分插機構(gòu)復(fù)優(yōu)化方法的研究及軟件集成.pdf

1、對水稻插秧機的核心工作部件--分插機構(gòu)進行參數(shù)優(yōu)化是水稻插秧機工作效率提高的關(guān)鍵。由于分插機構(gòu)是一種復(fù)雜的機構(gòu)，目標(biāo)要求眾多，優(yōu)化模型是非線性約束的多目標(biāo)優(yōu)化模型，運用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法很難得到滿意的機構(gòu)參數(shù)。機構(gòu)復(fù)優(yōu)化方法是目前用于解決分插機構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問題的較好方法，該方法通過將運動學(xué)優(yōu)化和動力學(xué)優(yōu)化分開進行，并以運動學(xué)優(yōu)化得到的參數(shù)范圍為約束條件進行動力學(xué)優(yōu)化，可以很快得到機構(gòu)的最佳參數(shù)。
　　 目前運用復(fù)優(yōu)化方法對分插機構(gòu)進

2、行參數(shù)優(yōu)化所存在的問題是：其中的運動學(xué)參數(shù)范圍的獲取是基于人工選擇的，這就需要優(yōu)化工作者了解優(yōu)化變量、優(yōu)化目標(biāo)以及約束條件間的交互關(guān)系，才能得到滿意的運動學(xué)優(yōu)化結(jié)果，對優(yōu)化工作者的要求高。
　　 針對這一問題，本文從復(fù)優(yōu)化方法的相關(guān)理論出發(fā)，提出了一種能自動搜尋運動學(xué)參數(shù)范圍，從而實現(xiàn)復(fù)優(yōu)化方法的自動尋優(yōu)方法。通過建立分插機構(gòu)的運動學(xué)數(shù)學(xué)模型以及運用模糊理論建立的目標(biāo)要求數(shù)值化模型，采用改進的精英保留非劣排序遺傳算法優(yōu)化得到多組

3、均能滿足運動學(xué)要求的機構(gòu)參數(shù)，并從中選取一組機構(gòu)參數(shù)進行區(qū)間擴張，將區(qū)間搜索轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題；以區(qū)間擴張得到的各參數(shù)的上下限變量△xH和△xL為優(yōu)化變量，結(jié)合正交試驗對約束作出處理，由多目標(biāo)優(yōu)化方法得到運動學(xué)參數(shù)區(qū)間，并運用窮舉法對該區(qū)間進行驗證；以此參數(shù)區(qū)間為約束條件，結(jié)合動力學(xué)優(yōu)化目標(biāo)進行動力學(xué)優(yōu)化，實現(xiàn)復(fù)優(yōu)化方法的自動尋優(yōu)過程。
　　 同時，本文采用軟件模塊化設(shè)計思想，對用于橢圓齒輪行星系分插機構(gòu)的復(fù)優(yōu)化方法進行軟件設(shè)