[发明专利]一种基于DSM-ABC算法的四级齿轮设计方法

说明书

本发明涉及一种基于DSM‑ABC算法的四级齿轮设计方法，采用双搜索机制改进的人工蜂群算法并优化四级齿轮设计问题。将四级齿轮设计问题抽象成4个结构参数和1个目标函数的数学模型用于算法的优化设计。从设计结果可以看出，本发明所提出的算法（DSM‑ABC）能够较好的设计出齿轮比较小的四级齿轮。

技术领域

本发明涉及四级齿轮设计领域，特别是一种基于DSM-ABC算法的四级齿轮设计方法。

背景技术

齿轮应用在许多机械动力传动系统中，例如汽车，航空航天，机械领域。齿轮的复杂形状和几何形状导致大量设计参数，因此需要优化方法来确定同时满足给定条件的设计变量。现有研究人员将CS算法、GA算法、ALO算法以及ISA算法应用于四级齿轮设计问题中。对紧凑，高效和可靠齿轮的需求不断增加迫使设计人员使用最佳设计方法。

目前，因为齿轮的应用越来越广泛，所以对可靠齿轮的需求不断增加。对于齿轮设计问题，被证明为一个NP难问题，人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm)是将生物界中的蜜蜂寻找食物源的过程引入到算法的搜索过程中，但基本人工蜂群算法有以下缺点：搜索速度慢，训练时间长；寻优能力不够理想；局部搜索能力差，容易陷入早熟等。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于DSM-ABC算法的四级齿轮设计方法，不仅克服了基本人工蜂群算法开发与勘测能力不平衡，还增强了寻优精度且有较快的收敛速度。

本发明采用以下方案实现：一种基于DSM-ABC算法的四级齿轮设计方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：将四级齿轮的设计问题转化为以下公式：

变量为：

目标函数：

变量定义域为：12≤x₁,x₂,x₃,x₄≤60；

式中，n_A、n_B、n_C、n_D分别表示齿轮x₁、x₂、x₃、x₄的齿数；

步骤S2：设定改进的人工蜂群算法的参数，包括最大迭代次数maxCycle，种群大小NP，限制条件Limit，蜜源搜索上界ub及下界lb；

步骤S3：初始化种群：共有NP个蜜源，食物源由下式随机生成：

式中，是第i个蜜源的第j维中的位置，与分别为在第j维下食物源的上界与下界，另外在种群初始化时加入混沌机制s[j]；

步骤S4：雇佣蜂出动搜寻食物源，结合布谷鸟算法的le′vy flight机制，采用如下搜索公式：

式中，为当前最优解的第j维，为蜜源的邻域解，rand(0,1)为0-1之间的随机数；

步骤S5：在跟随蜂搜索阶段采取如下搜索公式：

式中，v_i为跟随蜂阶段的搜寻第i个蜜源的位置，s为本搜索中的扰动因子，是[0,1]之间的随机数，j是从{1,2,...,D}中随机选取的参数，D表示种群的维数，并且r₁、r₂是{1,2,...,NP}中的随机数，且r₁≠r₂；

通过融入DE算法的变异操作，使得算法具备跳出局部最优的陷阱的能力，在原始差分进化算法中其变异阶段表示为：