[發明專利]基于蟻群粒子群混合算法的壓電作動器方向優化配置方法

有效

• 申請號: 201110152956.X
• 申請日: 2011-06-08
• 公開（公告）號: CN102214319A
• 公開（公告）日: 2011-10-12
• 發明（設計）人: 楊靖宇;陳國平
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;H02N2/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

技術領域

本發明涉及一種用于板殼結構變形控制的基于蟻群粒子群混合算法的壓電作動器方向優化配置方法。

背景技術

目前，公知的優化配置方法中主要涉及位置、大小等，而方向智能優化配置方法只有本人在2010年兩次國際會議上所提出的基于遺傳算法、模擬退火算法以及神經網絡算法的優化配置方法。方向優化配置方法可以實現變形矢量控制，可以大幅度降低變形控制所需的能量，提高變形控制精度。

發明內容

本發明目的是針對現有技術存在的缺陷提供一種基于蟻群粒子群混合算法的壓電作動器方向優化配置方法。

本發明為實現上述目的，采用如下技術方案：

本發明基于蟻群粒子群混合算法的壓電作動器方向優化配置方法，根據現有的板殼結構三維變形數據并進行數據轉換，之后應用蟻群粒子群混合算法計算壓電作動器的配置路徑，再根據已有的優化配置方案以及配置路徑設置壓電作動器配置方向。

應用蟻群粒子群混合算法進行優化計算方法如下：

1）粒子群初始化：隨機選擇n個粒子，每個粒子包含三個參數β，ρ，qO，組成一個3×n的隨機數組，其中D在[1，5]隨機取值，P和q0在[0，1]隨機取值，n為位置個數；

2）蟻群系統初始化：對任意的邊(i，j)，信息素初值????????????????????????????????????????????????=const，=0；將n只包含各自參數的螞蟻隨機地放置在n個結點上，根據各自的變量值，求適應度函數值，即n只螞蟻分別進行下面的蟻群系統尋徑；

3）對每一只包含各自參數(β，ρ，qO)的螞蟻運行蟻群系統：進行狀態轉移，尋找路徑；對經過的邊，進行局部信息素更新；記錄每個螞蟻的結果；對當前最好解的路徑進行全局信息素更新；

4）將尋徑后的每個螞蟻的最短路徑長度作為相應粒子的適應度函數值；使用粒子群算法，更新每個粒子的速度和位置，即更新每個粒子的3個參數；最后輸出全局最優路徑值和全局，最優參數β，ρ，qO。

方向配置方法如下：

（1）??????????????以任意序號對應的路徑號為方向配置起點，以下一個序號對應的路徑號為方向配置的終點；

（2）??????????????以任意序號對應的路徑號為方向配置起點，以下一個序號對應的路徑號為方向配置的終點，下一個序號對應的路徑號與配置起點的路徑號的物理空間距離應在任意三個相鄰路徑號所占的物理空間距離以內；

以任意序號對應的路徑號為方向配置起點，以下一個序號對應的路徑號為方向配置的終點，下一個序號對應的路徑號與配置起點的路徑號所占的物理空間距離應在任意兩個相鄰路徑號物理空間距離以內。

本發明的有益效果是，計算簡單，配置方便，優化效果顯著。

附圖說明

圖1是對某板殼結構進行劃分示意圖。

圖2是對該板殼結構的三維變形圖。

圖3是根據蟻群粒子群混合算法應用配置方案（1）所得到的優化配置圖。

圖4是根據蟻群粒子群混合算法應用配置方案（2）所得到的優化配置圖。

圖5是根據蟻群粒子群混合算法應用配置方案（3）所得到的優化配置圖。

具體實施方式

在圖1所實施例中，表示了對某板殼結構進行劃分，標注了各點的路徑號。

在圖2所示實施例中，表示了對該板殼結構的三維變形圖。

在表1所示的實施例中，表示了該板殼結構上各點三維變形數據。

表1

優化計算流程如下：

1.將三維變形數據進行轉換，MATLAB轉換流程如下：

A=[0.0001,????0.0034?,??-0.0299?,??-0.2450,???-0.1100?,??-0.0043?,??-0.0000;

0.0007?,???0.0468?,??-0.5921?,??-4.7596?,??-2.1024?,??-0.0616??,?0.0004;

-0.0088?,??-0.1301??,??1.8559?,??-0.7239??,?-0.2729??,??0.4996??,??0.0130;

-0.0365??,?-1.3327??,?-1.6523??,??0.9810??,??2.9369??,??1.4122??,??0.0331;

-0.0137?,??-0.4808??,??0.2289??,??3.6886??,??2.4338??,??0.5805??,??0.0125;