基于遺傳算法的大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)論文
1 引言
隨著工業(yè)水平的不斷提高，振動(dòng)篩的類型也不斷增多，工業(yè)水平的發(fā)展對振動(dòng)篩的質(zhì)量也提出了更高的要求。目前，振動(dòng)篩正朝著大型化的方向發(fā)展，大型圓振動(dòng)篩的處理能力不斷增強(qiáng)，對大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)也是至關(guān)重要的，傳統(tǒng)的振動(dòng)篩設(shè)計(jì)方法并不能獲得最優(yōu)的參數(shù)，為了能夠提高大型圓振動(dòng)篩的性能，應(yīng)該選擇一種行之有效的技術(shù)對其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。遺傳算法是一種智能優(yōu)化算法，可以通過適應(yīng)度選擇交叉和突變概率，在解決優(yōu)化問題時(shí)具有較高的收斂效率，傳統(tǒng)的遺傳算法具有容易陷入早熟的缺陷，無法獲得全局最優(yōu)解，因此，可以通過遺傳算法的基本參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，避免傳統(tǒng)遺傳算法的缺陷，因此，將改進(jìn)遺傳算法應(yīng)用于大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)中是切實(shí)可行的，通過大型圓振動(dòng)篩優(yōu)化的目標(biāo)設(shè)計(jì)改進(jìn)遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，并且設(shè)計(jì)相應(yīng)的大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)流程。
2 大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)模型
（1）大型圓振動(dòng)篩的選材
�。�2）大型圓振動(dòng)篩的技術(shù)參數(shù)
�。�3）大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型
3 改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化流程
遺傳算法屬于一種智能算法，應(yīng)用成功地應(yīng)用于許多領(lǐng)域中，為了能夠提高大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)效果，將改進(jìn)的遺傳算法應(yīng)用于其優(yōu)化設(shè)計(jì)中。傳統(tǒng)的遺傳算法存在早熟現(xiàn)象，因此，對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。為了能夠提高遺傳算法的優(yōu)化性能，將混沌優(yōu)化理論和遺傳算法融合起來提出了改進(jìn)的遺傳算法，該算法的.思路為：通過混沌序列生成初始種群，在優(yōu)化空間中依據(jù)遺傳算法的基本流程對尋優(yōu)精度進(jìn)行自適應(yīng)地進(jìn)行調(diào)節(jié)，進(jìn)而可以極大地提升遺傳算法的尋優(yōu)性能，提高大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)效率。改進(jìn)的遺傳算法能夠采用有效的優(yōu)化方法，不僅能夠確保種群的多樣性，而且能夠較好地避免算法陷入局部最優(yōu)，從而能夠獲得全局最優(yōu)解。
4 算例分析
為了驗(yàn)證改進(jìn)遺傳算法的有效性，以某大型圓振動(dòng)篩為例，進(jìn)行其優(yōu)化設(shè)計(jì)，大型圓振動(dòng)篩的原始尺寸如下所示：篩面的寬度為4m，參振的質(zhì)量為4500kg，大型圓振動(dòng)篩的軸承摩擦因子為0.0035，軸承的阻尼因子為0.35，物料的松散密度為3.5t/m3，傳動(dòng)效率為96%，激振器的軸直徑為0.25m，篩面上的物料層厚度為0.2m。
5 結(jié)論
為了能夠提高大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化效率，將混沌優(yōu)化算法和遺傳算法結(jié)合起來提出改進(jìn)遺傳算法，并且將其應(yīng)用于大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，構(gòu)建了大型圓振動(dòng)篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，定義了其優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件，并且設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)流程，通過仿真分析可以看出，改進(jìn)遺傳算法能夠有效地降低大型圓振動(dòng)篩的單位產(chǎn)量的功耗，從而能夠提高大型圓振動(dòng)篩的生產(chǎn)效率。
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