一种配气机构装配工艺检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种配气机构装配工艺检测方法及系统，包括：基于各部件历史装配的公差值与配气机构运行状态间的关系构建贝叶斯网络；基于融合人工鱼行为的蜻蜓算法对贝叶斯网络进行优化，所述融合人工鱼行为的蜻蜓算法为：将人工鱼群算法中的觅食、群聚和追尾行为引入到蜻蜓算法的蜻蜓行为中，以更新蜻蜓的移动方向，将贝叶斯网络的得分函数作为蜻蜓的适应度函数，确定第t迭代步与第t+1迭代步的适应度值差值和第t迭代步的适应度值的比值，并将人工鱼群视野与蜻蜓行为相结合以改变蜻蜓寻优范围；对配气机构中各部件实际装配的公差值，采用优化后的贝叶斯网络进行配气机构装配工艺的检测。有效控制配气机构的工艺参数，提高发动机的热效率。动机的热效率。动机的热效率。

【技术实现步骤摘要】
一种配气机构装配工艺检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及发动机智能装配
，特别是涉及一种配气机构装配工艺检测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]配气机构是发动机重要部件之一，其功用是按照发动机的工作顺序和工作循环的要求，定时开启和关闭各个气缸的进气门和排气门，使混合气进入气缸，并使废气从气缸排出。发动机的动力性、经济性、可靠性都与配气机构密切相关，配气机构的设计是否合理会影响到发动机的稳定性与充气效率。
[0004]换气过程的顺利进行需要排气门周期性的关闭来实现，配气机构的进排气门存在早开角和晚关角，而过早或过晚开启进排气门都不利于提高发动机的热效率，且配气机构的装配工艺参数对早开角、晚关角也有着一定的影响，若采用不合理的配气机构装配工艺，则对发动机的稳定性运行产生不利影响。
[0005]再者，虽然可以通过贝叶斯网络构建进排气门早开角和晚关角的变化与装配工艺参数之间的关系，但是贝叶斯网络结构的学习问题是NP难的问题，所以，现有方法均无法高效地从数据中挖掘出最优贝叶斯网络结构。

技术实现思路

[0006]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种配气机构装配工艺检测方法及系统，有效控制配气机构的工艺参数，设计更合理的配气机构装配工艺，从而更准确有效的控制进排气门的早开角和晚关角，提高发动机的热效率，保证发动机的稳定性与充气效率。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种配气机构装配工艺检测方法，包括：
[0009]获取配气机构中各部件历史装配的公差值，基于各部件历史装配的公差值与配气机构运行状态间的关系构建贝叶斯网络；
[0010]基于融合人工鱼行为的蜻蜓算法对贝叶斯网络进行优化，所述融合人工鱼行为的蜻蜓算法为：将人工鱼群算法中的觅食、群聚和追尾行为引入到蜻蜓算法的蜻蜓行为中，以更新蜻蜓的移动方向，将贝叶斯网络的得分函数作为蜻蜓的适应度函数，确定第t迭代步与第t+1迭代步的适应度值差值和第t迭代步的适应度值的比值，并将人工鱼群视野与蜻蜓行为相结合以改变蜻蜓寻优范围；
[0011]对配气机构中各部件实际装配的公差值，采用优化后的贝叶斯网络进行配气机构装配工艺的检测。
[0012]作为可选择的实施方式，所述配气机构中各部件包括凸轮轴、挺柱、推杆、摇臂、进气门和排气门，配气机构运行状态包括进排气门的早开角和晚关角，通过进排气门的早开
角和晚关角与配气机构中各部件装配公差值之间的关系构建贝叶斯网络。
[0013]作为可选择的实施方式，将将人工鱼群算法中的觅食行为引入到蜻蜓算法中：
[0014][0015]将人工鱼群算法中的群聚行为引入到蜻蜓算法中：
[0016][0017]将人工鱼群算法中的追尾行为引入到蜻蜓算法中：
[0018][0019]其中，F
i
为第i个个体被食物吸引的模型，C
i
为第i个个体群聚行为的模型，E
i
为第i个个体远离敌人的模型，X
+
为食物所在位置，X
‑
为敌人所在位置，X
i
为个体所在位置，X
c
为将蜻蜓视为人工鱼后群聚的中心位置，ω1、ω2、ω3为权重，rand是[0,1]之间的随机数，Step为步长。
[0020]作为可选择的实施方式，蜻蜓的移动方向为：
[0021]ΔX
t+1
＝(fF
i
+cC
i
+eE
i
)+ωΔX
t
[0022]其中，ΔX、ΔX+1为第t迭代步和第t+1迭代步的移动方向，f是食物权重，c是群聚行为对应的权重，e是敌人权重，ω是惯性权重，t为迭代数量。
[0023]作为可选择的实施方式，具有人工鱼群视野的蜻蜓寻优范围为vis
‑
df＝vis
‑
df*α+vis
‑
df
min
；其中，vis
‑
df
min
为寻优范围变化步长，α为寻优范围的变化系数。
[0024]作为可选择的实施方式，蜻蜓寻优范围的改变包括：
[0025]当小于设定阈值时，寻优范围的变化系数取α＝0.5+0.4cos(fF+cC)；
[0026]当不小于设定阈值时，寻优范围的变化系数取α＝3+2cos(eE)；
[0027]其中，第i个个体第t迭代步的适应度值为KT
t
；第i个个体第t+1迭代步的适应度值为KT
t+1
；F
i
为第i个个体被食物吸引的模型，C
i
为第i个个体群聚行为的模型，E
i
为第i个个体远离敌人的模型，f是食物权重，c是群聚行为对应的权重，e是敌人权重。
[0028]作为可选择的实施方式，基于融合人工鱼行为的蜻蜓算法对贝叶斯网络进行优化的过程中，每个贝叶斯网络是具备人工鱼寻优特点的蜻蜓，在贝叶斯网络的得分函数下，根据贝叶斯网络的评分寻找最佳的贝叶斯网络。
[0029]第二方面，本专利技术提供一种配气机构装配工艺检测系统，包括：
[0030]网络构建模块，被配置为获取配气机构中各部件历史装配的公差值，基于各部件历史装配的公差值与配气机构运行状态间的关系构建贝叶斯网络；
[0031]网络优化模块，被配置为基于融合人工鱼行为的蜻蜓算法对贝叶斯网络进行优化，所述融合人工鱼行为的蜻蜓算法为：将人工鱼群算法中的觅食、群聚和追尾行为引入到
蜻蜓算法的蜻蜓行为中，以更新蜻蜓的移动方向，将贝叶斯网络的得分函数作为蜻蜓的适应度函数，确定第t迭代步与第t+1迭代步的适应度值差值和第t迭代步的适应度值的比值，并将人工鱼群视野与蜻蜓行为相结合以改变蜻蜓寻优范围；
[0032]工艺检测模块，被配置为对配气机构中各部件实际装配的公差值，采用优化后的贝叶斯网络进行配气机构装配工艺的检测。
[0033]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
[0034]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
[0035]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0036]本专利技术提出了一种配气机构装配工艺检测方法及系统，通过贝叶斯网络构建进排气早开角和晚关角与凸轮轴、挺柱、推杆、摇臂、进气门和排气门的联系，将人工鱼群算法中的觅食、群聚和追尾行为引入到蜻蜓算法的蜻蜓行为中，将人工鱼群视野与蜻蜓行为相结合，以改进蜻蜓算法，并将改进后的融合人工鱼行为的蜻蜓算法应用于贝叶斯网络结构的学习中，形成一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配气机构装配工艺检测方法，其特征在于，包括：获取配气机构中各部件历史装配的公差值，基于各部件历史装配的公差值与配气机构运行状态间的关系构建贝叶斯网络；基于融合人工鱼行为的蜻蜓算法对贝叶斯网络进行优化，所述融合人工鱼行为的蜻蜓算法为：将人工鱼群算法中的觅食、群聚和追尾行为引入到蜻蜓算法的蜻蜓行为中，以更新蜻蜓的移动方向，将贝叶斯网络的得分函数作为蜻蜓的适应度函数，确定第t迭代步与第t+1迭代步的适应度值差值和第t迭代步的适应度值的比值，并将人工鱼群视野与蜻蜓行为相结合以改变蜻蜓寻优范围；对配气机构中各部件实际装配的公差值，采用优化后的贝叶斯网络进行配气机构装配工艺的检测。2.如权利要求1所述的一种配气机构装配工艺检测方法，其特征在于，所述配气机构中各部件包括凸轮轴、挺柱、推杆、摇臂、进气门和排气门，配气机构运行状态包括进排气门的早开角和晚关角，通过进排气门的早开角和晚关角与配气机构中各部件装配公差值之间的关系构建贝叶斯网络。3.如权利要求1所述的一种配气机构装配工艺检测方法，其特征在于，将人工鱼群算法中的觅食行为引入到蜻蜓算法中：将人工鱼群算法中的群聚行为引入到蜻蜓算法中：将人工鱼群算法中的追尾行为引入到蜻蜓算法中：其中，F
i
为第i个个体被食物吸引的模型，C
i
为第i个个体群聚行为的模型，E
i
为第i个个体远离敌人的模型，X
+
为食物所在位置，X
‑
为敌人所在位置，X
i
为个体所在位置，X
c
为将蜻蜓视为人工鱼后群聚的中心位置，ω1、ω2、ω3为权重，rand是[0,1]之间的随机数，Step为步长。4.如权利要求3所述的一种配气机构装配工艺检测方法，其特征在于，蜻蜓的移动方向为：ΔX
t+1
＝(fF
i
+cC
i
+eE
i
)+ωΔX
t
其中，ΔX、ΔX+1为第t迭代步和第t+1迭代步的移动方向，f是食物权重，c是群聚行为对应的权重，e是敌人权重，ω是惯性权重，t为迭代数量。5.如权利要求1所述的一种配气机构装配工艺检测方法，其特征在于，具有人工鱼群视野的蜻蜓寻优范围为vis
‑
df＝vis
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：闫伟，王辉，南勤文，吴凡，徐卓，孙方哲，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：