专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201010248794.5
申 请 日：20100809
发 明 人：龚宪生张干清廉超杨俊杰王欢欢徐红亮
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20120523
公 开 号：CN101930489B
代 理 人：张先芸
代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司 50212
摘 要：本发明提供了一种基于免疫遗传算法的轴类零件的结构优化方法，该方法通过计算机实现，将轴类零件的体积与可靠度对设计变量的灵敏度通过像集法合成的组合函数对应为抗原，将轴类零件的基本尺寸对应为抗体，基于抗体的期望繁殖率来对抗体进行免疫选择，采取了交配策略、精英策略、相似抗体比较与替换的新思想以及将记忆池一分为二等多种有利措施，让抗体群在克隆、交叉与变异操作后产生子代抗体群，由此反复通过续代遗传进化对轴类零件的基本尺寸进行优化。本发明方法能够高效地实现对轴类零件的优化，达到提高优化效率和精度、降低成本的目的；同时，还为轴类零件可靠性及其对设计变量的灵敏度的计算提供一种行之有效的方法。
主 权 项：基于免疫遗传算法的轴类零件的结构优化方法，通过计算机实现，其特征在于，将轴类零件的体积与其用EDGEWORTH级数定义的可靠度对设计变量的灵敏度通过像集法合成的组合函数对应为抗原，将轴类零件的基本尺寸对应为抗体，基于抗体的期望繁殖率来对抗体进行免疫选择，抗体群在克隆、交叉与变异操作后产生子代抗体群，由此反复通过续代遗传进化对轴类零件的基本尺寸进行优化；具体包括以下步骤：A)确定抗体群的初始规模N、选择概率PS、交叉概率PC、变异概率PM、相似度阈值ε和终止进化代数T；建立记忆池并一分为二，分别设为MSET1、MSET2，并建立存放器A1和A2；B)在可行域内，随机输入N组轴类零件的基本尺寸作为初始抗体群A0，并存储在记忆池MSET1中，计算每个抗体的适应值、亲和力、浓度及期望繁殖率，令进化代数T＝0；然后，将MSET1中的N个抗体存入存放器A1，再将A1中适应值最低的抗体作为当前的精英个体，将该精英个体克隆后存储在存放器A2中；所述适应值，其计算公式为：F(X)＝ωAFA(X)+ωBFB(X)；其中， F A ( X ) = ( &PARTIALD; R &PARTIALD; X 1 ) 2 + ( &PARTIALD; R &PARTIALD; X 2 ) 2 , F B ( X ) = 1 4 Π ( X 1 2 - X 2 2 ) L ; Ω A = F B ( X A * ) - F B ( X B * ) [ F A ( X B * ) - F A ( X A * ) ] + [ F B ( X A * ) - F B ( X B * ) ] , Ω B = F A ( X B * ) - F A ( X A * ) [ F A ( X B * ) - F A ( X A * ) ] + [ F B ( X A * ) - F B ( X B * ) ] ; 式中，F(X)表示抗体的适应值，抗体X＝[X1，X2]T＝[D，D]T，D为轴类零件的外径，D为轴类零件的内径；FA(X)表示可靠度对设计变量均值的灵敏度，R为轴类零件的可靠度；FB(X)表示轴类零件的体积，L为轴类零件的长度；为函数FA(X)的最优向量解，即在可行域内令FA(X)取值最小的抗体；为函数FB(X)的最优向量解，即在可行域内令FB(X)取值最小的抗体；所述亲和力，其计算公式为：其中，表示抗体群中任意的第I个抗体VI的亲和力；为抗体VI的适应值；所述浓度，其计算公式为：其中，表示抗体VI的浓度；NA为抗体群的当前规模；NS为抗体群中与VI相似的抗体数，若抗体群中任意的非VI抗体VJ满足： 1 - Ε ≤ Q S ( V I , V J ) = F ( X ) | X = V I F ( X ) | X = V J ≤ 1 + Ε ; 则判定抗体VI与VJ相似；其中QS(VI，VJ)表示抗体VI与抗体VJ的相似性，为抗体VI的适应值，抗体VJ的适应值，ε为相似度阈值；所述期望繁殖率，其计算公式为：其中，表示抗体VI的期望繁殖率；C)将存放器A1中的抗体按照期望繁殖率由高到低的顺序分成若干组，每组对应为一个小生境，每个小生境中抗体个数至少为2个，让各个小生境内的抗体根据交配策略进行免疫选择与交叉后再进行变异操作，从而得到子代抗体群G1；所述交配策略，是将小生境中期望繁殖率最高的抗体作为交配中的雄性个体，不经选择而直接参与交叉；而小生境中其余抗体作为雌性个体按照选择概率PS参与随机选择，并将挑选出来的全部雌性个体分别与雄性个体参与交叉；若挑选出来的雌性个体数为N，则须克隆N?1个雄性个体分别与雌性个体进行配对交叉；其中，对于任意两个参与交叉的抗体V＝{XV1，XV2}和W＝{XW1，XW2}，其交叉后成功产生子代抗体和的概率按照交叉概率PC计算，交叉产生子代抗体的方式为抗体V和W中的任意一对或两对基因进行如下线性组合： X ~ VK = RX VK + ( 1 - R ) X WK X ~ WK = ( 1 - R ) X VK + RX WK ; 式中，分别为子代抗体的基因和的基因，K＝1或2；R为[0，1]内服从均匀分布的随机数；没有参与交叉的抗体则直接引入子代抗体群G1；对于交叉所产生的任意子代抗体U＝{XU1，XU2}，其进行变异处理过程中出现变异的子代抗体U′的概率按照变异概率PM计算，变异方式为子代抗体U中的任意一个或两个基因进行如下变异：随机择其一；式中，X′UK为变异后的子代抗体U′的基因，K＝1或2；UB、LB分别为基因XUK在可行域内的上限和下限，T为进化代数；函数Δ(T，Y)定义为R为[0，1]内服从均匀分布的随机数，T为最大进化代数，B为可调参数；D)在可行域内随机产生M′个彼此不相似且与G1中的抗体也不相似的抗体，并将其引入子代抗体群，得到子代抗体群G2；为步骤C)中所得子代抗体群G1的规模；E)对于子代抗体群G2中适应值最高的抗体，若其适应值大于A2中适应值最低的抗体的适应值，就用A2中适应值最低的抗体替换子代抗体群G2中适应值最高的抗体；否则，不予替换；由此得到子代抗体群G3；F)将记忆池MSET1中期望繁殖率最低的M个抗体从记忆池MSET1中排除，M＝N·5％|取整，N为抗体群的初始规模；然后将余下的抗体转存入记忆池MSET2中，再将子代抗体群G3中的每个抗体分别与MSET2中的各个抗体作相似性比较，对于子代抗体群G3中的任一抗体VC：若MSET2中存在与抗体VC相似的抗体，则用抗体VC替换MSET2中与VC相似性最高的抗体；若MSET2中不存在与抗体VC相似的抗体，则将抗体VC直接存储于记忆池MSET2；G)计算记忆池MSET2中每个抗体的适应值、亲和力、浓度与期望繁殖率，然后将MSET2中的抗体群转存入记忆池MSET1中，并以当前MSET1中抗体群的规模作为新的初始规模N；再将MSET1中的所有抗体存入存放器A1中，将A1中适应值最低的抗体作为此进化代中的精英个体，克隆此精英个体并将其存入存放器A2中；同时，令进化代数T自加1；H)判定进化代数T的大小；若T＝T，则终止优化过程，将存放器A2中适应至最低的抗体作为优化目标所对应的抗体，即轴类零件的基本尺寸的优化取值，将其输出；若T＜T，则重复步骤C)～G)。FSA00000222679300015.TIF,FSA00000222679300016.TIF,FSA00000222679300017.TIF,FSA00000222679300018.TIF,FSA00000222679300019.TIF,FSA00000222679300021.TIF,FSA00000222679300022.TIF,FSA00000222679300024.TIF,FSA00000222679300025.TIF,FSA00000222679300026.TIF,FSA00000222679300027.TIF,FSA00000222679300028.TIF,FSA00000222679300029.TIF,FSA000002226793000211.TIF,FSA000002226793000212.TIF,FSA000002226793000213.TIF,FSA000002226793000214.TIF,FSA00000222679300031.TIF,FSA00000222679300032.TIF,FSA00000222679300033.TIF
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法律状态：生效
IPC专利分类号：G06F17/50; G06N3/12
