基于智能優(yōu)化算法的圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計方法的研究及其CAD系統(tǒng)的開發(fā).pdf

1、本論文針對傳統(tǒng)優(yōu)化算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計存在的不足，嘗試用智能優(yōu)化算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計。根據(jù)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計實際情況，改進了基本遺傳算法和經(jīng)典模擬退火算法，分別用改進的模擬退火算(Improved SimulatedAlgorithms簡稱ISA)、改進的遺傳算法(Improved Genetic Algorithms簡稱IGA)、遺傳模擬退火算法(Genetic Simulated Annealing簡稱GsA)實現(xiàn)

2、圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計。最后開發(fā)了圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計CAD系統(tǒng)，并將綜合約束函數(shù)雙下降法(SynthesizedConstrained Dual Descent Method簡稱SCDD法)、改進的遺傳算法、改進的模擬退火算法、遺傳模擬退火算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計作為系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計主模塊底下的四個子模塊。全文共分為六章，主要內(nèi)容如下： 第一章介紹了軸承設(shè)計的發(fā)展現(xiàn)狀及國內(nèi)外智能優(yōu)化算法的發(fā)展情況和研究動態(tài)，指出了國內(nèi)現(xiàn)有軸承C

3、AD軟件存在的不足，在此基礎(chǔ)上提出了論文的研究內(nèi)容。 第二章給出了圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型，闡述了傳統(tǒng)優(yōu)化算法，選擇綜合約束函數(shù)雙下降法實現(xiàn)圓錐滾子優(yōu)化設(shè)計，并對其存在的不足進行了分析。 第三章給出了模擬退火算法的理論基礎(chǔ)，然后用經(jīng)典模擬退火算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計，通過仿真經(jīng)典模擬退火算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計的過程，分析其存在的不足，將抽樣過程分為粗搜索階段和精細搜索階段，并對兩個階段采用不同的領(lǐng)域函數(shù)和

4、不同的搜索策略，同時還借鑒了遺傳算法中的優(yōu)解保留策略。試驗結(jié)果表明，改進的模擬退火算法克服了傳統(tǒng)算法全局尋優(yōu)能力弱及對初值敏感的缺點。最后將改進的模擬退火算法、經(jīng)典模擬退火算法、綜合約束函數(shù)雙下降法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計的結(jié)果進行了比較和分析。 第四章首先運用基本遺傳算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計，通過仿真基本遺傳算法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計的過程，分析其存在的問題，改進基本遺傳算法，改進的遺傳算法采用實數(shù)編碼，在可行域內(nèi)產(chǎn)生初

5、始化群體，運用退火罰函數(shù)法處理約束，遺傳算子采用算術(shù)雜交算子和非均勻變異算子，并借鑒了優(yōu)解保留策略和構(gòu)造免疫算子的思想。試驗結(jié)果表明，改進的遺傳算法全局尋優(yōu)能力強于傳統(tǒng)的優(yōu)化算法，效率高于基本遺傳算法。最后將汲取遺傳算法和模擬退火算法優(yōu)點的遺傳模擬退火算法運用到圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計中，并對改進的模擬退火算法，改進的遺傳算法，遺傳模擬退火算法、綜合約束函數(shù)雙下降法實現(xiàn)圓錐滾子軸承優(yōu)化設(shè)計的結(jié)果進行了比較和分析。 第五章為圓錐滾子軸