遗传算法下机械产品设计论文

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1遗传算法设计

1．1基因编码设计

编码就是将遗传算法中处理不了的空间参数转换成遗传空间的由基因组成的染色体或个体的过程．其中基因在一定意义上包含了它所代表的问题的解．基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身．常见的编码方式有：二进制编码，基因用0或1表示，通常用于解决01背包问题，如基因A：00100011010（代表一个个体的染色体）；互换编码，主要用于解决排序问题，如调度问题和旅行商问题，用一串基因编码来表示遍历城市顺序，如234517986，表示在9个城市中先经过城市2，再经过城市3，依此类推；树形编码，用于遗传规划的演化编程或表示，其编码的方法就是树形结构中的一些函数，本文采用的是树形编码．

1．2交叉算子设计

交叉运算的含义是参照某种方式和交叉概率，将两组相互配对的个体互换部分基因，生成新个体的过程．交叉运算在遗传算法中起关键作用，是产生新个体的主要方法．交叉操作流程如图1所示．交叉操作首先判定要交叉的基因是否相同，如果相同进行子基因组的交叉，然后再判定交叉是否完成，没完成就继续，完成就退出；如果交叉的基因不相同，就要选择是否依据概率进行基因交换，选择交换就交换其所有的次级基因结构，然后再判定交叉是否完成，选择不交换就直接判定交叉是否完成．

1．3变异算子设计

变异操作从第i个子结构开始．依据变异概率进行第i个基因的变异，如果变异完成，就初始化其所有次级基因结构，如果变异没有完成，就进行子基因组的变异操作．重复操作上面的步骤，直至变异操作结束．

2遗传算法在机械产品设计中的应用

机械产品设计是在研究人机协同方案设计的工作机制上，建立产品的人机分析、人机约束模型和协同方案设计求解模型，确立人机协同系统的同步与异步交互、任务协同、数据共享、数据可视化、易用性等工作机制．

2．1基于遗传算法的数控车床设计

2．1．1数控车床总体设计任务分解

首先确定数控车床总体设计任务，然后根据多层次结构知识进化算法设计要求，将数控车床的总体设计任务分解。

2．1．2数控车床设计的基因编码表示

依据数控车床设计任务分解的结果，可以得出数控车床设计的基因编码图．数控车床设计任务按多层次结构划分为床身、滑台、刀架、尾台、冷却、控制器、电机．每个结构都包含多个选择方案．不同选择方案的有些结构含有子结构，并且这些子结构还可以进一步分解出多种选择方案．通过数控车床设计的基因编码，可看到数控车床设计任务每一层次的关系，包括各层次之间的约束关系．

2．2基于遗传算法的机械产品设计系统应用

本研究以数控车床整体方案设计为例，对系统进行了应用测试．首先在知识库中建立机械产品的基因编码库，然后通过开发的基于遗传算法的机械产品设计系统，从知识库中读取基因编码，再进行选择、交叉、变异操作，并通过指标评价函数的评价，生成最佳设计方案．

作者:赵洪志袁志华单位:沈阳理工大学