[发明专利]一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法，其特征在于步骤如下：

(1)提取轴承端盖-调整环选配件装配尺寸链，列出所要求的间隙计算公式，建立轴承端盖-调整环关键件选配问题的数学模型来评价零件配合方案的优劣；

(2)结合生物进化过程与算法特点，理清生物遗传概念与该零件选配问题的对应关系，确定轴承端盖-调整环组件编码方式、构造初始种群、建立了适应度函数等，并对其进行选择、交叉、变异等遗传计算得到零件选配最优方案；

(3)反复实验，经过多次迭代，使最优目标函数的值趋于稳定，以得到很好的收敛效果。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法，其特征在于：所述步骤(1)中间隙计算公式，结合装配尺寸链而得到减速器轴承间隙，即端盖-调整环装配后所形成的装配间隙为：Δ＝H-B-T-D，其中，Δ为轴承间隙，B为轴承宽度，H为箱体厚度，T为调整环厚度，D为端盖厚度。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法，其特征在于：所述步骤(1)中轴承端盖-调整环关键件选配问题的数学模型是指装配成功率，其数学表达式为：其中，n_s为满足装配要求(成功配对)的配合件数量，N为参与选配的所有零件能够装配出最多配合件数量。

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法，其特征在于：所述步骤(2)中适应度函数定义为式中，S_m为零件选配方案δ_i为D零件与T零件所要满足的规定的配合间隙下限值，δ_i'为D零件与T零件所要满足的规定的配合间隙上限值，Δ_i为D零件与T零件配合间隙。

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法，其特征在于：所述步骤(2)中遗传计算流程如下：

A.确定零件编码方式以及交叉概率p_c、变异概率p_m、终止代数T等遗传参数。

B.采用随机生成初始种群的方法，构造规模为M的初始种群P(k)，置k＝0。

C.通过适应度函数来计算出每一代种群个体的适应度F(S_m)，并对其判断是否等于N。若F(S_m)＝N，说明已找到最佳的零件选配方案，转I；F(S_m)≠N，则表明仍需继续寻优过程，转D。其中，S_m表示零件选配方案。

D.通过选择算子对P(k)进行选择操作，选择优秀的个体进行复制。

E.通过交叉算子对所选优秀的个体实现交叉重组。

F.通过变异算子对交叉完的个体实现变异。

G.产生新一代种群P(k+1)，且置k＝k+1。

H.判断k是否等于已设定的终止代数T。若k＝T，则停止运算，转I；若k≠T，则转C，继续运算。

I.输出最优的零件选配方案。

6.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的重型减速器轴承选配方法，其特征在于：所述步骤(3)中最优目标函数的值趋于稳定是指每代零件配合方案的最高装配成功率值最终趋于稳定。