基于遺傳算法的大型圓振動篩的優(yōu)化設計論文
1 引言
隨著工業(yè)水平的不斷提高，振動篩的類型也不斷增多，工業(yè)水平的發(fā)展對振動篩的質(zhì)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(fā)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(yōu)化設計也是至關重要的，傳統(tǒng)的振動篩設計方法并不能獲得最優(yōu)的參數(shù)，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(yōu)化設計。遺傳算法是一種智能優(yōu)化算法，可以通過適應度選擇交叉和突變概率，在解決優(yōu)化問題時具有較高的收斂效率，傳統(tǒng)的遺傳算法具有容易陷入早熟的缺陷，無法獲得全局最優(yōu)解，因此，可以通過遺傳算法的基本參數(shù)進行調(diào)整，避免傳統(tǒng)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(yōu)化設計中是切實可行的，通過大型圓振動篩優(yōu)化的目標設計改進遺傳算法的適應度函數(shù)，并且設計相應的大型圓振動篩的優(yōu)化設計流程。
2 大型圓振動篩的優(yōu)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(shù)
（3）大型圓振動篩的優(yōu)化設計數(shù)學模型
3 改進遺傳算法的優(yōu)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(yōu)化設計效果，將改進的遺傳算法應用于其優(yōu)化設計中。傳統(tǒng)的遺傳算法存在早熟現(xiàn)象，因此，對遺傳算法進行改進。為了能夠提高遺傳算法的優(yōu)化性能，將混沌優(yōu)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(yōu)化空間中依據(jù)遺傳算法的基本流程對尋優(yōu)精度進行自適應地進行調(diào)節(jié)，進而可以極大地提升遺傳算法的尋優(yōu)性能，提高大型圓振動篩的優(yōu)化設計效率。改進的遺傳算法能夠采用有效的優(yōu)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(yōu)，從而能夠獲得全局最優(yōu)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(yōu)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(zhì)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(yōu)化效率，將混沌優(yōu)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(yōu)化設計中，構建了大型圓振動篩的優(yōu)化設計模型，定義了其優(yōu)化目標函數(shù)和約束條件，并且設計了基于改進遺傳算法的優(yōu)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(chǎn)量的功耗，從而能夠提高大型圓振動篩的生產(chǎn)效率。
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