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基于遺傳算法的大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)論文

時間:2021-06-12 14:13:07 論文 我要投稿

基于遺傳算法的大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)論文

  1 引言

基于遺傳算法的大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)論文

  隨著工業(yè)水平的不斷提高,振動篩的類型也不斷增多,工業(yè)水平的發(fā)展對振動篩的質(zhì)量也提出了更高的要求。目前,振動篩正朝著大型化的方向發(fā)展,大型圓振動篩的處理能力不斷增強(qiáng),對大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)也是至關(guān)重要的,傳統(tǒng)的振動篩設(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)用于大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)中是切實(shí)可行的,通過大型圓振動篩優(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)的大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)流程。

  2 大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)模型

 。1)大型圓振動篩的選材

 。2)大型圓振動篩的技術(shù)參數(shù)

  (3)大型圓振動篩的優(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,以某大型圓振動篩為例,進(jìn)行其優(yōu)化設(shè)計(jì),大型圓振動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)用于大型圓振動篩的優(yōu)化設(shè)計(jì)中,構(gòu)建了大型圓振動篩的優(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篩的單位產(chǎn)量的功耗,從而能夠提高大型圓振動篩的生產(chǎn)效率。

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