本文關(guān)鍵詞：基于Memetic算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)起重機(jī)傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法效率低、減重效果不理想等問(wèn)題,結(jié)合現(xiàn)代智能優(yōu)化算法對(duì)橋式起重機(jī)的關(guān)鍵構(gòu)件進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì)研究。本文從主梁輕量化設(shè)計(jì)出發(fā),著重分析主梁在尺寸優(yōu)化過(guò)程中多維多約束的特點(diǎn),提出使用改進(jìn)的文化基因算法(Memetic Algorithm,MA)對(duì)主梁進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)研究,主要內(nèi)容如下:(1)介紹了國(guó)內(nèi)外起重機(jī)輕量化設(shè)計(jì)和MA算法框架的研究現(xiàn)狀,確定了構(gòu)造并改進(jìn)MA算法對(duì)橋式起重機(jī)主梁進(jìn)行尺寸優(yōu)化的輕量化思路。(2)研究主梁結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及其在各工況的受力特點(diǎn),建立相應(yīng)的截面面積尺寸優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型,包括設(shè)計(jì)變量的選取,目標(biāo)函數(shù)的確定,還有需要滿足的強(qiáng)度、剛度、穩(wěn)定性、邊界尺寸限制等約束條件不等式的計(jì)算。(3)研究MA算法框架的關(guān)鍵要素,將改進(jìn)的實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法和模擬退火算法進(jìn)行融合構(gòu)造出本文的基本MA算法,并提出比例搜索的加速策略并融入MA算法,最后形成本文的加速文化基因算法(Accelerating Memetic Algorithm,AMA)。通過(guò)應(yīng)用本文算法對(duì)工程實(shí)例進(jìn)行優(yōu)化求解測(cè)試并與已有文獻(xiàn)的優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了本文算法的性能和優(yōu)化效果的優(yōu)越性。(4)以某公司實(shí)際生產(chǎn)的某型號(hào)起重機(jī)的箱形主梁為研究對(duì)象,通過(guò)多次試驗(yàn)測(cè)試確定AMA算法中的控制參數(shù),并求解得到主梁截面尺寸的優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)。結(jié)果表明,AMA算法的優(yōu)化結(jié)果比現(xiàn)有主梁的截面面積減少了17.38%;最后通過(guò)ANSYS Workbench仿真分析與原模型對(duì)比,驗(yàn)證了優(yōu)化結(jié)果的可行性和合理性。
【關(guān)鍵詞】：起重機(jī) 箱形主梁 Memetic算法 輕量化設(shè)計(jì) 尺寸優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH215
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 論文的研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-17
• 1.2.1 起重機(jī)輕量化技術(shù)研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.2 MA算法的發(fā)展與研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.4 本章小結(jié)18-19
• 2 橋式起重機(jī)箱形主梁輕量化優(yōu)化設(shè)計(jì)模型的建立19-32
• 2.1 主梁優(yōu)化設(shè)計(jì)流程19-20
• 2.2 主梁結(jié)構(gòu)分析與受力載荷分析20-24
• 2.2.1 主梁結(jié)構(gòu)分析21-22
• 2.2.2 箱形主梁載荷分析22-24
• 2.2.3 主梁尺寸優(yōu)化特點(diǎn)總結(jié)24
• 2.3 主梁優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型的建立24-30
• 2.3.1 設(shè)計(jì)變量的選取25-26
• 2.3.2 目標(biāo)函數(shù)的建立26
• 2.3.3 約束條件的確定26-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 3 MA算法的構(gòu)造及改進(jìn)32-49
• 3.1 MA算法構(gòu)造流程的確定32-35
• 3.1.1 MA算法的框架研究32-34
• 3.1.2 MA算法的構(gòu)造流程34-35
• 3.2 MA算法的關(guān)鍵問(wèn)題研究及改進(jìn)35-42
• 3.2.1 遺傳算法的研究及改進(jìn)35-40
• 3.2.2 局部搜索策略研究40-41
• 3.2.3 比例搜索的加速策略41-42
• 3.3 AMA算法的實(shí)現(xiàn)42-45
• 3.3.1 AMA算法的流程42
• 3.3.2 AMA算法的執(zhí)行步驟42-44
• 3.3.3 罰函數(shù)的構(gòu)造44-45
• 3.4 AMA算法優(yōu)化案例測(cè)試45-48
• 3.4.1 數(shù)學(xué)模型45-47
• 3.4.2 參數(shù)設(shè)置及結(jié)果分析47-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 4 基于AMA算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)49-67
• 4.1 主梁優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本參數(shù)49-50
• 4.2 控制參數(shù)的確定50-59
• 4.2.1 全局搜索相關(guān)參數(shù)的確定50-54
• 4.2.2 降溫方式參數(shù)的確定54-56
• 4.2.3 加速搜索參數(shù)的確定56-59
• 4.3 結(jié)果對(duì)比分析59-62
• 4.4 優(yōu)化結(jié)果有限元分析驗(yàn)證62-66
• 4.4.1 有限元模型的建立62-64
• 4.4.2 優(yōu)化前后分析結(jié)果對(duì)比64-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 5 總結(jié)與展望67-69
• 5.1 論文總結(jié)67
• 5.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及取得的研究成果74-75
• 致謝75-76

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于Memetic算法的橋式起重機(jī)主梁輕量化設(shè)計(jì)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：280298