一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法技术

本发明专利技术提供一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，通过选取连接锥销的头端高度h1、底端高度h2、根部高度h3、根部宽度d1、头部宽度d2作为待优化的结构参数；根据初始结构参数，确定得到连接锥销的性能参数；然后根据初始结构参数和性能参数，构建样本数据，并将样本数据作为参数向量；之后根据参数向量，以连接锥销待优化的结构参数作为优化对象，以连接锥销在连接状态下的连接强度S以及加工完成后静止状态下的连接锥销的整体质量M为优化目标，对连接锥销结构进行参数优化，得到优化后的结构参数。如此，增强种群局部搜索能力，避免陷入局部最优解。免陷入局部最优解。免陷入局部最优解。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法。

技术介绍

[0002]在一般传统制造工厂中，绝大多数产品都不是一次性生产出来的，需要各个零部件之间的配合。配合方式又分为铆接，螺接等方式。其中，具体铆接方式的问题又需要连接锥销来加固零件与零件之间的紧合度。可以说在其他条件一定的情况下，连接锥销的结构直接关系到证件产品的质量好坏，连接越牢固，产品稳定性就越高，质量也就越高；连接不牢固，产品稳定性随之下降，质量也得不到保证。所以，连接锥销的好坏直接关系到整件产品的质量。对连接锥销进行结构优化，不仅增强了各零件之间的耦合性，而且在一定程度上保证了产品整体质量。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法。
[0004]依据本专利技术的第一个方面，提供了一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，包括：
[0005]S1：选取并计算连接锥销的初始结构参数；所述初始结构参数包括：连接锥销的头端高度h1、底端高度h2、根部高度h3、根部宽度d1、头部宽度d2、螺纹高度h4，螺牙宽度d3、连接锥销的材料种类T；
[0006]S2：选取所述连接锥销的头端高度h1、底端高度h2、根部高度h3、根部宽度d1、头部宽度d2作为待优化的结构参数；
[0007]S3：根据所述初始结构参数，确定得到连接锥销的性能参数；所述性能参数包括连接锥销在连接状态下的连接强度S以及加工完成后静止状态下的连接锥销的整体质量M；
[0008]S4：根据所述初始结构参数和性能参数，构建样本数据，并将所述样本数据作为参数向量；
[0009]S5：根据所述参数向量，以连接锥销待优化的结构参数作为优化对象，以连接锥销在连接状态下的连接强度S以及加工完成后静止状态下的连接锥销的整体质量M为优化目标，对连接锥销结构进行参数优化，得到优化后的结构参数。
[0010]可选的，所述步骤S5包括：
[0011]S501：利用Tent混沌映射初始化种群参数；
[0012]S502：初始化每组参数向量和当前最优的连接锥销结构参数值F；
[0013]S503：计算每个樽海鞘个体的适应度值，将最优适应度值所对应的个体位置定义为当前最优的连接锥销结构参数值F；
[0014]S504：更新跟随者樽海鞘的位置，修正适应度值搜索范围的上下限；
[0015]S505：根据当前位置重新计算每个樽海鞘个体的适应度值，更新当前最优的连接锥销结构参数值F；
[0016]S506：判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数T
m
，若是，则输出最优的连接锥销结构参数值F；若不是，则返回步骤S503。
[0017]可选的，樽海鞘群算法中的樽海鞘链分为领导者和追随者，其中领导者位于樽海鞘链的最前端，而其他樽海鞘则是追随者；在D维空间中定义樽海鞘个体的位置，其中D表示给定问题变量的个数；
[0018]所有樽海鞘的位置都储存在一个N
×
d维矩阵中：
[0019][0020]可选的，在樽海鞘群算法中，食物源的位置是所有樽海鞘个体的目标位置，领导者的位置更新公式为：
[0021][0022]为第j个领导者樽海鞘在第i维空间的位置；ub
i
、lb
i
分别为第i维位置对应的上限和下限；F
i
是食物源在第i维空间的位置；
[0023]系数r1为：
[0024][0025]t为当前迭代次数；T
m
是最大迭代次数；系数r2和r3是在[0,1]范围内的随机数，r3指示下一个位置的移动方向。
[0026]可选的，更新追随者位置，使用如下的公式：
[0027][0028]其中，j≥2；为第j个领导者樽海鞘在第i维空间的位置；Δt为时间；v0为初速度；加速度a＝(v
final
‑
v0)/Δt，v
final
为追随者樽海鞘在t时刻的最终速度；为第j
‑
1值樽海鞘在i维空间的位置；Δt＝1，且初速度v0＝0，则：
[0029][0030]可选的，在樽海鞘群生成初始种群的阶段中加入Tent映射，利用Tent映射生成的混沌序列初始化种群，其表达式为：
[0031][0032]其中，为第j只樽海鞘在第i+1维空间的位置，为第j只樽海鞘在第i维空间的位置；μ∈(0,2]为混沌参数，i表示混沌变量序号，i＝1,2,
…
,d。
[0033]可选的，Tent混沌映射对初始值为选取d个具有微小差异的初始值，得到d个混沌
序列将其作拟映射到相应的个体搜索空间得到变量有：
[0034][0035]其中：为第j只樽海鞘在第i维空间的位置；为第j只樽海鞘在第i维空间的位置，[lb
j
,ub
j
]为的搜索范围。
[0036]可选的，新的领导者位置更新公式如下：
[0037][0038]其中：为第j只樽海鞘在第i维空间的位置；F
j
为食物源在第i维空间的位置；P(c4)为为设定的疯狂概率；sign(c4)分别符号系数，c1、c2、c3为为[0,1]的随机数；c4为服从[0,1]件均匀分布的随机数；x
craziness
通常取较小的常数；
[0039]可选的，P(c4)和sign(c4)分别定义为：
[0040][0041][0042]式中：P(c4)为设定的疯狂概率，sign(c4)分别符号系数，x
craziness
取0.0001，c4为随机数。
[0043]可选的，在樽海鞘群寻优过程中，引入线性递减的惯性权重，新的追随者公式更新为：
[0044][0045]ω(t)＝ω
s
(ω
s
_ω
e
)(T
max
‑
t)/T
max
[0046]式中：为第j只樽海鞘在第i维空间的位置，为第j
‑
1只樽海鞘在第i维空间的位置，ω(t)为迭代次数参数；ω
s
为初始惯性权重，ω
e
为更迭值最大更迭代数时的惯性权重，t为当前更迭代数，T
max
为最大更迭代数；惯性权重ω
s
＝0.9，ω
e
＝0.4时算法具有最佳想能，因此随着更迭的进行，惯性权重从0.9线性递减至0.4，更迭开始较大的惯性权重使算法保持较好的套索能力，而更迭后期较小的惯性权重有助于算法具有更好的开发能力。
[0047]本说明书实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果：
[0048]本说明书实施例提供的一种基于改进樽海鞘群算法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，其特征在于，包括：S1：选取并计算连接锥销的初始结构参数；所述初始结构参数包括：连接锥销的头端高度h1、底端高度h2、根部高度h3、根部宽度d1、头部宽度d2、螺纹高度h4，螺牙宽度d3、连接锥销的材料种类T；S2：选取所述连接锥销的头端高度h1、底端高度h2、根部高度h3、根部宽度d1、头部宽度d2作为待优化的结构参数；S3：根据所述初始结构参数，确定得到连接锥销的性能参数；所述性能参数包括连接锥销在连接状态下的连接强度S以及加工完成后静止状态下的连接锥销的整体质量M；S4：根据所述初始结构参数和性能参数，构建样本数据，并将所述样本数据作为参数向量；S5：根据所述参数向量，以连接锥销待优化的结构参数作为优化对象，以连接锥销在连接状态下的连接强度S以及加工完成后静止状态下的连接锥销的整体质量M为优化目标，对连接锥销结构进行参数优化，得到优化后的结构参数。2.根据权利要求1中所述的一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，其特征在于：所述步骤S5包括：S501：利用Tent混沌映射初始化种群参数；S502：初始化每组参数向量和当前最优的连接锥销结构参数值F；S503：计算每个樽海鞘个体的适应度值，将最优适应度值所对应的个体位置定义为当前最优的连接锥销结构参数值F；S504：更新跟随者樽海鞘的位置，修正适应度值搜索范围的上下限；S505：根据当前位置重新计算每个樽海鞘个体的适应度值，更新当前最优的连接锥销结构参数值F；S506：判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数T
m
，若是，则输出最优的连接锥销结构参数值F；若不是，则返回步骤S503。3.根据权利要求2中所述的一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，其特征在于：樽海鞘群算法中的樽海鞘链分为领导者和追随者，其中领导者位于樽海鞘链的最前端，而其他樽海鞘则是追随者；在D维空间中定义樽海鞘个体的位置，其中D表示给定问题变量的个数；所有樽海鞘的位置都储存在一个N
×
d维矩阵中。4.根据权利要求3中所述的一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，其特征在于：在樽海鞘群算法中，食物源的位置是所有樽海鞘个体的目标位置，领导者的位置更新公式为：更新公式为：为第j个领导者樽海鞘在第i维空间的位置；ub
i
、lb
i
分别为第i维位置对应的上限和下限；F
i
是食物源在第i维空间的位置；r1为系数；r2和r3是在[0,1]范围内的随机数，r3指示下一个位置的移动方向；系数r1为：
t为当前迭代次数；T
m
是最大迭代次数。5.根据权利要4中所述的一种基于改进樽海鞘群算法的连接锥销结构优化方法，其特征在于：更新追随者位置，使用如下的公式：其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王静袁，刘凡，赵帅，梅力，谢珊珊，周林桐，
申请(专利权)人：湖北三江航天红阳机电有限公司，
类型：发明
国别省市：