基于粒子群优化算法的压电作动器方向优化配置方法技术

本发明专利技术公布了一种基于粒子群优化算法的压电作动器方向优化配置方法，根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用粒子群优化算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。本发明专利技术的有益效果是，计算简单，配置方便，优化效果显著。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于板壳结构变形控制的。
技术介绍
目前，公知的优化配置方法中主要涉及位置、大小等，而方向智能优化配置方法只有本人在2010年两次国际会议上所提出的基于遗传算法、模拟退火算法以及神经网络算法的优化配置方法。方向优化配置方法可以实现变形矢量控制，可以大幅度降低变形控制所需的能量，提高变形控制精度。
技术实现思路
本专利技术目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种。本专利技术为实现上述目的，采用如下技术方案本专利技术，根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用粒子群优化算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。应用粒子群优化算法进行优化计算方法如下1)初始化，设定粒子数n，设定迭代次数m，随机排列位置顺序产生η条初始路径；2)根据当前位置计算适应值ItspO.设置当前适应值为个体极值Plbest，当前位置为个体极值位置pcbest，根据各个粒子的个体极值找出全局极值glbest和全局极值位置 gcbest ；3)第j个粒子的路径C( j )与个体极值作交叉操作，产生新的路径C’(j)，若新的路径长度变短，则保存结果。C’(j)与全局极值作交叉操作，产生新的路径C”(j )，若新的路径长度变短，则保存结果。C”(j)变异得到新的位置C”’(j )，若新的路径长度变短，则保存结果。最后产生的路径为Cl (j )，若ΔΕ<0，则Cl(j )覆盖原始路径C(j )根据各个粒子的个体极值找出全局极值glbest和全局极值位置gcbest。4)输出全局极值glbest和全局极值位置gcbest。方向配置方法如下(1)以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点；(2)以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号的物理空间距离应在任意三个相邻路径号所占的物理空间距离以内；(3)以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号所占的物理空间距离应在任意两个相邻路径号物理空间距离以内。本专利技术的有益效果是，计算简单，配置方便，优化效果显著。 附图说明图1是对某板壳结构进行划分示意图。图2是对该板壳结构的三维变形图。图3是根据粒子群优化算法应用配置方案(1)所得到的优化配置图。图4是根据粒子群优化算法应用配置方案(2)所得到的优化配置图。图5是根据粒子群优化算法应用配置方案(3)所得到的优化配置图。具体实施例方式在图1所实施例中，表示了对某板壳结构进行划分，标注了各点的路径号。在图2所示实施例中，表示了对该板壳结构的三维变形图。在表1所示的实施例中，表示了该板壳结构上各点三维变形数据。表本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于粒子群优化算法的压电作动器方向优化配置方法，其特征在于根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用粒子群优化算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群优化算法的压电作动器方向优化配置方法，其特征在于根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用粒子群优化算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的压电作动器方向优化配置方法，其特征在于应用粒子群优化算法进行优化计算方法如下1)初始化，设定粒子数n，设定迭代次数m，随机排列位置顺序产生η条初始路径；2)根据当前位置计算适应值ItspO.设置当前适应值为个体极值Plbest，当前位置为个体极值位置pcbest，根据各个粒子的个体极值找出全局极值glbest和全局极值位置 gcbest ；3)第j个粒子的路径C( j )与个体极值作交叉操作，产生新的路径C’(j)，若新的路径长度变短，则保存结果；C' (j)与全局极值作交叉操作，产生新的路径C”(j )，若新的路径长度变短，则保存结果；C”(j)变异...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨靖宇，陈国平，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84