基于Matlab遗传算法工具箱的圆柱螺旋弹簧模糊可靠性优化设计

格式：pdf
大小：840.65 KB
文档页数：5

下载文档原格式

基于MATLAB的三级圆柱斜齿轮减速器可靠性优化设计

基于MATLAB的三级圆柱斜齿轮减速器可靠性优化设计袁亚辉;张小玲;安宗文;黄洪钟
【期刊名称】《机械》
【年(卷),期】2008(035)009
【摘要】传统的减速器设计是以设计者的经验为基础的,因此设计方案往往不是最优的.为了在不影响性能的基础上实现体积和重量的最小化,本研究运用可靠性设计与优化设计相结合的方法建立了某起重机三级圆柱斜齿轮减速器的可靠性优化设计模型.利用MATLAB优化工具箱具有编程工作量少、语法符合工程设计要求等特点,以减速器箱体壁厚作为自变量.以箱体体积最小为目标函数,在约束函数中充分考虑可靠性的要求,对该减速器进行可靠性优化设计.优化结果表明,可靠性优化是一种更科学、更符合客观实际的设计方法院,而且该方法应用到工程实际中会大幅地节约成本,提经济效益.
【总页数】6页(P6-10,15)
【作者】袁亚辉;张小玲;安宗文;黄洪钟
【作者单位】电子科技大学,机械电子工程学院,四川,成都,610054;电子科技大学,机械电子工程学院,四川,成都,610054;电子科技大学,机械电子工程学院,四川,成
都,610054;电子科技大学,机械电子工程学院,四川,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TK414.4
【相关文献】
1.基于MATLAB的二级圆柱斜齿轮减速器优化 [J], 李克勤;刘小鹏
2.基于MATLAB的斜齿轮传动多目标可靠性优化设计 [J], 樊立梅
3.三级斜齿圆柱齿轮减速器模糊可靠性优化设计 [J], 陈云庭
4.基于可靠性理论的二级圆柱斜齿轮减速器优化设计 [J], 黄皖苏;余勋
5.三级圆柱斜齿轮减速器的模糊优化设计 [J], 张新义;薛元昕
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

圆柱螺旋弹簧优化设计的一种算法

圆柱螺旋弹簧优化设计的一种算法
关春来
【期刊名称】《河南科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】1991(000)001
【摘要】本文给出了圆柱螺旋弹簧优化设计的一种新算法——线性规划算法.圆柱螺旋弹簧优化设计数学模型是一种约束非线性规划模型,经过本文提出的线性变换,
该模型可转换成一个纯粹的线性规捌模型.数值计算结果表明,此法不但收敛速度快、精度高、可靠性好,而且还具有程序结构简单,能获得全局最优解等特点,是弹簧优化设计的一种实用方法.
【总页数】1页(P41)
【作者】关春来
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TH135.1
【相关文献】
1.基于遗传算法和复合形法的圆柱螺旋弹簧优化设计 [J], 王晖;卫瑞元
2.一种基于遗传算法的抽油机优化设计算法 [J], 李克清;周敬才;汪建华
3.基于Matlab遗传算法工具箱的圆柱螺旋弹簧模糊可靠性优化设计 [J], 宋茂福;
赵勇
4.基于免疫算法的圆柱螺旋弹簧模糊优化设计 [J], 张进华;张鄂
5.基于混合遗传模拟退火算法的圆柱螺旋弹簧优化设计 [J], 刘昌领;罗晓兰;田红平;赵宏林;段梦兰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于MATLAB的三级圆柱斜齿轮减速器可靠性优化设计_袁亚辉

2.1 目标函数和设计变量的确定
2.1.1 设计变量的确定一般地，齿轮减速器的所有影响设计质量的独立设计参数，如齿轮的齿数、模数、螺旋角、齿宽和变位系数以及各级中心距等结构尺寸都应作为设计变量。但过多的设计变量会增加计算的工作量和
X=[mn1, mn2, mn3, z1, z2, z3, z4, z5, b1, b2, b3, ds1, ds2, ds3, ds4, β12, β34, β56, δ]T =[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19]T 2.1.2 目标函数的确定目标函数是以设计变量来表示设计所要追求的某种性能指标的解析表达式，用来评价设计方案的优劣程度。本文以减速器上下箱体体积来近似整个减速器的体积。因此，目标函数为减速器上下箱
·6·
设计与研究
机械
2008 年第 9 期总第 35 卷
基于 MATLAB 的三级圆柱斜齿轮减速器可靠性优化设计
袁亚辉，张小玲，安宗文，黄洪钟
（电子科技大学机械电子工程学院，四川成都 610054）摘要：传统的减速器设计是以设计者的经验为基础的，因此设计方案往往不是最优的。为了在不影响性能的基础上实现体积和重量的最小化，本研究运用可靠性设计与优化设计相结合的方法建立了某起重机三级圆柱斜齿轮减速器的可靠性优化设计模型。利用 MATLAB 优化工具箱具有编程工作量少、语法符合工程设计要求等特点，以减速器箱体壁厚作为自变量，以箱体体积最小为目标函数，在约束函数中充分考虑可靠性的要求，对该减速器进行可靠性优化设计。优化结果表明，可靠性优化是一种更科学、更符合客观实际的设计方法，而且该方法应用到工程实际中会大幅地节约成本，提高经济效益。关键词：MATLAB；减速器；可靠性；优化设计中图分类号：TK414.4+3 文献标识码：A 文章编号：1006－0316 (2008) 00－0006－06

基于遗传算法的弹簧的优化设计

基于遗传算法的弹簧的优化设计
卢兰光
【期刊名称】《机械》
【年(卷),期】2000(027)0Z1
【摘要】采用一种现代的优化算法-遗传算法对弹簧进行优化设计,优化设计的结果证明遗传算法在弹簧的设计中同样有效.
【总页数】2页(P122-123)
【作者】卢兰光
【作者单位】武汉交通科技大学,武汉,430063
【正文语种】中文
【中图分类】TH12
【相关文献】
1.基于遗传算法的少片变截面钢板弹簧优化设计 [J], 乐文超;王森;朱晓;谢桃新
2.基于MATLAB实现遗传算法的膜片弹簧优化设计 [J], 陈淑鑫;程兴旺
3.基于遗传算法的膜片弹簧的模糊优化设计 [J], 唐华林;王剑彬
4.基于遗传算法的空气弹簧优化设计 [J], 乐文超;葛征
5.基于遗传算法的并联弹簧机构的优化设计 [J], 苏鹏;伦庆龙;袁伟亮;龙忠杰;李剑;杨洋
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用

[x, fval] = ga(fun, 1,,,,,,,, options);
%输出结果
disp(['x = ', num2str(x)]);
disp(['f(x) = ', num2str(fval)]);
在上述代码中，我们首先定义了目标函数，然后设置了遗传算法的参数，包括种群规模、最大迭代次数、交叉概率和变异概率。接下来，我们使用 optimoptions函数初始化遗传算法，并传入目标函数和参数设置。最后，我们使用ga函数求解最小值点，并输出结果。
在使用遗传算法工具箱进行函数优化时，需要注意以下问题：
1、适应度函数的设计：适应度函数是评价个体优劣程度的指标，必须合理设计以满足优化问题的需求。
2、种群规模和迭代次数的设定：种群规模和迭代次数是影响遗传算法性能的关键参数，需要根据问题规模和复杂度进行合理设定。
3、交叉和变异操作的控制：交叉和变异操作是遗传算法的核心操作，需要合理控制以保持算法的搜索能力和避免陷入局部最优解。
在定义了目标函数和约束条件之后，我们可以使用Matlab提供的ga函数来运行遗传算法。ga函数将根据指定的目标函数和约束条件，使用遗传算法搜索最优解。在运行过程中，我们可以使用Matlab提供的动画功能来实时查看遗传算法的迭代过程。
除了使用Matlab遗传算法优化工具箱来解决常规的优化问题外，还可以将其应用于其他领域。例如，在机器学习领域中，可以使用遗传算法来优化神经网络的连接权值和结构；在控制系统领域中，可以使用遗传算法优化控制系统的参数和结构；在图像处理领域中，可以使用遗传算法优化图像处理的算法和参数等。
通过本次演示的介绍，希望能使读者更好地理解和应用遗传算法工具箱解决实际优化问题。

如何利用Matlab进行遗传算法优化

如何利用Matlab进行遗传算法优化引言：遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决优化问题的方法，它模拟了自然界中的遗传、变异和选择等机制。

Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的函数和工具箱，方便用户实现遗传算法的优化过程。

本文旨在介绍如何利用Matlab进行遗传算法优化，从理论基础到实际应用进行详细阐述。

1. 遗传算法基础1.1 遗传算法的原理遗传算法基于生物进化的概念，通过模拟基因的遗传和进化过程，逐步搜索最优解。

其基本原理包括种群的初始化、选择操作、交叉操作和变异操作。

1.2 遗传算法的基本流程首先，需要根据问题设定种群的个体数目、编码方式等参数。

然后，通过初始化操作生成初始种群。

接下来，根据适应度函数评估种群中每个个体的适应度。

然后，根据选择操作和交叉操作，生成后代个体。

最后，通过变异操作引入新的个体。

此外，还需要设置终止条件，如最大迭代次数或达到了预定的最优解。

2. Matlab中的遗传算法工具箱Matlab提供了一个名为"Global Optimization Toolbox"的工具箱，包含了大量用于优化问题的函数和工具。

其中，遗传算法优化工具是其中之一。

该工具不仅提供了基本的遗传算法函数，还提供了优化过程的可视化等辅助功能。

3. 使用Matlab进行遗传算法优化的步骤3.1 问题建模与变量定义在使用Matlab进行遗传算法优化之前，首先需要建立数学模型，并定义相关变量。

这包括目标函数的定义、约束条件的设定等。

例如，假设要优化的问题是求解一个函数的最小值，可以将目标函数定义为一个Matlab函数并用符号表达式表示。

3.2 设置遗传算法参数在使用Matlab进行遗传算法优化时，需要设置一些参数，如种群个体数目、交叉概率、变异概率、终止条件等。

这些参数的选择会影响到最终结果，需要根据具体问题进行合理选择。

3.3 编写优化代码在Matlab中，可以使用遗传算法工具箱提供的函数，如ga函数，来进行遗传算法优化。

基于模糊可靠度约束的单级圆柱齿轮减速器的多学科协同优化设计

周为民林国湘１谢文叶进宝，２
（南华大学机械工程学院，阳４１０）（湖南科技经贸职业学院衡阳４１０）衡２０１２０１Ｍｕｔｉｃｐｉａｙｃｌｂｒｔｅｏｔｚｔｎｄｓｇｆｉｌｙｉｄｒｇａｐｅｌｄｓｉｌｒｏｌｏａｉｐｉａｉｅｉｎｏｓｍｐｅｃｃｎｅｅｒｓｅｄｉｎａｖｍｉｏａ
机械设计与制造
１８８文章编号：０１３９（０１０ — １８．１０ — ９７２１）９０８一２０ＭａｈｎｒＤｅｉｎｃｉｅｙｓｇ＆Ｍａｕａｔｒｎｆｃｕｅ
第９期２１年９月０１
基于模糊可靠度约束的单级圆柱齿轮减速器的多学科协同优化设计米
，
Ｈｅｇａｇ４１０，ｈｎ）ｎｙｎ２０１Ｃｉａ
；” 【 —：多学优一计要用一一复统优化计问些喜研、§ ＾摘 ——协同化设主— 小＾要】皇二科＂来解决杂系的设 — 近—十十— 一年来． — 题也善 — ～署｛｝学协同化设法科优计方应用于级圆齿速器设计中但与以单柱轮减的，往的常化方法样，规优一在减速｛；的学协同化计中未虑计一基参模性散因，充考单｛器多科优设，考设中些本数的糊和离性，此在分虑了级；圆齿速器设参数模糊和随性的础结新近展起来学优化方法，柱轮减各计的性机基上，合发的多科设计；

MATLAB中的遗传算法优化方法介绍与应用

MATLAB中的遗传算法优化方法介绍与应用引言遗传算法是一种模拟自然进化和基因遗传规律的优化方法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化问题的解。

在MATLAB中，遗传算法是一种强大的优化工具，被广泛应用于各个领域的问题求解。

本文将介绍遗传算法的基本原理、MATLAB中的实现方法以及一些应用示例。

一、遗传算法的基本原理1.1 遗传算法的基本原理遗传算法基于达尔文的进化论和遗传学原理，通过模拟自然界生物种群的遗传和进化过程，以求得问题的最优解。

遗传算法的基本原理包括以下几个步骤：（1）初始化种群：随机生成一组个体，每个个体都代表问题的一个解。

（2）适应度评价：根据问题的要求，对每个个体进行适应度评价，评估其解的优劣程度。

（3）选择操作：根据适应度评价结果，选择一些个体作为父代，用于产生下一代个体。

（4）交叉操作：将选中的父代个体进行交叉，生成新的子代个体。

（5）变异操作：对部分子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加搜索范围。

（6）更新种群：将子代和部分父代个体合并，形成新的种群。

（7）终止条件判断：判断是否达到终止条件，如果满足，则输出最优解；否则，返回第（2）步。

1.2 MATLAB中的遗传算法工具箱MATLAB提供了遗传算法工具箱，用于实现遗传算法的各个步骤。

通过利用该工具箱提供的函数和操作，用户可以方便地构建自己的优化问题，并应用遗传算法进行求解。

下面是一些常用的MATLAB函数：（1）gamultiobj：多目标遗传算法函数，用于多目标优化问题求解。

（2）ga：单目标遗传算法函数，用于单目标优化问题求解。

（3）GADefaults：遗传算法的默认参数设置。

（4）fitnessfcn：适应度函数，用于评估个体的适应度。

（5）crossoverfcn：交叉函数，用于实现个体的交叉操作。

（6）mutationfcn：变异函数，用于实现个体的变异操作。

（7）selectionfcn：选择函数，用于实现个体的选择操作。

基于混合遗传模拟退火算法的圆柱螺旋弹簧优化设计

ｎｅａｌｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｓｐｒｉｎｇ ’ Ｓｖｏｌｕｍｅｃａｌ —
ｃｕｌａｔｅｄｂｙｔｈｅａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｇｅ —
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐｒｉｎｇ；ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｄｅｓｉｇｎ；ａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｓｉｍｕｌａ — ｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ
ｔｈａｎｔｈａｔｏｆ
随机方向法、模拟退火算法和遗传算法所计算的结
果进行了比较。结果表明，与复合形法相比，经过混合遗传模拟退火算法优化得到的弹簧体积减小了１６．０１％。
ａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｏｍｐｌｅｘｍｅｔｈｏｄ，ｒａｎｄｏｍｄｉｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎ —
为满足各种设计要求，反复调整修改某些参数最终
形成一组满足所有设计要求的弹簧参数，显然此过程费时费力，容易出错，且弹簧参数设计不合理，不仅给加工制造带来困难，而且影响弹簧的综合性能［１］。而机械优化设计方法通过计算机作精确的计算，满足多种约束条件，不仅可以减轻机械设备自重、降低材料与制造成本，而且可以提高产品质量与

基于MATLAB实现遗传算法的膜片弹簧优化设计

基于MATLAB实现遗传算法的膜片弹簧优化设计
陈淑鑫;程兴旺
【期刊名称】《机械》
【年(卷),期】2016(000)002
【摘要】离合器膜片弹簧是根据汽车离合器的分离需要和结构布置进行设计.运用载荷特性曲线分析了多种约束条件的形变,在参考现存成熟的结构参数基础上提出了一种优化设计数学模型.利用MATLAB对该数学模型优化,稳定储备系数提高了离合器可靠性.通过遗传优化算法实例设计分析结果表明优化设计后的各项参数较优于原设计值.
【总页数】5页(P48-52)
【作者】陈淑鑫;程兴旺
【作者单位】齐齐哈尔大学现代教育技术中心,黑龙江齐齐哈尔161006;哈尔滨工程大学理学院,黑龙江哈尔滨150001;吴江华丰电子科技有限公司工程部,江苏吴江215200
【正文语种】中文
【中图分类】U463.211
【相关文献】
1.基于遗传算法的膜片弹簧的模糊优化设计 [J], 唐华林;王剑彬
2.基于遗传算法的汽车车身焊装夹具优化设计及MATLAB实现 [J], 姚春玲;张俊华;李宝顺
3.基于改进遗传算法的膜片弹簧综合优化设计 [J], 燕展存;王剑彬
4.基于遗传算法的摩擦片和膜片弹簧并行优化设计 [J], 燕展存;王剑彬
5.基于免疫遗传算法的离合器压紧弹簧优化设计及MATLAB实现 [J], 彭琳;张丽莲;杨林楠
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Matlab中的遗传算法与优化技巧

Matlab中的遗传算法与优化技巧遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，可以在许多领域中应用于解决复杂的问题。

Matlab作为一种功能强大的数学建模和仿真工具，提供了丰富的函数库和工具箱，使得遗传算法的实现更加方便和高效。

本文将介绍Matlab中的遗传算法用法，并分享一些优化技巧。

一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

其基本原理源自于达尔文的进化论，通过模拟遗传操作，逐步优化解决方案。

遗传算法包括三个基本步骤：选择、交叉和变异。

选择是基于适应度函数对现有解决方案进行评估和排序，以决定哪些解决方案可以进入下一代。

通常，适应度函数是衡量解决方案质量的指标，越优秀的解决方案适应度越高。

交叉是指将两个优秀的解决方案组合成一个新的解决方案。

这种组合可以通过交换两个解决方案的一部分来实现，从而产生新的解决方案，也称为子代。

变异是指对子代进行随机改变，引入一些随机性，以避免搜索过早陷入局部最优解。

变异可以通过随机替换解决方案中的某些值，或者对解决方案进行轻微的扰动。

通过不断重复选择、交叉和变异三个步骤，遗传算法可以逐步找到更优的解决方案，直到达到预定的停止条件为止。

二、Matlab中的遗传算法工具箱Matlab提供了专门用于遗传算法的优化工具箱，包括大量函数和工具，方便用户进行遗传算法的实现和应用。

下面将介绍几个常用的函数和工具。

1. ga函数：该函数是Matlab中用于执行遗传算法的主要函数。

通过设定各种参数，如适应度函数、变量范围、种群大小等，可以灵活地进行遗传算法的求解。

2. fitnessfcn函数：该函数是用户定义的适应度函数。

适应度函数是评价解决方案质量的重要指标，可以根据具体问题的不同进行定义。

3. options结构体：通过options可以设置遗传算法的各种参数，如种群大小、迭代次数、交叉和变异概率等。

通过自定义options可以对遗传算法的行为进行细致的控制。

应用Matlab遗传算法工具箱的蜗杆机构优化设计

应用Matlab遗传算法工具箱的蜗杆机构优化设计
张海涛;席平原
【期刊名称】《盐业与化工》
【年(卷),期】2005(034)002
【摘要】在满足承载能力和刚度要求条件下,以蜗杆机构中蜗轮齿冠体积最小为优化目标,建立了优化设计数学模型.由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故应用matlab遗传算法工具箱寻求最优解,使求解过程得到简化,能可靠地获得全局最优解.
【总页数】3页(P15-16,21)
【作者】张海涛;席平原
【作者单位】淮海工学院东港学院,江苏,连云港,222005;淮海工学院东港学院,江苏,连云港,222005
【正文语种】中文
【中图分类】TH132.41
【相关文献】
1.基于Matlab遗传算法工具箱的圆柱螺旋弹簧模糊可靠性优化设计 [J], 宋茂福;赵勇
2.基于Matlab遗传算法工具箱的内插齿刀优化设计 [J], 唐德威;刘丹;邓宗全;姜生元
3.基于遗传算法MATLAB优化工具箱600 MW锅炉低压省煤器优化设计 [J], 张子建;张素娟
4.MATLAB优化工具箱在蜗杆传动优化设计中的应用 [J], 苗君明
5.MATLAB优化工具箱在蜗杆传动优化设计中的应用 [J], 苗君明
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于MATLAB的呼气活门弹簧优化设计

基于MATLAB的呼气活门弹簧优化设计摘要：对呼气活门弹簧采用传统方法设计，时间长，工作量大，而且设计结果不一定是最优的情况。

建立呼气活门弹簧优化设计的数学模型，将弹簧的基本结构参数作为设计变量，轻量化作为目标函数，强度、刚度、空间尺寸等要求作为设计的约束条件，运用MATLAB编制弹簧优化设计程序，方便快速计算出符合设计要求且重量最轻的弹簧。

关键词：优化设计；MATLAB；弹簧；呼气活门前言21世纪航空技术得到迅猛发展，随着空中加油机、机载产氧技术的应用，飞机的续航能力得到大大增强，飞行员的飞行时间也随之增加，使得飞行员需要更长时间佩戴供氧面罩，因此飞行员对面罩性能提出了更高的要求。

供氧面罩的呼气阻力是标志供氧面罩性能高低的重要指标之一。

随着呼吸阻力上升，可导致飞行员呼吸肌疲劳，严重的甚至导致过度呼气发生而导致飞行事故。

而呼气阻力的大小与呼气活门弹簧（见图1所示）设计的性能息息相关，呼气活门性能高低，直接关系到整个面罩设计成败与否，因此呼气活门弹簧设计是整个呼气活门的重中之重。

而随着优化设计的兴起，设计出各项性能指标最优的呼气活门弹簧成为可能，因此对呼气活门弹簧采用优化设计可以在满足功能的前提下，对弹簧参数进一步优化，减轻重量达到降低呼气阻力的目的。

在进行实际问题的优化设计时，首先需要建立其数学模型。

优化设计的数学模型需要用设计变量、设计约束和目标函数等概念描述。

图1呼气活门弹簧示意图1.呼气活门圆柱压缩弹簧设计的一般要求1.1结构和几何尺寸要求呼气活门圆柱压缩弹簧由导向轴引导并放在限定的孔径的呼气活门座内，故其弹簧必须能装人直径为Dh的孔中和套在直径为Dn的销轴上，且都应有一定间隙。

自由高度、压缩高度、装配状态和工作状态的变形量、两端磨平状况、最少工作圈数、工作状态下圈与圈间的间隙和能合理制造的弹簧指数等都应满足要求。

1.2性能要求能承受最大工作载荷和具有合适刚度。

1.3强度及寿命要求压缩高度下的应力不应大于[]；并且呼气活门弹簧在受交变载荷时在规定的工作次数下不能产生疲劳损坏等。

用于某新型导向钻井工具圆柱螺旋弹簧的改造优化设计

ＡｂｔａｔＴｈｓａｔｌｎｒａｅｈｒｓｎｏｓｉａｄｆｒｉｎｆａｔｒｅｅｒｈｍａｎｍｅｈｄＨａｎｌｚｄｅｃｉｄｏｅｓｒｃ：ｉｒｉｅａｒｔｄｔｅｐｅｅｔｄｍｅｔｎｏｅｇｒｃｕｅｒｓａｃｉｔｏ，ｓａａｙｅａｈｋｎｆｒ．ｃｃｓｓａｃｅｈｉｕｒｃｐｅａｄｔｅｕｉｚｔｎｃｔｇｒ，ＡｎａｏｎｅＵａｈｋｉｄｏｅｅｒｈｔｃｎｑｅｌｔｔｎｗｉｈｅｈｉ．ｅｒｈｔｃｎｑｅｐｉｉｌｎｈｔｉｉａｅｏｙｎｌａｏｄｈｓｐｉｔｄＯｔｃｎｆｒｓａｃｅｈｉｕｍｉｉｔｍｐａｓｅｉａｏｓ
得约束条件
ｇ（）ｄｍ— Ｘ０３ｘ＝ｍｌｇ（）＝Ｘ一ｄ０４ｘ２一（）５（）６
‘
本例要求在满足设计空间的条件下使弹簧体积
［］王瑞平等著．岩潜山油气藏储集空间分布规律和评３基价方法．京：质出版社。０３北地２０．［］童享茂，祥麟储层裂缝的研究和分析方法．油大４钱石学学报（自然科学版）１９，８３：４—２．，９４１（）１０【］苏培东，５秦启荣，润秋．层裂缝预测研究现状与展黄储望．南石油学院学报，０５２（）１ —１．西２０，７５：４７

基于matlab的单级圆柱齿轮减速器优化设计 -回复

基于matlab的单级圆柱齿轮减速器优化设计-回复如何基于Matlab进行单级圆柱齿轮减速器的优化设计引言：圆柱齿轮减速器是一种常用的机械传动装置，广泛应用于各个工业领域。

优化设计旨在改善齿轮减速器的性能，提高传动效率和可靠性。

本文将介绍如何利用Matlab进行单级圆柱齿轮减速器的优化设计，通过一步步回答一系列问题来实现此目标。

第一步：建立齿轮减速器的数学模型首先，我们需要建立圆柱齿轮减速器的数学模型，以便于后续的优化分析。

减速器的设计参数包括齿轮的模数、齿数、压力角、齿轮材料等。

这些参数将直接影响减速器的传动效率和承载能力。

在Matlab中，我们可以使用符号计算工具箱来建立减速器的数学模型。

首先，定义减速器的输入轴转速N1和输出轴转速N2，以及输入轴扭矩T1和输出轴扭矩T2。

然后，根据齿轮的几何参数和齿轮副齿轮间的啮合条件，建立输入轴转速和输出轴转速之间的关系。

第二步：确定优化目标和约束条件在进行优化设计之前，我们需要明确优化的目标和约束条件。

在单级圆柱齿轮减速器的设计中，通常的优化目标包括最大传动效率、最小尺寸和最小重量等。

此外，还需要考虑一些约束条件，如齿面强度等。

齿面强度的计算可以通过它的许用接触应力来实现，该许用接触应力由材料性能和几何参数决定。

在Matlab中，可以使用优化工具箱来定义优化目标和约束条件。

利用优化工具箱，我们可以根据设计需求编写一个目标函数，考虑各种目标和约束，以实现齿轮减速器的优化设计。

第三步：进行参数选择和优化计算确定了优化目标和约束条件后，我们可以利用Matlab进行参数选择和优化计算。

首先，我们需要选择合适的参数范围。

在单级圆柱齿轮减速器的设计中，常见的参数包括模数、齿数、压力角等。

根据实际应用的需求，选择不同的参数范围，以保证优化计算的有效性。

然后，利用优化工具箱中的遗传算法、粒子群算法等优化算法，进行参数优化的计算。

通过迭代计算和调整参数，寻找最优解。

第四步：优化结果分析和验证优化计算完成后，我们需要对优化结果进行分析和验证。

基于MATLAB的螺栓组联接的可靠性优化设计

基于MATLAB的螺栓组联接的可靠性优化设计
徐梓斌;闵剑青
【期刊名称】《机械设计与研究》
【年(卷),期】2006(22)3
【摘要】有密封性要求的螺栓组联接设计在工程中占有非常重要的地位,为了能找到一种简便实用的设计方法,本文研究了基于MATLAB平台的螺栓组联接可靠性优化设计的新方法。

建立了螺栓组联接的设计模型,描述了利用MATLAB优化工具箱解决螺栓组联接设计问题的具体方法。

通过实例计算,结果表明该方法简单有效、编程量小,非常适合工程技术人员使用。

【总页数】3页(P54-56)
【关键词】螺栓组联接;优化设计;可靠性;MATLAB
【作者】徐梓斌;闵剑青
【作者单位】浙江树人大学现代教育技术中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP122
【相关文献】
1.螺栓组联接的可靠性优化设计 [J], 赵武云;樊英生
2.基于Matlab的压力容器螺栓组联接优化设计 [J], 陈淑玲;程斌;张蓓
3.随机应力模糊强度时紧螺栓组联接的模糊可靠性优化设计 [J], 傅晓锦
4.压力容器螺栓组联接的可靠性优化设计 [J], 莫才颂;曾亚森;千学明;王岗罡
5.受变载荷螺栓组联接的可靠性优化设计 [J], 莫才颂
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Matlab的弹簧多目标优化设计

基于Matlab的弹簧多目标优化设计
杨宇强;陈忠伟;邢红亮
【期刊名称】《建设机械技术与管理》
【年(卷),期】2016(029)011
【摘要】针对传统弹簧设计用时长、优化目标单一的问题，建立弹簧多目标优化数学模型。

运用MATLAB的优化工具箱进行运算，最终得到了符合设计要求、结构参数最优的弹簧，对其他结构设计也具有一定的指导意义。

【总页数】2页(P59-60)
【作者】杨宇强;陈忠伟;邢红亮
【作者单位】长安大学工程机械学院;长安大学工程机械学院;长安大学工程机械学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于MATLAB软件的减振弹簧多目标优化设计 [J], 郑小军;徐新;王涛
2.基于模糊学方法的气门弹簧可靠性多目标优化设计 [J], 郭惠昕;张龙庭;田光宇
3.基于LINGO的离合器碟形弹簧多目标优化设计 [J], 徐浩
4.基于改进灰色绝对关联度的弹簧高维多目标优化设计 [J], 罗佑新;车晓毅;杨继荣;刘奇元
5.基于modeFRONTIER的离合器碟形弹簧多目标优化设计 [J], 潘金坤
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

1.1 遗传算法
遗传算法（GA）是一类借鉴生物界自然选择和遗传机制的随机优化搜索算法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换、搜索不依赖于梯度信息。由于不受函数约束条件（如连续性、可微性、单极值）的限制，因而具有广泛的适应能力。它尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题，因此，采用 Matlab 语言设计的遗传算法优化工具箱将它应用于实际中，不仅具有简单、易用、易于修改的特点，而且为解决许多传统的优化方法难以解决的象非线形、多峰值之类的复杂问题提供了有效的途径，为遗传算法的研究和应用提供了很好的应用前景。
机械 2008 年第 8 期总第 35 卷
失效状态之间具有模糊过渡状态，则这类优化问题为模糊可靠性优化问题。一般可归纳为两种类型：一类是以可靠度指标为约束条件的模糊可靠性优化问题；另一类就是要求零件的可靠度尽可能高的模糊可靠性优化设计[1,2]。
应用前者将模糊可靠性和优化设计相结合应用到内燃机气门弹簧的设计之中，即在给定工作条件下，要求零件的可靠度尽可能高的模糊可靠性优化设计，在这一限制下，利用 Matlab 中的遗传算法工具箱进行计算设计，使目标函数达到最大。
确定优化问题的种群
生成初始种群
计算个体适应度 (fitness)
是否满足优化问题的
停止条件
是
否
选择适应度较高的
个体进行复制
交叉、变异
输出最优解或个体
图 1 遗传算法的基本流程
1.2 遗传算法工具箱（GA Toolbox）
遗传算法工具箱 GAOT 包括了许多实用的函数。这些函数按照功能可以分为：主界面红薯、选择红薯、演化红薯、其它的一些终止红薯、二进制表示红薯、演示程序等。Matlab 的遗传算法工具箱核心函数 GAOTV5 其主程序 ga.m 提供了遗传算法工具箱与外部的接口。在 Matlab 环境下，执行 ga
机械 2008 年第 8 期总第 35 卷
设计与研究
·３·
并设定相应的参数，就可以完成优化[4,5]。格式如下：（1）搜索函数 ga
[xf, endPop, bPop, trace] = ga（ bounds, evalFN, evalOps, startPop,
opts, termFN, termOps, selectFN, selectOps, xOverFNs, xOverops,
当仅考虑弹簧工作应力的随机性，并设其分布密度函数为正态分布；而对弹簧强度则考虑其模糊性，设其隶属函数为降半梯形分布时，按照机械零
部件模糊可靠性设计的基本理论，弹簧工作模糊可
靠度为：
∫ R = P(A) =
∞ −∞
µ
A
(x)
f
( x)dx
=
a2
1 −
a1
⎧ × ⎨(a2
⎩
−
µs
)Φ
(
a2 − σs
————————————————
收稿日期：2008－01－28 基金项目：国家自然科学基金重点项目(50335040) 作者简介：宋茂福（1979－），山东人，硕士，主要研究方向为先进设计理论及方法；赵勇（1963-），山东人，博士，副教授，主要研究方向为先进设计理论及方法、智能工程等。
·２·
设计与研究
1 Matlab 遗传算法优化工具箱
MATLAB 是由美国 MathWorks 公司开发的以矩阵运算为基础，集通用数学运算、图形交互、程序设计和系统建模为一体，功能强、使用简单、容易扩展的科技应用软件，分总包和若干工具箱，其中的优化工具箱含有一系列的优化算法函数，可方便、快捷地解决无约束和约束线性、非线性极小值，非线性系统的方程求解，曲线拟合，二次规划和线性规划，大规模优化等工程实际问题。遗传算法优化工具箱就是其中之一[3]。
关键词：MATLAB 7.0；遗传算法（GA）；优化设计；模糊可靠性
中图分类号：TH122
文献标识码：A
文章编号：1006－0316（2008）08－0001－05
Fuzzy reliability optimal design of cylindrical spring based on Matlab GA toolbox SONG Mao-fu，ZHAO Yong
µs
)
−
(a1
−
µ
s
)
Φ(
a2 − σs
µs
)
⎫ − (a1 −µs )2
− (a2 −µs )2
− σ [e − e ]⎪⎬ x
2σ
2 s
2σ
2 s
2π
⎪⎭
式中： P( A ) 为模糊集合 A 的概率； µA (x) 为 A 的隶
mutFNs, mutOps ）
其中，等式左边表示的为输出参数，等式右边表示输入参数。
（2）编码和种群生成函数 initializega
Function [Pop] = initializega（ num, bounds, eevalFN, eevalOps,
opts ）
其中，输出参数：Pop 是生成的初始种群；输入参数：num 是种群中的个体数目；bounds 是变量上下限矩阵；eevalFN 是适应度函数；eevalOps 是传递给适应度函数的参数，默认值为[ ]；opts 是选择编码形式的参数，即浮点编码（默认值为[ ]）或是二进制编码。
（School of Mechanical，Electronic and Control Engineering，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044）
Abstract：The problem of fuzzy reliability should be calculated in the form of conventional reliability optimization. At present, the algorithms of complex and penalty function are applied as the computing method. These algorithms have some rigorous terms, such as the function must be differentiable, and the result has much relation with the initial value. The research is carried out using the GA toolbox in Matlab. The genetic algorithm is applied for overcoming the shortcomings of conventional algorithms. It makes the mechanical fuzzy reliability optimal design of cylindrical spring as a study example. The study shows that GA Toolbox in Matlab is convenient to be used and the optimal results can be got according to different optimization indexes and different calculation precisions, thus the global search function of GA is exhibited sufficiently．The optimization method has the characteristics such as reliable calculation，high efficiency and visualized graphic results etc., and has a broad application prospect as wel1.
遗传算法流程如图 1 所示，首先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，即编码，然后从中随机选取一些编码组作为进化起点的第一代编码组，并计算每一个解（编码）的目标函数值
（编码的适应度）。按照选择机制（能够较大地保留适应度较高的编码，较少的保留或淘汰适应度较低的编码），从编码组挑选一些编码作为繁殖过程前的编码样本。使用遗传算法提供的交叉和变异算子对挑选出的样本进行运算，交叉算子随机交换两个编码的某些位，变异算子则对某个编码的某一位进行反转，因而产生新一代编码组。重复上述选择和繁殖过程，直至进化的代数超过预先的给定值，输出最后一代的编码组作为问题的最优解。
Key words：MATLAB 7.0；Genetic Algorithm（GA）；optimal design；fuzzy reliability
常规的机械优化设计一般以常规机械设计法的安全系数或许用应力为基础，在设计时将应力、强度等变量视为确定性变量，并且安全系数主要是根据设计人员的使用经验确定，缺乏定量的数学基础，具有明显的不确定性。而机械可靠性优化设计将现代设计方法中的优化技术与可靠性理论相结合，既能定量地回答产品在运行中的可靠性，又能使产品
气门弹簧是承受交变载荷的圆柱螺旋压缩弹簧，除选择材料、规定热处理条件外，主要是确定三个结构参数，即簧丝直径 d、弹簧中径 D 和工作圈数 n，因此取： X = (x1, x2 , x3 )T = (d , D, n)T 2.1.3 目标函数
由于该弹簧是内燃机气门的关键零件，故应以高可靠度作为追求的目标。为使弹簧模糊可靠度 R 达最高，即， max f (X ) = R
的功能参数获得优化解，在产品的功能安全性、重量、体积及成本等方面显示出明显的技术经济效益。
机械工程中的可靠性问题，有时要求兼顾如尺寸、重量、可靠度、费用、功能等几个目标的设计特性，往往需要在原材料、工艺、公差或选择不同尺寸及时间等条件来协调设计参数，若在目标参数、约束变量、设计变量带有模糊性或者在安全状态到