基于遗传算法的四杆机构可视化优化设计论文-本科毕设论文.doc

1 前言 本次毕业设计是在学完大学四年的基础知识和专业知识，进行了一系列的生产实习和以前各次课程设计的基础上进行的一次综合性的大总结。旨在培养我们综合运用所学的基础知识、专业知识去分析和解决生产实际问题的能力及培养正确的设计思想，并通过运用设计软件、计算软件、和查阅有关技术资料去进行理论结构思考、编写软件、写相关说明性材料，培养我们机械设计的基本技能和工程设计工作者的基本素质，为我们走上工作岗位打下坚实的基础。 1.1 2 四杆机构概述 连杆机构构件运动形式多样，如可实现转动、摆动、移动和平面或空间复杂运动，从而可用于实现已知运动规律和已知轨迹。此外，低副面接触的结构使连杆机构具有以下一些优点：运动副单位面积所受压力较小，且面接触便于润滑，故磨损减小；制造方便，易获得较高的精度；两构件之间的接触是靠本身的几何封闭来维系的，它不象凸轮机构有时需利用弹簧等力封闭来保持接触。因此，平面连杆机构广泛应用于各种机械、仪表和机电产品中。平面连杆机构的缺点是：一般情况下，只能近似实现给定的运动规律或运动轨迹，且设计较为复杂；当给定的运动要求较多或较复杂时，需要的构件数和运动副数往往较多，这样就使机构结构复杂，工作效率降低，不仅发生自锁的可能性增加，而且机构运动规律对制造、安装误差的敏感性增加；机构中作复杂运动和作往复运动的构件所产生的惯性力难以平衡，在高速时将引起较大的振动和动载荷，故连杆机构常用于速度较低的场合。 近年来，随着连杆机构设计方法的发展，电子计算机的普及应用以及有关设计软件的开发，连杆机构的设计速度和设计精度有了较大的提高，而且在满足运动学要求的同时，还可考虑到动力学特性。尤其是微电子技术及自动控制技术的引入，多自由度连杆机构的采用，使连杆机构的结构和设计大为简化，使用范围更为广泛。 按构件间相对运动的性质不同可分为： 空间连杆机构----各构件间的相对运动不在同一平面 平面连杆机构----各构件间的相对运动均在同一平面或相互平行的平面内 2.2 铰链四杆机构 如图所示 AD----机架（固定不动） AB、CD----连架杆（与机架相连的杆件） BC----连杆（机架相对的杆件） 1.2 4.1 遗传算法 遗传算法（genetic algorithm）是模拟生物自然进化过程的进化算法（evolutionary algorithm）中一个重要的领域，它已经被广泛地应用于自动控制，机器学习，模式识别，图形处理，人工神经网络，优化调度，经济预测，通信网络和函数优化等各个领域。遗传优化算法作为一种新的全局优化有哪些信誉好的足球投注网站算法，以其简单方便，高效实用，鲁棒性强，适用于并行处理的特点在求解复杂的工程优化问题中取得了良好的效果。利用matlab系统中的遗传算法工具箱（ga toolbox）可以实现遗传算法的许多基本运算。 4.1.1 遗传算法的基本思想 遗传算法最早是由美国Michigen大学的John Holland于1975年提出的，它基于达尔文的进化论，使用计算机技术模拟遗传选择和适者生存的生物进化机制而发展起来的一门新的学科，具有“生存+检测”的迭代过程的全局有哪些信誉好的足球投注网站算法。 遗传算法从一个代表优化问题解的一组初值进行有哪些信誉好的足球投注网站，这组解称为一个种群，它们是由一定数量的通过基因编码的个体组成。种群中的每个个体称为染色体，它用一串代码来标识。不同的个体通过染色体的复制、交叉或变异生成新的后代。后代也在一代一代地进化，在每一代中使用“适应度评估来检验染色体的优劣，根据适应度的大小淘汰劣质后代，选择部分优良品质(特征)后代得以保留和组合，使整个种群向优化的方向发展，经过若干代进化后最终得出武汉理jr大学硕士学位论文条件最优的个体作为算法的收敛条件。 因此，遗传算法是以一种群体中的所有个体作为对象，并且利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效有哪些信誉好的足球投注网站。其中，交叉或变异构成了遗传算法的遗传运算，它模拟了基因在每一代中创造新一代的繁殖过程；选择是遗传算法的进化运算，反映了种群逐代更新的过程；而参数编码、初始种群的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计和参数控制的设定等五个要素组成了遗 传算法的核心内容。 4.1.2遗传算法的基本内容和步骤 （1）编码 遗传算法先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，它们的不同组合就构成了不同的点。编码采用二进制向量形式，也可以根据具体优化问题选择浮点向量编码，编码的长度由优化计算所要求的精度来确定。 （2）生成初始种群 它的原理是采用随机方法产生若干个初始串结构数据，每个串结构数据代表一个个体，全体初始串结构数据构成了初始种群。初始种群的大小一般是20～100，这样既可以提高遗传算法的稳定性，又能够保证种群的多样性，容易 （3）适应度评估 对于不同的优化问题，采用不同的适应度函数来评价个体的优劣性。 （4）选择 按照