 仿植物生长算法的优化结果45-49
- 4.3 算法优化结果处理49-51
- 4.4 本章小结51-53
- 第5章 算法和设计用户端的软件开发53-68
- 5.1 系统软件环境介绍53-54
- 5.2 仿植物生长算法程序设计54-58
- 5.3 减速器零件设计用户端的软件开发58-67
- 5.3.1 系统功能设计58-65
- 5.3.2 系统的输入参数65-66
- 5.3.3 系统的输出结果66-67
- 5.4 本章小结67-68
- 结论68-69
- 参考文献69-73
- 致谢73
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 曲强,陈雪波;基于MATLAB的模拟退火算法的实现[J];鞍山科技大学学报;2003年03期
2 李彤;于江波;温钰;;基于模拟植物生长的BP神经网络学习算法研究[J];大连大学学报;2008年03期
3 王淳;程浩忠;谭永香;翁新林;;发电机组检修计划的模拟植物生长算法[J];电工技术学报;2008年09期
4 王淳;程浩忠;;模拟植物生长算法及其在输电网规划中的应用[J];电力系统自动化;2007年07期
5 陈永刚;牛丹梅;范庆辉;;粒子群算法在组合优化问题上的研究与发展[J];电脑与电信;2008年12期
6 于延,张长庚;应用分形L系统模拟植物生长图像的研究[J];哈尔滨师范大学自然科学学报;2003年02期
7 满春涛;王昆;张礼勇;;基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法[J];哈尔滨理工大学学报;2009年04期
8 周康;强小利;同小军;许进;;求解TSP算法[J];计算机工程与应用;2007年29期
9 李伯虎;张霖;王时龙;陶飞;曹军威;姜晓丹;宋晓;柴旭东;;云制造——面向服务的网络化制造新模式[J];计算机集成制造系统;2010年01期
10 黄刚;钟小勇;龙渊铭;张国军;;基于数据云与应用云分离模式的制造资源云定位服务平台[J];计算机集成制造系统;2011年03期
本文编号:914339
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/914339.html