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基于遺傳算法的大型圓振動篩的優化設計論文

時間:2021-06-12 14:13:07 論文 我要投稿

基于遺傳算法的大型圓振動篩的優化設計論文

  1 引言

基于遺傳算法的大型圓振動篩的優化設計論文

  隨著工業水平的不斷提高,振動篩的類型也不斷增多,工業水平的發展對振動篩的質量也提出了更高的要求。目前,振動篩正朝著大型化的方向發展,大型圓振動篩的處理能力不斷增強,對大型圓振動篩的優化設計也是至關重要的,傳統的振動篩設計方法并不能獲得最優的參數,為了能夠提高大型圓振動篩的性能,應該選擇一種行之有效的技術對其進行優化設計。遺傳算法是一種智能優化算法,可以通過適應度選擇交叉和突變概率,在解決優化問題時具有較高的收斂效率,傳統的遺傳算法具有容易陷入早熟的缺陷,無法獲得全局最優解,因此,可以通過遺傳算法的基本參數進行調整,避免傳統遺傳算法的缺陷,因此,將改進遺傳算法應用于大型圓振動篩的優化設計中是切實可行的,通過大型圓振動篩優化的目標設計改進遺傳算法的適應度函數,并且設計相應的大型圓振動篩的優化設計流程。

  2 大型圓振動篩的優化設計模型

  (1)大型圓振動篩的選材

  (2)大型圓振動篩的技術參數

  (3)大型圓振動篩的優化設計數學模型

  3 改進遺傳算法的優化流程

  遺傳算法屬于一種智能算法,應用成功地應用于許多領域中,為了能夠提高大型圓振動篩的優化設計效果,將改進的遺傳算法應用于其優化設計中。傳統的遺傳算法存在早熟現象,因此,對遺傳算法進行改進。為了能夠提高遺傳算法的優化性能,將混沌優化理論和遺傳算法融合起來提出了改進的遺傳算法,該算法的.思路為:通過混沌序列生成初始種群,在優化空間中依據遺傳算法的基本流程對尋優精度進行自適應地進行調節,進而可以極大地提升遺傳算法的尋優性能,提高大型圓振動篩的優化設計效率。改進的遺傳算法能夠采用有效的優化方法,不僅能夠確保種群的多樣性,而且能夠較好地避免算法陷入局部最優,從而能夠獲得全局最優解。

  4 算例分析

  為了驗證改進遺傳算法的有效性,以某大型圓振動篩為例,進行其優化設計,大型圓振動篩的原始尺寸如下所示:篩面的寬度為4m,參振的質量為4500kg,大型圓振動篩的軸承摩擦因子為0.0035,軸承的阻尼因子為0.35,物料的松散密度為3.5t/m3,傳動效率為96%,激振器的軸直徑為0.25m,篩面上的物料層厚度為0.2m。

  5 結論

  為了能夠提高大型圓振動篩的優化效率,將混沌優化算法和遺傳算法結合起來提出改進遺傳算法,并且將其應用于大型圓振動篩的優化設計中,構建了大型圓振動篩的優化設計模型,定義了其優化目標函數和約束條件,并且設計了基于改進遺傳算法的優化設計流程,通過仿真分析可以看出,改進遺傳算法能夠有效地降低大型圓振動篩的單位產量的功耗,從而能夠提高大型圓振動篩的生產效率。

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