一种焊接梁设计的智能优化算法制造技术

本发明专利技术属于焊接梁设计技术领域，具体涉及一种焊接梁设计的智能优化算法，包括下列步骤：引用了混沌映射中Bernoulli映射替代原始随机产生种群方式；将NOA第一种策略中的Pa1的线性衰减模式优化成非线性衰减模式；将布朗运动和莱维飞行应用到第二种策略中两个参考点PR1和PR2的位置更新中；将正余弦算子加入到第二种策略的位置更新。利用MATLAB软件进行编程，分析原始NOA算法和BSCNOA，以及与灰狼算法、鲸鱼算法和蜣螂算法优化效果进行对比，有较好的效果，本发明专利技术弥补了星鸦算法的不足，将所提出的算法应用到焊接梁设计优化问题上，大大降低了焊接梁的设计成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于焊接梁设计，具体涉及一种焊接梁设计的智能优化算法。

技术介绍

1、焊接梁设计问题是众多工程问题中的一个最小化问题，在于降低焊接梁设计成本，具有多约束、非线性等特征。现研究阶段已有解决该问题的算法有：遗传算法(geneticalgorithms，ga)，粒子群算法(particle swarm optimization，pso)，鲸鱼算法(whaleoptimization algorithm，woa)，灰狼算法(grey wolf optimizer，gwo)，黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm，choa)等，但是以上所述算法的寻优所得到的设计方案有待进一步优化。

2、星鸦算法(nutcracker optimization algorithm，noa)是由mohamed abdel-basse等人在2023年根据来自克拉克地区的星鸦在不同时期表现出来的两种不同的行为所提出的一种新颖的自然启发的智能优化算法，模拟两种行为设置均存在勘探与开发阶段的觅食和储存策略、缓存搜索和找回策略两种策略，相比本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：包括下列步骤：

2.根据权利要求1所述的一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：所述S2中Bernoulli映射表示为：

3.根据权利要求1所述的一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：所述S4中的判断条件Pa1为：

4.根据权利要求1所述的一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：所述S6中布朗运动和莱维飞行的参考点位置更新公式为：

5.根据权利要求1所述的一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：所述S4中使用正余弦算子进行位置扰动更新的公式为：

【技术特征摘要】

1.一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：包括下列步骤：

2.根据权利要求1所述的一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：所述s2中bernoulli映射表示为：

3.根据权利要求1所述的一种焊接梁设计的智能优化算法，其特征在于：所述s4中的判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：李宏娟，马俊阳，张石磊，温如风，郭标标，慕晓飞，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：