[发明专利]一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法

权利要求书

1.一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建改进调和急动模型，基于所述改进调和急动模型进行仿真模拟，获得时间间隔参数和急动度曲线；

基于粒子群优化算法对所述时间间隔参数进行迭代优化；

基于谐振系数对所述急动度曲线进行优化；

分别对所述时间间隔参数和所述急动度曲线完成优化后，获得最终的改进调和急动模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进调和急动模型包括15段时间间隔，在基于所述改进调和急动模型进行仿真模拟之前，所述方法还包括：

将15段所述时间间隔划分为四个时间间隔参数，包括第一时间间隔参数、第二时间间隔参数、第三时间间隔参数和第四时间间隔参数；

基于所述时间间隔和所述第一时间间隔参数构建急动度函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述改进调和急动模型进行仿真模拟，获得的参数还包括：速度、加速度、急动度、速度极限值、加速度极限值和急动度极限值；

基于所述速度获取速度曲线；

基于所述加速度获得加速度曲线；

基于所述急动度获得所述急动度曲线；

基于所述速度极限值、所述加速度极限值、所述急动度极限值和模拟总时间获取第一约束条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于模拟总位移、模拟总时间、四个所述时间间隔参数、所述速度极限值、所述加速度极限值、所述急动度极限值获取第二约束条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模拟总时间基于四个所述时间间隔参数获取；

所述模拟总位移基于所述模拟总时间和所述速度极限值获得。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于粒子群优化算法对四个所述时间间隔参数进行迭代优化的过程中包括：

1)基于所述第一约束条件和所述第二约束条件对寻优粒子进行验证，通过所述寻优粒子确定所述时间间隔参数在总时间中的最优解，若符合所述第一约束条件和所述第二约束条件则进行迭代优化；

2)基于适应度函数对所述寻优粒子进行评估，获取适应值，将所述适应值与最优适应值进行比较，若所述适应值优于所述最优适应值则将所述最优适应值更新为新的最优适应值；

3)将所述寻优粒子的适应值与全局所有最佳粒子的适应值进行比较，且所述寻优粒子的适应值优于全局所有最佳粒子的适应值，则将所述寻优粒子作为最佳粒子；

4)基于改变速度函数改变所述寻优粒子的速度，改变所述寻优粒子的位置；

5)重复1)-4)的过程，直到达到最大迭代次数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述第一约束条件和所述第二约束条件对寻优粒子进行验证的过程中还包括，不符合所述第一约束条件和所述第二约束条件的所述寻优粒子在下一次迭代前删除。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于谐振系数对所述急动度曲线进行优化的过程中包括，通过控制所述谐振系数的值对所述急动度曲线进行优化，包括：

通过增大所述谐振系数增大所述急动度曲线的连续性；

通过减小所述谐振系数减少模拟总时间；

通过将所述谐振系数等于0，使得所述急动度曲线变为矩形；

通过将所述谐振系数等于1，使得所述急动度曲线不存在恒定的急动度阶段。