遗传算法在缝纫机送料机构优化设计中的运用
遗传算法在机械设计中的优化应用
遗传算法在机械设计中的优化应用在机械设计领域，提高产品的性能和效率是一个永恒的追求。
随着计算机科学的发展，遗传算法作为一种优化算法在机械设计中得到了广泛的应用。
本文将探讨遗传算法在机械设计中的优化应用，并分析其在不同方面的具体运用。
1. 算法原理遗传算法是通过模拟生物演化过程来寻找最优解的一种启发式优化算法。
它模拟了自然界中的生物进化过程，由选择、交叉、变异等操作来优化解空间中的解。
遗传算法通过不断迭代，逐渐逼近问题的最优解。
2. 机械设计中的应用2.1. 结构优化在机械设计中，结构优化是一个重要的问题。
通过遗传算法可以对机械结构进行参数优化，从而提高结构的刚度、韧度、稳定性等性能。
遗传算法可以通过对不同参数的组合进行搜索，从而找到最优的结构设计方案。
2.2. 材料选择在机械设计中，材料的选择对产品的性能有着重要的影响。
通过遗传算法可以对不同材料的性能指标进行评估，并选取最适合的材料。
遗传算法可以在众多材料中搜索出最优解，以提高产品的性能。
2.3. 运动轨迹规划在机械设计中，运动轨迹的规划是一个关键问题。
通过遗传算法可以对机械系统的运动轨迹进行优化，从而提高机械系统的定位精度和速度。
遗传算法可以搜索出最优的运动轨迹方案，以满足设计需求。
2.4. 整体布局优化在机械设计中，整体布局的优化对最终产品的性能和效率有着重要的影响。
通过遗传算法可以对机械系统的整体布局进行优化，以提高产品的性能和可靠性。
遗传算法可以找到最优的布局方案，以满足设计要求。
3. 应用案例分析以一台机械设备的设计为例，我们将通过遗传算法进行结构优化。
首先，我们需要确定各个参数的范围和优化目标。
然后，通过遗传算法进行迭代搜索，不断优化参数的组合。
最终，我们可以得到一个最佳的结构设计方案，以满足设备的性能需求。
4. 总结遗传算法作为一种优化算法，在机械设计中具有广泛的应用前景。
通过遗传算法可以对机械结构、材料选择、运动轨迹规划和整体布局等方面进行优化，以提高产品的性能和效率。
遗传算法在工程优化设计中的应用
遗传算法在工程优化设计中的应用1.引言工程优化设计是在给定约束条件下，通过寻找最优解或次优解来提高产品性能或者降低成本的过程。
随着计算机科学与技术的不断发展，许多优化算法被应用于工程优化设计中。
其中一种被广泛研究和应用的算法是遗传算法。
2.遗传算法概述遗传算法是模拟自然的生物进化过程而发展出的一种优化算法。
它通过模拟生物的遗传、交叉和突变等过程，从一个初始种群中不断演化出新的个体，并逐代选择最优解，以达到优化目标。
3.工程优化设计中的问题在工程优化设计中，经常会遇到诸如多目标优化、参数优化、约束优化等复杂问题。
传统的优化方法可能会受限于局部最优解，而难以找到全局最优解。
遗传算法则能通过自然选择和随机性的特点，较好地解决这些问题。
4.遗传算法在参数优化中的应用参数优化是工程优化设计中常见的问题之一。
遗传算法通过优化目标函数，可以找到最优的参数组合。
例如，在机械设计中，遗传算法可以帮助确定最佳的材料参数、几何尺寸以及工艺参数，以达到性能最优化的设计。
5.遗传算法在结构优化中的应用结构优化是工程领域中的重要问题。
它需要在满足一定的约束条件下，寻找最优的结构形式和尺寸。
遗传算法可以通过遗传操作和自然选择，不断优化结构形式，并逐步收敛到最优解。
例如，在航空航天领域，遗传算法可以用于飞机机身设计的优化，以提高飞行性能和降低燃油消耗。
6.遗传算法在排程优化中的应用排程优化是工业生产中的关键问题。
它需要合理地安排资源和任务，以提高生产效率和降低成本。
遗传算法可以针对不同的生产环境和约束条件，优化生产排程，实现最优的资源利用方式。
例如，在制造业中，遗传算法可以用于工艺流程的优化，以减少生产时间和提高产量。
7.遗传算法的优势和挑战遗传算法在工程优化设计中具有以下优势：首先，它可以处理高度复杂的问题，并有很强的全局搜索能力。
其次，它可以在搜索空间中进行并行搜索，提高搜索速度。
此外，遗传算法还具有较好的鲁棒性和自适应性。
遗传算法在机械优化设计中的应用
遗传算法在机械优化设计中的应用作者：喻露来源：《科教导刊》2009年第05期摘要本文阐述了机械优化设计中的几个基本概念,分析了遗传算法的实现技术,探讨了遗传算法在机械优化设计中的应用。
关键词遗传算法机械优化设计中图分类号:TH12文献标识码:A1 机械优化设计中的几个概念1.1 设计变量设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。
设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大,优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量、优化设计反映出人们对于设计规律这一客观世界认识的深化。
设计上的“优化值”是指在一定条件(各种设计因素)影响下所能得到的最佳设计值。
最优值是一个相对的概念,它不同于数学上的极值,但在很多情况下可以用最大值或最小值来表示。
设计变量、目标函数和约束条件这三者在设计空间(以设计变量为坐标轴组成的空间)中构成设计问题。
1.2 约束条件约束条件是指对设计变量取值时的限制条件。
约束条件的形式有显约束和隐约束两种,前者是对某个或某组设计变量的直接限制,后者则是对某个或某组变量的间接限制。
约束条件可以用数学等式或不等式来表示。
等式约束对设计变量的约束严格,起着降低设计变量自由度的作用。
其形式为:( v = 1,2,……,p)(1)不等式约束在机械优化设计中更为普遍,不等式约束的形式为:( u = 1,2,……,m )(2)或( u = 1,2,……,m ) (3)式中x—设计变量p—等式约束的数目m —不等式约束的数目上述方程中直接或间接地规定了设计变量的允许变化范围。
优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内,找出一组优化的设计变量值,使得目标函数达到最优值。
1.3 目标函数目标函数是设计过程预期要达到的目标,是各个设计变量的函数表达式:(4)在优化问题中,按照目标函数的数目,可以分为单目标函数优化问题和多目标函数优化问题。
遗传算法在机械优化中的应用
遗传算法在机械优化中的应用近年来，随着计算机技术不断的发展和应用，越来越多的传统机械制造企业开始关注计算机技术与机械制造技术的融合，以促进产业升级和技术进步。
在机械制造领域，优化是常见的问题，而遗传算法作为一种基于生物进化原理的优化算法，已越来越多地被应用于机械优化领域。
遗传算法是一种基于自然进化原理和基因遗传特征的搜索算法，它通过不断的进化和交叉操作，寻找输入数据中的最优解。
其基本的优化流程包括三个过程：选择、交叉和变异。
选择过程中，进化算法通过选择适应度函数值高的个体来保护优秀基因；在交叉过程中，算法将部分优秀的基因信息通过交叉操作实现基因融合，而变异过程则通过改变部分基因信息引入新的基因来丰富种群。
在机械优化中，遗传算法通常被应用于机械结构设计、机器人路径规划、智能控制、工艺参数优化等方面。
在机械结构设计方面，遗传算法可以通过不断地进化选择优秀的设计方案来达到优化设计的目的；在机器人路径规划方面，遗传算法可以通过优化路径规划来提高路径优化的效率；在智能控制方面，遗传算法可以通过不断地优化控制参数，从而提高控制效果；在工艺参数优化方面，遗传算法可以通过不断地进化选择优秀的工艺参数组合，从而提高加工效率和产品质量。
以机械结构设计为例，当设计空间很大，优化问题很复杂时，遗传算法是一种比较有效的优化方法。
利用遗传算法，我们可以通过不断的进化选择，来创建更加优秀的设计方案。
比如，通过遗传算法进行进化设计，得到的设计方案能够满足多种不同的工作条件，同时又满足设计者的要求，从而能够在更广泛的应用中获得应用。
但是，遗传算法的应用也存在一些问题需要引起注意。
例如，优化结果可能会受到算法参数的影响，算法的收敛速度和收敛结果会受种群大小、交叉概率等参数影响；随着种群的不断增加，数据量也会随之增加，数据处理的复杂度也会增加。
总之，遗传算法已被广泛应用于机械优化领域，其在优化效果、适应性和鲁棒性等方面具有优势，同时在应用的过程中也要注意算法的参数选择和数据处理方法等问题。
利用遗传算法进行工程优化设计
利用遗传算法进行工程优化设计引言：工程设计是一个复杂且多变的过程，涉及到各种因素和限制条件。
传统的设计方法往往需要大量的试验和经验，耗费时间和资源。
而现在，借助遗传算法的优化技术，可以有效地解决这些问题，提高设计的效率和准确性。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟生物遗传和进化过程的一种优化算法。
它以基因编码方式表示问题的解空间，并通过选择、交叉和变异等操作，模拟生物进化过程中的遗传操作。
通过不断迭代优化，逐渐逼近最优解。
二、应用遗传算法进行工程优化设计的步骤1. 问题建模：将工程问题转化为适应度函数的最优化问题。
确定设计变量、目标函数和约束条件。
2. 初始种群的生成：根据设计变量的范围，生成初始的随机种群。
3. 适应度计算：根据目标函数和约束条件，计算每个个体的适应度值。
4. 选择操作：利用适应度值对种群进行选择，选择适应度较高的个体作为父代。
5. 交叉操作：对选出的父代进行交叉操作，生成子代。
6. 变异操作：对子代进行变异操作，引入新的基因组合。
7. 替换操作：用子代替换原有的个体，生成新的种群。
8. 终止条件判断：判断是否达到终止条件，若达到则停止迭代，否则返回步骤3。
9. 结果分析：对最终得到的解进行评估和分析，判断是否满足设计要求。
三、遗传算法在工程优化设计中的优势1. 全局搜索能力：遗传算法具有较强的全局搜索能力，可以搜索到较为优秀的解。
这对于一些复杂工程优化问题来说尤为重要，传统的局部搜索方法往往容易陷入局部最优解，无法充分探索整个解空间。
2. 自适应性：遗传算法具有自适应性，能够根据问题来自动调整参数和操作，提高算法的效率和鲁棒性。
3. 并行计算：遗传算法可以很方便地进行并行计算，利用多台计算机或多核处理器进行计算，加快优化的速度。
4. 可以处理多目标问题：遗传算法也可以应用于多目标工程优化问题，通过设计适应度函数来权衡多个目标，得到最优的解集。
四、工程优化设计案例以建筑结构设计为例，利用遗传算法进行工程优化设计的步骤如下：1. 问题建模：确定结构的几何形状、材料性能和荷载情况作为设计变量，约束条件为满足结构的强度和刚度要求。
遗传算法在物流优化中的应用
遗传算法在物流优化中的应用遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它通过模拟基因的变异和选择来搜索最优解。
在物流领域，物流优化是一个重要的问题。
如何合理分配资源、降低运输成本、提高交付速度，一直是物流企业关注的焦点。
而遗传算法正是一种有效的方法，能够帮助解决这些问题。
遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制。
首先，将问题抽象为一个个体的基因表示形式。
在物流优化中，可以将不同的路径、送货点以及运输工具等表示为基因。
然后，通过交叉和变异操作，生成新的个体。
交叉操作模拟了生物个体的交配过程，将两个个体的基因片段进行互换，产生新的个体。
变异操作则模拟了基因的突变，随机改变个体的某些基因，引入新的变种。
最后，通过适应度函数对生成的个体进行评价，选择适应度较高的个体作为下一代的父代，进一步迭代优化。
物流优化问题可以转化为遗传算法的求解过程。
例如，假设有一个物流企业需要在不同的仓库和客户之间进行货物配送，目标是找到一种最佳的路径规划方案，以降低运输成本和节约时间。
可以将各个仓库和客户的配送路线表示为基因，然后使用遗传算法搜索最优的路线组合。
在遗传算法的迭代过程中，每一代的个体代表一个可行的配送方案。
通过不断交叉、变异和选择，算法能够不断改进个体的适应度，最终找到最佳的配送方案。
适应度函数可以根据实际情况设定，可以考虑货物的重量、距离、交通状况、送货时间等因素。
除了路径规划，遗传算法还可以用于其他物流优化问题，例如车辆调度、货物装载、仓库位置布局等。
通过将这些问题抽象为适当的基因表示形式，运用遗传算法进行求解，可以得到满足需求的优化方案。
总而言之，遗传算法在物流优化中的应用具有重要意义。
通过模拟自然界的进化过程，遗传算法能够搜索到最优的解决方案，从而降低运输成本、提高配送效率。
在实际应用中，我们可以根据具体问题进行适当的抽象和建模，然后使用遗传算法进行求解，为物流企业提供有效的决策支持。
基于遗传算法的优化设计在机械工程中的应用
基于遗传算法的优化设计在机械工程中的应用在现代机械工程领域，为了提高产品的性能和效率，优化设计已经成为一项关键的技术。
而基于遗传算法的优化设计正是其中一种重要的方法。
本文将介绍遗传算法的原理与特点，并从实际应用案例出发，探讨其在机械工程中的实际应用。
一、遗传算法原理与特点遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它模拟了生物进化中的遗传、变异和选择等过程，通过不断的迭代求解最佳解。
遗传算法的求解过程主要包括编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。
在遗传算法中，个体的编码通常使用二进制编码或实数编码。
通过适应度评价，我们可以将个体的优劣转化为数值，以便进行选择操作。
选择操作中，根据适应度的大小，优秀的个体被选中用于进化。
而交叉和变异操作则可以使得新一代的个体具有更好的性状和优势基因。
通过多代的迭代，遗传算法可以逐渐寻找到优化目标的最佳解。
遗传算法具有以下特点：首先，遗传算法适用于多目标优化问题，例如同时考虑产品性能和成本的设计问题。
其次，遗传算法具有全局搜索能力，不容易陷入局部最优解。
再次，遗传算法的自适应性能较好，可以根据问题的复杂度和实际需求进行调节。
最后，遗传算法的并行性较强，可以利用计算机并行计算的优势加速求解过程。
二、遗传算法在机械工程中的应用1. 产品结构优化设计在机械工程中，产品结构的优化设计是一项重要任务。
通过遗传算法，我们可以将产品结构的各个参数进行编码，并通过不断的进化，找到最优的设计方案。
例如，在飞机设计中，通过遗传算法可以优化机翼的形状和结构，提高飞行性能和燃油效率。
2. 工艺参数优化机械工程中的工艺参数优化也是一个复杂且具有挑战性的问题。
例如，在喷涂工艺设计中，优化涂层材料的组成和喷涂参数可以提高涂层的附着力和耐磨性。
通过遗传算法，可以找到最佳的工艺参数组合，从而提高工艺的效率和质量。
3. 机构设计优化机构设计是机械工程中的一个重要环节。
通过优化机构的参数和结构，可以提高机构的运动精度和效率。
遗传算法在工程优化设计中的应用
遗传算法在工程优化设计中的应用随着时代的发展，计算机科学和信息技术一直在迅速发展，为人类的各个领域带来了深刻的影响。
在工程领域中，遗传算法是一种重要的优化设计方法，它在许多实际问题中表现出色，因此备受青睐。
本文将介绍遗传算法在工程优化设计中的应用和优势。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种启发式优化技术，模拟自然界中的生物进化原理，在优化问题中应用。
遗传算法的基本组成部分包括：个体（染色体）、基因、适应度函数和选择策略等。
其中，个体可看作是优化问题的解，通过基因来描述，适应度函数用于确定这个个体在当前环境中的适应程度并进行选择，选择策略用于选择适应度高的个体，使得这些个体参与到下一代的繁殖中。
在遗传算法的迭代过程中，遵循“变异、交叉、选择”三个基本步骤。
二、在工程优化设计中，遗传算法经常用于寻找最优解。
以机械结构设计为例，机械结构设计问题通常需要寻找最小化材料消耗或最大化刚度等指标。
对于这类问题，遗传算法可以很好地优化设计方案，以下是遗传算法在这类问题中的应用：2.1 建立优化模型对于机械结构设计问题，需要建立相应的优化模型。
通常，优化模型可以表示为：minimize f(x)subject to constraints其中，f(x)是指标函数，调整设计参数x可以使其最小化；constraints是约束条件，x需要满足的要求。
2.2 设计变量的编码在遗传算法中，需要对设计参数进行编码，以便于计算机的处理。
对于连续变量，可以使用实数编码或二进制编码。
实数编码直接将设计变量转化为实数，在优化过程中可以对实数进行操作。
而二进制编码是将设计变量转化为一个二进制串，方便于进行交叉和突变操作。
2.3 设计变量的初始化在遗传算法中，根据设计变量的编码方式，需要将一组初始解转化为二进制串或实数。
随机生成的初始解应该尽量满足约束条件，并且分散于搜索空间。
2.4 适应度函数的定义在遗传算法中，适应度函数用于评估个体的适应度。
基于遗传算法的机械优化设计
基于遗传算法的机械优化设计机械优化设计是指利用数学方法和计算机技术，以达到满足特定需求的最优机械设计。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在机械优化设计中被广泛应用。
本文将介绍基于遗传算法的机械优化设计的原理、方法和应用，并探讨其局限性和发展前景。
一、遗传算法的原理和步骤遗传算法是通过模拟自然选择、基因交叉和变异等进化过程，从候选解组成的种群中搜索最优解的一种优化算法。
其基本步骤可概括为个体编码、初始种群的生成、适应度评价、选择操作、交叉操作和变异操作。
个体编码是指将机械设计参数转化为适应遗传算法的二进制编码，初始种群的生成是在设计参数范围内随机生成候选解。
适应度评价是根据预设的目标函数和约束条件对每个候选解进行评价。
选择操作是根据适应度值对候选解进行选择，使适应度较高的个体更有机会被选择。
交叉操作和变异操作是对选择出的个体进行遗传操作，生成新的个体，并引入多样性，有助于避免陷入局部最优解。
二、基于遗传算法的机械优化设计方法基于遗传算法的机械优化设计通常包括确定设计变量、建立目标函数和约束条件、选择合适的遗传算法参数、编写计算程序等多个步骤。
确定设计变量是指根据机械设计的要求和约束条件，选择合适的设计参数作为优化设计的自变量。
建立目标函数是将设计要求翻译成数学形式，以实现最优化设计。
约束条件是指设计要求中的限制条件，例如尺寸和强度等。
选择合适的遗传算法参数是保证优化设计结果的有效性和稳定性的重要因素。
参数设置包括种群大小、选择方式、交叉和变异概率等。
编写计算程序是将机械设计的目标函数和约束条件转化为计算机能够处理的格式，以便进行遗传算法的优化求解。
计算程序应具备高效性和准确性，以提高求解效率和结果的可靠性。
三、基于遗传算法的机械优化设计的应用基于遗传算法的机械优化设计已经被广泛应用于各个领域。
例如，在飞机设计中，遗传算法可以用来优化机翼的形状和尺寸，以提高飞行性能。
在汽车设计中，遗传算法可以用来优化车身结构，提高车辆的稳定性和燃油经济性。
遗传算法在工程设计优化中的应用案例分析
遗传算法在工程设计优化中的应用案例分析在工程设计中，优化是一个非常重要的环节。
优化的目标是通过合理的设计参数和模型，使得工程系统的性能指标最优化。
而遗传算法作为一种常用的优化算法，在工程设计优化中起到了重要的作用。
本文将通过分析两个实际应用案例，来探讨遗传算法在工程设计优化中的应用。
一、钢梁结构设计优化案例钢梁结构设计是土木工程中的一个重要环节，在完成结构功能的前提下，需要尽可能减小材料的使用量以降低成本。
这个案例将钢梁的截面形状作为设计参数，优化目标是最小化梁的总重量。
遗传算法的主要运作过程包括初始化种群、选择、交叉和变异。
在这个案例中，初始化种群时，可以采用随机产生具有不同截面形状的梁，从而形成初始的设计参数集合。
而在选择环节，使用先进精英选择策略，即选择适应度最高的个体作为下一代父代。
交叉和变异操作则可以通过调整梁的截面形状来生成新的设计方案。
通过不断迭代优化，最终找到最优的梁截面形状参数，达到减小梁总重量的目标。
在实际应用中，通过编程软件将这个优化问题转化为遗传算法求解问题，通过计算机的高效计算能力可以快速找到最优的设计方案。
这种方法在很多设计优化任务中都有广泛的应用，不仅能够提高设计效率，还能降低成本，优化工程性能。
二、电路板布线优化案例电路板布线优化是电子工程设计中的重要环节。
电路板上的导线布线直接影响设备的性能，因此需要找到一种布线方式，以最小化电路板上导线的总长度。
在这个案例中，遗传算法被用来求解电路板布线优化问题。
首先，将电路板的空间进行离散化，将电路板上的每个点作为一个节点，通过节点之间的连线来表示导线的布线。
然后，将每个节点和连线作为个体来表示，并将这些个体组成种群。
优化目标是最小化布线解的总长度。
通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，可以不断地生成新的布线解，同时避免了进入局部极值的情况。
通过不断迭代和进化，经过若干代的优化，最终可以找到最优的布线方式。
这种基于遗传算法的电路板布线优化方法，在实际应用中具有很高的效率和可行性。
遗传算法在工业优化中的应用
遗传算法在工业优化中的应用随着工业的不断发展，人们对于机器/自动化的需求越来越高，同时也要求机器/自动化的操作更加高效，成本更加低廉。
在这个需求下，遗传算法作为一种可以优化目标函数、优化模型的工具，逐渐在工业中得到了广泛的应用。
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟自然进化过程的优化方法，以模拟进化的过程产生新的解，并通过适应度函数来评估当前解的优劣，以得到更好的解。
大致思路和自然界中生物的繁殖过程类似，利用优秀的基因遗传下来使得新一代的生物避免了进化过程中“无头绪”的浪费。
遗传算法在工业中应用的典型例子大多是优化问题。
一个优化问题通常包含一个目标函数，一堆“参数”，以及一堆“约束条件”。
例如，一个生产车间需要产生最多的产品，需要考虑产品的种类、设备的使用时间、工人的安排等因素。
这类问题本身较为复杂，对人类的思维要求较高。
而往往通过遗传算法的优化产生的解决方案通常都是“非常接近”最优解的。
因此，遗传算法本身就具备解决工业优化问题的潜能。
遗传算法在工业中的应用具体涵盖以下几个方面：1. 生产排产问题生产排产问题通常包含确定的生产计划和设备、人工资源的供给。
由于工程中的复杂性、资源限制以及生产计划的变化，基于规则的制度易受到极端情况的干扰。
因此，遗传算法可以被应用于该类问题中。
通过遗传算法可优化计算资源的分配，充分利用设施，控制能量消耗和减少工作人员的时间。
例如，在一家汽车制造企业中，生产线上有许多机器等待装配不同的产品。
生产计划和产品订单通常会不断发生变化。
在这样的情况下，遗传算法可以最大化机器利用率，使订单能够在预期的时间内完成。
2. 工艺和生产线优化生产线上的生产能力和产品质量通常取决于工艺和设备。
在这方面，遗传算法可以在不断分析和优化生产过程中标准化的生产流程，以达到最佳的效益。
例如，许多工厂提供机器远程监控服务，以将优化方案的反馈回到优化流程中，改进生产流程，提高产品质量和执行效率。
遗传算法在机械设计优化中的现代研究
遗传算法在机械设计优化中的现代研究作者：张强李春鹏来源：《科学与信息化》2017年第07期摘要遗传算法是一种自适应启发式全局搜索算法，具有传统算法不可比拟的优点，更易于求解各种优化问题。
在不断改进、不断成熟的过程中，遗传算法得到了广泛的应用，其中在机械优化设计领域得到了大量应用。
本文阐述了遗传算法的基本原理、基本概念和特点，简介了遗传算法在机械优化设计中的应用现状、实现步骤以及求解约束优化问题时应采取的措施，并对遗传算法的研究和应用进行了展望。
关键词遗传算法；机械工程；优化设计1 引言随着经济的发展，机械制造业迅猛发展，广泛地应用于各行各业，如何优化机械设计，提高机械的工作效率是机械工程领域中的重要课题，也是近几年新兴的热门学科。
优化机械设计不仅能降低成本和耗材，还能提高机械的工作性能与产品质量，因此，追求最优化的设计方案就成为优化设计者的一致目标。
遗传算法开辟了一条崭新的道路，它是强搜索方法和弱搜索方法的折中。
遗传算法优于强搜索方法在于不偏向于局部最优点；优于弱搜索方法在于利用遗传算子能启发式地自适应搜索到具有全局最优点的较小区域。
2 遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。
它是20世纪60年代中期美国密执安大学的Holland JH教授首先提出并随后主要由他和他的一批学生发展起来的。
和传统的优化算法不同，遗传算法从一组随机产生的初始解，称为“种群”，开始搜索过程。
种群中的每个个体是问题的一个解，称作“染色体”。
染色体是一串符号，比如一个二进制字符串。
这些染色体在后续迭代中不断进化，称作遗传。
在每一代中用“适应度值”来评价染色体的好坏。
生成的下一代染色体，称为后代。
后代是由前一代染色体通过交叉或变异运算形成的。
新一代形成中，根据适应度值的大小选择后代，淘汰部分后代，从而保持种群大小是常数。
适值高的染色体被选中的概率较高。
这样，经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它很可能就是问题的最优解或次优解[1]。
遗传算法在工业优化问题中的应用
遗传算法在工业优化问题中的应用遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以应用于优化工业问题。
在工业生产中，优化问题包括生产调度、物流配送、制造工艺等方面，遗传算法可以通过模拟生物基因遗传和自然选择过程，逐步优化出最优解。
本文将探讨遗传算法在工业优化问题中的应用。
一、遗传算法基本原理遗传算法是一种基于遗传和进化论思想的优化算法。
优化目标可以看作是一组适应度高的个体，遗传算法通过模拟生物进化过程，使不优秀的解逐渐淘汰，优秀的解逐渐进化，达到找到最优解的目的。
遗传算法的基本流程包括：初始种群生成、适应度评估、选择、交叉、变异等步骤。
遗传算法的核心在于如何评估适应度和进行选择，这个过程也是整个算法最关键的一步。
二、工业优化问题在工业生产中，存在大量的优化问题，例如工厂调度、物流配送、生产计划等。
这些问题是复杂的，需要考虑多个变量和约束条件，寻找最优解是非常困难的。
而使用遗传算法，可以针对不同的问题，建立相应的模型，通过求解模型中的最优值，来优化工业生产效率和效益。
三、遗传算法在工业优化问题中的应用实例1、物流配送问题在物流配送中，要考虑多个变量，例如客户需求、车辆类型、道路拥堵等因素。
如何合理安排车辆路线，使得配送效率最大化，成为了一个需要解决的问题。
遗传算法可以生成多个解，通过评估每个解的适应度，筛选出最优解。
在实际应用中，可以通过编写算法模型，将每个变量写成一个基因，模拟生物进化过程，逐渐优化车辆路线，提高配送效率。
2、流水线生产调度问题在大规模生产中，需要安排多台机器和多个工序，如何合理安排机器和工序，使得生产效率最大化，成为了一个需要解决的问题。
遗传算法可以通过模拟不同的方案，并逐步淘汰不好的方案，优选出最优方案。
在实际应用中，可以将每一台机器和每个工序看做是一个个基因，通过不断交叉变异，筛选出最优安排方案。
3、制造工艺优化问题在制造工艺中，有许多重要的参数需要优化，例如温度、压力、流量等。
基于遗传算法的服装配送路径优化策略
Ｈｏ ｐ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ 神经网络解法相结合 ， 求解 出了随机需求 情形 Ｖ Ｒ Ｐ问题 ； 王德东等ｌ ＿ ４ ］ 利用混沌神经 网络算 法， 对一类 随机需 求 服 从 泊松 分 布 的 车辆 选 径 问题
进行 了求解 ， 并 与平 均 场 退火 算 法 和模 拟 退 火算 法 进行 了比较 ； 王 凤云 等＿ ５ 利用 蚁群算 法 ， 对 配送 路径 优 化进行 了数 学建模 和仿 真求解 。遗传 算法 主要 用 于路径 寻优 、 函数 优化 、 机器 人 智 能控 制 、 数 据 挖 掘 等 几个 方面 。遗传 算 法 相对 灵 活 ， 可 以在算 法 中 添 加 构 造 的算 子 ， 而 不 会 影 响 其 他 算 子 的运 作 。仿
１ 配 送 路 径 优 化 数 学模 型
本 文 以车 辆行 驶 过程 中 的消耗 进行 计 算 ， 并 且
个 问题 一般被 定义 为ｌ ２ ］ ： 对 一系列 需要 访 问需求 点 ，
组织合理的行车线路 ， 使车辆按照一定顺序通过它 们， 在满足一定的约束条件 （ 如货物需求量、 车辆容 量限制、 车辆的行驶时间等） 下， 达到一定 的目标（ 如 里程最短 、 费用最少 、 使用车辆最少等） 。 袁健 等ｌ ＿ ３ ］ 将 一 种 改 进 了 的平 均 场 退 火 方 法 和
收 稿 日期 ： ２ Ｏ １ ２ —０ ９ 一ｌ ３
考 虑 了车辆 的启动 成 本 ， 车 辆 的启 动 成 本 主要 包 括
车辆的装卸消耗 ， 司机费用等一些人工费 。主要解 决 的问题是 ： 在一定 的需求下 ， 生产厂商为了节约成 本， 在限定车辆承载量的条件下， 提供合理 的配送车 辆数 ， 为客 户提供 快速 便捷 的配送 服务 。
遗传算法在工业设计中的应用
遗传算法在工业设计中的应用随着人工智能技术的不断发展，遗传算法作为一种优秀的进化计算方法，在工业领域中也得到了越来越广泛的应用。
尤其在工业设计中，遗传算法能够通过对设计空间的探索和搜索，帮助设计师快速高效地找到最佳解决方案，从而提高设计质量和效率。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，其主要思想是在一个设计空间中不断地演化和优化，以使得设计结果更加优秀。
遗传算法与传统的优化方法相比，其具有以下几个特点：1. 随机性：遗传算法利用随机性的方式来对设计空间进行探索，从而避免了落入局部最优解的问题。
2. 适应性：遗传算法可以根据适应度函数的定义，不断地筛选和改进种群中的个体，使得搜索方向更加准确。
3. 并行化：遗传算法可以很方便地进行并行计算，从而加速优化过程。
二、遗传算法在工业设计中的应用由于工业产品的设计通常是一个多目标、多约束的问题，传统的优化方法很难找到最优解，因此遗传算法成为了工业设计领域中的重要优化手段。
下面我们从以下几个方面来讨论遗传算法在工业设计中的应用：1. 产品外形设计传统的产品外形设计通常是基于样板进行设计，很难满足不同客户和市场的不同需求。
而利用遗传算法对设计空间进行搜索，可以以较小的代价得到大量不同的设计方案，从中选取最适合客户或市场需求的设计方案，这种方法在汽车、船舶、飞机等大型工业产品的设计中得到了广泛的应用。
2. 产品零部件设计在工业产品的设计中，零部件设计是一个非常重要的环节。
利用遗传算法对零部件进行设计，可以大大提高产品的性能和生产效率。
例如，在工程机械领域中，利用遗传算法对关键零部件进行设计，可以有效提高机器的工作效率和降低维修成本。
3. 工艺参数优化在工业产品的制造过程中，往往需要优化各种工艺参数，以提高生产效率和降低成本。
利用遗传算法对工艺参数进行搜索和优化，可以提高生产效率和降低开发成本。
例如，在电子产品制造领域中，利用遗传算法对印刷电路板的工艺参数进行优化，可以降低制造成本和提高产品质量。
遗传算法在制造业优化设计中的应用
遗传算法在制造业优化设计中的应用随着工业化进程的加速, 制造业已经成为国家经济发展的重要产业之一。
对于制造业产品的优化设计和生产效率方面的提高，是制造业提升自身质量和竞争力的重要手段。
而遗传算法则是一种高效的优化算法，它已被广泛应用于制造业的设计优化中。
本文将探讨遗传算法在制造业优化设计中的应用。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程并实现优化搜索的算法。
它是通过模拟生物进化过程中的“自然选择、交叉和突变”等基本过程，利用群体智能的思想生成很多解，并允许这些解以一种类似于自然进化的过程进行种群进化和优胜劣汰。
最后获得良好的解决方案，以此达到多种可行解的优化问题的目的。
使用遗传算法进行优化的一般过程如下：（1）初始化种群：通过某些方法随机生成一组初始解向量。
（2）计算适应度值：将所有生成的解向量带入目标函数中计算其质量，并为每个解向量分配一个适应度值。
（3）选择操作：根据适应度值，选择一定数量的个体组成新的种群。
（4）交叉操作：对被选择的个体进行交叉，生成新的解向量，加入新的种群。
（5）突变操作：对新种群中的个体进行突变操作，以增加个体间的多样性。
（6）重复操作：不断重复上述操作，直到达到一定停止条件。
（7）输出最优解：最终得到适应度值最优的解向量并输出。
二、1. 零件优化设计在加工制造方面，零件加工的优化设计是非常关键的。
常规的人工设计方法存在着工作量大、时间长、成本高等缺点。
而使用遗传算法进行零件设计的优化，能够大大节约设计周期，提高设计精度。
例如, 在车联网汽车行业中，使用优化算法提高零件（如轮毂、制动器等）生产时，可以制定合适的工艺路径和工艺参数，从而提高工效和优化产品性能。
2. 设备配置优化设备配置的优化是制造企业优化生产工艺的关键因素之一。
在制造企业中，通过运用遗传算法来优化设备的配置，可降低计算复杂度，提高设备的效率和工作周期，同时还能优化设备之间的协作，提高生产效率。
例如，一些工厂中的合理配置机床和设计处理流程，能够降低停机时间和设备损坏率，避免资源浪费和工艺瓶颈的产生，从而能缩短生产周期，降低生产成本。
遗传算法在工程优化中的应用技巧分享
遗传算法在工程优化中的应用技巧分享引言：工程优化是指通过改进和优化设计方案，以达到最佳的性能、成本、效率等目标。
在现代工程领域，遗传算法已经成为一种非常有效的优化方法。
本文将分享一些遗传算法在工程优化中的应用技巧，希望能够对读者有所启发。
1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于生物进化理论的优化方法。
它模拟了自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
遗传算法的基本原理包括个体表示、适应度评估、选择操作、交叉操作和变异操作等。
2. 个体表示在工程优化中，个体表示通常是一组设计变量的取值。
例如，在优化一个机械结构的设计时，个体可以表示为一组参数，如材料的选择、尺寸的设定等。
个体的表示方式直接影响到遗传算法的搜索效率，因此需要根据具体问题进行选择。
3. 适应度评估适应度评估是遗传算法中非常重要的一步，它用于评估每个个体的优劣程度。
在工程优化中，适应度函数通常是根据设计目标和约束条件来定义的。
例如，在优化一个电路的设计时，适应度函数可以是电路的性能指标，如功耗、速度等。
4. 选择操作选择操作是指根据个体的适应度值选择优良个体的过程。
在遗传算法中，选择操作通常使用轮盘赌选择或竞争选择等方法。
在工程优化中，选择操作的目标是保留适应度高的个体，以便它们能够参与下一代的繁殖。
5. 交叉操作交叉操作是指将两个个体的染色体进行交换，以产生新的个体。
在工程优化中，交叉操作可以通过交换设计变量的取值来生成新的设计方案。
交叉操作的目标是保留父代个体中优良的特征，并引入新的变化，以增加搜索空间的多样性。
6. 变异操作变异操作是指对个体的染色体进行随机变化，以引入新的个体。
在工程优化中，变异操作可以通过微调设计变量的取值来生成新的设计方案。
变异操作的目标是增加搜索空间的多样性，以避免陷入局部最优解。
7. 参数设置在使用遗传算法进行工程优化时，合适的参数设置对算法的性能影响很大。
例如，种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等参数都需要根据具体问题进行选择。
遗传算法在工程优化设计中的实际应用案例解读
遗传算法在工程优化设计中的实际应用案例解读引言：在工程设计领域中，优化设计是一项至关重要的任务。
优化设计旨在找到最佳的设计方案，以满足给定的性能要求和约束条件。
然而，由于设计空间的复杂性和约束条件的多样性，传统的优化方法常常难以找到全局最优解。
遗传算法是一种生物启发式算法，通过模拟自然进化过程，能够在设计空间中搜索多个可能的解。
本文将结合实际工程案例，详细解读遗传算法在工程优化设计中的应用。
案例一：飞机翼结构优化设计飞机翼结构的优化设计是航空工程中的一个重要问题。
通常，工程师需要考虑飞机翼的外形、结构强度、重量等多个要素。
以最小化飞机翼的重量为目标，同时满足结构强度要求和其他约束条件为前提，可以使用遗传算法来进行翼型的优化设计。
在遗传算法中，首先需要定义基因编码方式，也就是如何表示可能的解。
可以使用二进制编码来表示翼型的形状参数。
然后，通过选择、交叉和变异等操作来模拟进化过程。
选择操作会按照适应性函数对解进行评估，并选择具有较好适应度的解作为父代。
交叉和变异操作可以增加解的多样性，以便更好地搜索解空间。
最后，根据适应性函数的评估结果，不断迭代进化，直到满足优化设计的要求为止。
通过遗传算法进行飞机翼结构的优化设计，可以找到具有较低重量和较好结构强度的解。
此外，遗传算法还具有并行计算的能力，在求解大规模问题时具有较好的效果。
案例二：电力系统规划电力系统规划是一个复杂的工程优化问题，涉及到发电厂的选择、变电站的布置、输电线路的规划等多个方面。
在电力系统规划中，目标通常是最小化总系统成本，同时满足供电可靠性和其他约束条件。
遗传算法在电力系统规划中的应用主要体现在多目标优化设计方面。
由于电力系统规划问题涉及到多个指标，如系统成本、供电可靠性和环境影响等，常常存在多个相互冲突的目标。
传统优化方法可能只能找到单一的最优解，不能很好地平衡多目标。
而遗传算法通过维护一个解的群体，并通过选择和交叉等操作产生新的解，可以在多目标优化设计中找到一系列的解，形成一个解空间。
遗传算法在物流优化中的实际应用
遗传算法在物流优化中的实际应用物流优化是现代物流管理中至关重要的一环，通过合理规划和优化物流网络，可以提高物流效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
而遗传算法作为一种基于生物进化原理的优化算法，正逐渐在物流优化中得到广泛应用。
遗传算法的基本原理是通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，从初始解集合中寻找最优解。
在物流优化中，遗传算法可以应用于多个方面，包括路径规划、车辆调度、仓库布局等。
首先，遗传算法在路径规划中的应用。
路径规划是物流中的核心问题之一，涉及到如何选择最佳路径以最小化运输成本和时间。
传统的路径规划算法往往只能找到局部最优解，而遗传算法则可以通过不断迭代和优化，找到全局最优解。
通过将路径划分为基因编码，然后通过遗传算法的交叉和变异操作，可以生成新的路径解，并通过适应度函数评估其优劣，最终找到最佳路径。
其次，遗传算法在车辆调度中的应用也十分重要。
车辆调度是物流中的关键环节，涉及到如何合理安排车辆的路线和装载，以最大程度地提高运输效率。
传统的车辆调度算法往往只能找到近似最优解，而遗传算法则可以通过不断迭代和优化，找到更优的调度方案。
通过将车辆调度问题转化为基因编码，然后通过遗传算法的交叉和变异操作，可以生成新的调度解，并通过适应度函数评估其优劣，最终找到最佳调度方案。
另外，遗传算法在仓库布局中的应用也非常有效。
仓库布局的合理规划可以提高仓库的运作效率和货物存储容量。
传统的仓库布局算法往往只能找到局部最优解，而遗传算法则可以通过不断迭代和优化，找到全局最优解。
通过将仓库布局问题转化为基因编码，然后通过遗传算法的交叉和变异操作，可以生成新的布局解，并通过适应度函数评估其优劣，最终找到最佳仓库布局。
除了上述应用，遗传算法还可以在其他物流优化问题中发挥作用，如货物配送、库存管理等。
通过将这些问题转化为基因编码，然后通过遗传算法的优化过程，可以得到更优的解决方案。
然而，虽然遗传算法在物流优化中具有广泛应用的潜力，但也面临一些挑战。
遗传算法在工业优化问题中的应用探究
遗传算法在工业优化问题中的应用探究遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，适用于解决复杂的工业优化问题。
它通过模拟生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化求解问题的解。
本文将探讨遗传算法在工业优化问题中的应用，并分析其优势和局限性。
遗传算法最早由美国的Holland于20世纪60年代提出，并在问题求解中得到广泛应用。
它模拟了生物进化中的选择、交叉和变异等操作，通过不断迭代的过程，逐步优化求解问题的解。
在工业优化问题中，遗传算法具有以下应用优势：首先，遗传算法具有适应性强的优势。
遗传算法通过对问题解空间进行搜索，从初始种群中选择出较优的个体，并通过交叉和变异操作对个体进行改良，从而使优秀的个体逐渐积累，达到优化问题解的效果。
这种自适应性的优势使得遗传算法在复杂的工业优化问题中能够找到全局最优解或接近最优解的解。
其次，遗传算法具有较强的并行性。
遗传算法的优化过程是通过对种群中的个体进行操作和评估来进行的。
这使得遗传算法在并行计算环境下能够实现高效的求解。
在工业优化问题中，由于问题规模通常较大，需要进行大量的计算，而遗传算法的并行性能可以充分利用大规模计算资源，加快求解速度，提高效率。
再次，遗传算法能够处理多目标优化问题。
在实际的工业优化问题中，往往存在多个冲突的目标。
遗传算法通过引入适应度函数来对多个目标进行衡量，并通过选择操作使种群向多个目标的最优解靠近。
这种多目标优化能力使得遗传算法在工业优化问题中能够找到一个有效的解集，提供决策者多个可行的优化方案供其选择。
然而，遗传算法在工业优化问题中也存在一些局限性。
首先，遗传算法对问题解空间的采样依赖于初始种群的设置。
如果初始种群的设置不合理，可能导致算法陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
因此，在实际应用中，需要通过调整参数和合理的初始种群设计来提高算法的效果。
其次，遗传算法在求解高维复杂问题时，由于问题规模的增加，搜索空间呈指数级增长，可能导致算法的求解时间变长。
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运态性能好 。
3 送料机构优化的一般步骤
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
第 3 期 税清路等 : 遗传算法在缝纫机送料机构优化设计中的运用 ( 1) 从机构设计过程中 ,拟订出机构设计问题 ,明确设 计要求 ,确定原始数据 ,估计预期的设计结果 ,并按照机构的 传动原理 ,拟订机构运动简图 。
(5) 为了使最优设计方案符合实用 ,一方面要对设计结
下送料机构的设计就是要找一组设计变量 , 使它满足 : 第一 ,送料牙在机针插入缝料时 ( 取上轴正转 90 度 ) 和机针 脱离缝料时 ( 取上轴正转 270 度) 与机针在同一位置 ( x 方向 坐标) ,从而保证送料的同步性 。第二 ,为了保证送料的稳定 性 。送料牙姿态要尽量水平 ,即送料牙在 90 度时的位置与 在 270 度时的位置应在同一高度 ( y 方向坐标 ) 。因此 ,应以 送料牙与机针在 90 度时 270 度时的 x 方向位置差最小和 y 方向位置差最小为目标函数 。 设机针在 90 度在和时和在 270 度时的 x 坐标分别为 :
摘 要 : 送料机构是缝纫机四大机构中最复杂 、 最重要的机构 。送料机构设计的好坏直接影响到整机的缝纫 性能 。采用遗传算法 ( GA) 对送料机构进行参数优化设计 ,从而得到比较理想的送料机构运动尺寸 ,大大改善缝纫 机的送料性能 。 关键词 : 送料机构 ; 优化设计 ; 遗传算法 中图分类号 : TH112 TS941. 562 文献标识码 :A
chrom ,个体适应度 fitness ,个体对应的变量 varible ,交叉位置 xsite ,以及记录父个体编号 parent [ 2 ] 等 。为记录进化历代最
0 . 5 F1 ( X) + 0 . 5 F2 ( X)
5. 1 下送料机构的要求
如图 2 所示 ,有这样一种送料机构 ,上轴 A 以速度ω 旋 转时 , 在上轴的驱动下 , 经过多级机构的传动 , 送料机构的输 出由送料牙 Q 和机针 P 来实现 。送料牙和机针的输出轨迹 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reseof Genetic Alogorithm in Optimal Design of the Se wing Machine Feeding Mechanism
SHU Qing2lu1 , ZOU Hui2jun2
( 1. Shanghai Huaigong No. 3 Sewing Machine Factory ,shanghai 201103 ,China ; 2. School of Mechanical Engineering ,Shanghai Jia Tong University ,shanghai 200030 ,China)
Abstract : The Feeding mechanism is t he most complicated and important among t he four main mechanism of sewing machine. The function of a sewing machine will be directly affected by t he advantages or disadvantages of its design. This paper discussed how to optimize t he feeding mechanism wit h optimize design met hods of Genetic Algorit hm. Sequentially , a more ideal program will be obtained. Key words :feeding mechanism ;optimal design ,genetic algorit hm
上的工作段以大曲率半径的凸曲线为好 ,并且在此段中水平 速度分量的变化越小越好 ,至于送料牙在针板下的轨迹不必 有什么严格的要求 ,只要低于针板 0. 2mm 下即可 。
(3) 送料牙上升轨迹和下降轨迹的速度尽量快 , 这样
影响搜索方向的目标函数的相应的适应度函数 。
(4) 遗传算法强调概率转换规则 ,而不是确定的转换
第 21 卷第 3 期 2005 年 06 月
机械设计与研究 Machine Design and Research
Vol. 21 No. 3 J un. ,2005
文章编号 :100622343 ( 2005) 032092203
遗传算法在缝纫机送料机构优化设计中的运用
税清路1 , 邹慧君2 ( 1. 上海惠工缝纫机三厂 技术中心 ,上海 201103 ;2. 上海交通大学 机械与动力工程学院 ,上海 200030)
▲ 图2
94
机械设计与研究 第 21 卷 在满足这些要求的解中再随机地选取样本 。这样选择初始
2
则 y 方向位置差的目标函数为 :
F2 ( x ) = ( Y 1 - Y 2 )
种群可使遗传算法更快地到达最优解 。
( 4) 算法设计与实现过程
由于送料牙与机针的同步性和送料牙的送料姿态同等重要 , 对于这样一个二目标函数 , 可以取相同的加权因子 0. 5 , 则 送料机构的最终目标函数为 :
F ( x) = =
本下送料机构优化的遗传算法采用 C 语言程序 ,下面算 法的主要过程进行介绍 : ① 数据结构与遗传算法参数 基本遗传算法处理的对象主要是个体 ,因此设计了结构 变量 individual 来描述个体信息 , 其中包括个体的染色体串
送料牙作向前推进的送料动作时 ,送料牙齿面应始终高出针 板平面 ( 一般需 0. 2mm) 与缝料接触 。
(5) 应能随时实现正倒双向送料 ,并保证倒顺的一致
性。
(6) 送料长度和送料牙的高度应分别单独可调 , 且在
调节送料长度时 ,对送料牙的抬牙高度影响应尽可能小 。
( 7) 送料机构结构合理 ,传动平稳 , 能适应高速运转 ,
(2) 为实现送料牙的平稳送料 ,送料牙轨迹在其针板
素 :染色体表示 ( 参数编码) ; 初始群体的生成 ; 适应度函数的 设计 ; 遗传操作设计 ; 终止准则 。
1. 2 遗传算法的优点 ( 1) 自组织 、 自适应和自学习性 ( 智能型) 。 ( 2) 遗传算法的本质并行性 。 (3) 遗传算法不需要求导或其他辅助知识 , 而只需要
5. 2 下送料机构运动学分析
建立目标函数 。在这项工作中 ,应首重分析设计自由度对设 计指标的影响 ,估计出设计变量的取值范围 。总之 , 应该建 立正确的数学模型 , 减少设计变量数和简化目标函数的形 式。
(3) 根据设计变量和约束条件的多少 、 目标函数的形
本送料机构需要求出机针 P 和送料牙 Q 的运动轨迹的 数学模型 。由于计算公式很长 ,本文不作详细分析 。
T x 3 , …, x n ] ( 运动学尺寸 ) , 使在规定的运动范围 [ q0 , qm ]
内 , 机构函数 f ( X , q) 和预期函数 f E ( q) 的均方根差
Δ=
∫[ f ( X , q) m
q
q
f E ( q) ]2 d q
o
qm - q0
→ min
5 缝纫机下送料机构优化举例
4 送料机构优化的一般问题
根据缝纫机送料机构的运动要求 ,缝纫机送料机构的优 化设计常以某点的轨迹或某连杆的角度为主建立目标函数 。 例如 ,在图 1 中 ,要求机构连杆 P 点的轨迹 y = f ( x ) 复演预 期的轨迹曲线 y E = f E ( x )
设送料牙在 90 度时和在 270 度时的 x 坐标分别为 :
( 2) 确定设计变量 、 约束条件 ,并根据主要的设计指标
93
为图 2 所示的两个类似于椭圆的曲线 。根据综合送料平缝 机的送料要求 , 当机针刺入缝料时以及与送料牙一起向前运 动的过程中 , 要保证机针与送料牙送料的同步性 , 也即两者 在水平方向的位移要保持一致 ; 否则的话 , 机针相对于送料 牙要么超前 , 要么滞后 , 这样都会刺坏缝料 。另外一个要求 是送料牙轨迹姿态要尽量处于水平状态 , 这样有助于平稳送 料和提高送料的有效长度 。
1. 3 遗传算法的应用 ( 1) 函数优化 ; 函数优化是遗传算法的经典应用领域 。 ( 2) 组合优化 ; ( 3) 生产高调问题 ; ( 4) 自动控制 ; ( 5) 机器人智能控制 ; ( 6) 图像处理和模式识别 ; ( 7) 人工寿命 ;
收稿日期 :2004 - 12 - 07
5. 3 下送料机构优化设计的数学模型 5. 3. 1 目标函数的建立
式和非线性程度 ,选用最优化方法 ,拟订计算流程图 。
( 4) 拟订初始设计方案 ,通常有两种方法 : 一种是用近
似设计法 ( 如作图法或解析法 ) 取得一个较好的初始设计方 案 ;另一种是任意取一个设计方案 ,这个方案不一定是好的 或比较好的设计方案 。不论是用哪一种方法产生初始方案 , 通过优化设计 ,均可以取得最优方案 。但所占用的计算时间 却有很大的差别 ,前者比较节省机时 。
X1 , X2
则 x 方向位置差的目标函数为 :
F1 ( x) = ( X 1 - X O1 ) 2 + ( X 2 - X O2 ) 2
设送料牙在 90 度时和在 270 度时的 y 坐标分别为 :
Y1 , Y2
▲ 图1
设预期函数为 f E ( q) , 机构产生的函数为 f ( X , q) 。用 优化设计方法 , 就是要这样确定一组设计变量 X = [ x 1 , x 2 ,