[发明专利]一种基于蚁群算法的螺旋输送机优化设计方法

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的螺旋输送机优化设计方法，其特征在于，步骤如下：

1)建立螺旋输送机结构优化数学模型，该蚁群算法以螺旋输送机结构的材料质量最轻为目标优化，以螺旋输送机空心轴外径、内径、螺旋叶片直径以及螺距为设计变量，并估计所述各设计变量的取值范围，以刚度、功率、转速、扭转强度、输送效率、变量的边界限制、空心轴壁厚要求、叶片长度要求为约束条件，初定螺旋输送机初始参数，包括螺旋长度、叶片厚度；

2)将用于确定螺旋输送机设计方案的对应参数组负载于蚁群上，使蚁群的位置和信息素浓度由该参数组来表示，蚁群的位置与信息素浓度对应的不同参数组可以确定不同的设计方案，每个位置和信息素浓度对应一种螺旋输送机设计方案；

3)运用蚁群算法，通过对蚁群位置和信息素浓度的更新来达到在全局中搜寻最优解的目的；

4)搜寻结束后得出全局最优解，将该最优解对应参数转化为螺旋输送机的对应设计参数，进而确定螺旋输送机的设计方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第3)步采用蚁群算法来搜寻蚁群的全局最优解，具体优化公式为：

X＝[x₁,x₂,x₃,x₄]^T＝[D_p,s,D,d]^T

s.t.

l_i≤x_i≤u_i,i＝1,2...4

g_j(x)≤a_j,j＝1，2...7

其中，V为螺旋输送机结构的总质量；D为空心轴的外径；d为空心轴的内径；D_p为螺旋叶片的直径；S为螺距；L为长度；t为叶片厚度；；u_i和l_i分别是第i个设计变量的上限、下限，g_i为约束函数；a_j为约束的上限；i，j为计数变量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第3)步采用蚁群蚁群算法来搜寻蚁群的全局最优解，涉及启发式函数和信息素更新两个概念，涉及如下概念：

1)启发式函数：

表示在t时刻i节点至j节点的期望值，反映了环境中的信息素浓度对路径选择概率的影响，是蚂蚁群体协作紧密程度的一个表征；

2)信息素更新

τ_ij(t+n)＝(1-ρ)·τ_ij(t)+Δτ_ij(t)

其中ρ为挥发系数，表征环境中信息素衰减的速度，可认为选取(0，1)中的任何值；Δτ_ij(t)为i-j路径信息素增量，为蚂蚁k在i-j路径上的信息素增量。