基于神经网络及遗传算法的齿轮优化设计软件.pdf

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1、第10期机械设计与制造2010年10月MachineryDesign&Manufacture27文章编号：1001—3997(2010)10—0027—03基于神经网络及遗传算法的齿轮优化设计软件术张小芹王海芳孙磊(河北科技师范学院机械电子系，秦皇岛066600)GearoptimaldesignsoftwarebasedonneuralnetworkandgeneticalgorithmZHANGXiao-qin，WANGHai-fang，SUNLei(HebeiNormalUniversityofScienc

2、e&Technology，Qinhuangdao066600，China)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯i【摘要】将人工智能中BP神经网络与遗传优化算法相结合，有效解决局部极小和收敛速度以及含有!；连续／离散混合变量的优化问题，通过VB语言与Matlab软件混合编程，开发了齿轮优化设计软件，实现齿}{轮传动的自动优化设计，极大地提高了齿轮的设计效率和质量。；i关键词：齿轮；优化设计；计算机辅助设计；神经网络；遗传算法；；【Abstract】itdevelopedgearoptimaldesignsoftwar

3、eintegratingVBandMatlab，combiningBPn{lnworkswihnalgoaumallye(z叩mdesign，guaran招edg。6eo19￡imizati。n502M一}tion，increasedconvergentspeedandsolvedoptimalprobleminvolvingbothcontinuousanddiscretevari一!lables．Thusdesignefficiencyandqualityofgearingisincreasedgreatly

4、．i{Keywords：Gear；Optimaldesign；Computeraideddesign；Neuralnetwork；Geneticalgorithm；i。⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯，中图分类号：TH16支献标识码：Al弓I言本文将BP网络用于函数逼近：(1)是映射确定强度计算公齿轮传动机构具有许多其它传动机构无法相比的优点，是式中各系数所用到的各种线图，实现图表数据的程序化；(2)是映机械设备中最常用的传动机构之一。因此提高其承载能力、延长射设计变量与接触疲劳强度和弯曲疲劳强度之间的关系，

5、减少计其使用寿命、减小其体积和质量，具有重要的经济意义。对齿轮传算应力所带来的麻烦，提高优化效率。动进行优化设计，选择其最佳参数是提高承载能力、减轻重量和2．2遗传算法基本原理降低成本的一种重要途径。遗传算法(GeneticAlg。rithm，简称GA)是一种模拟达尔文齿轮传动优化设计中，设计变量不仅包含连续变量，而且包的遗传选择和生物进化过程搜索最优解的方法。遗传算法不需含离散变量。传统方法是求得最优设计点后，再圆整到邻近的离要梯度信息，不需要函数连续，优化结果具有全局性，应用于机散点，使圆整后的设计点可能跑出

6、可行域；另外传统的优化方法械优化设计问题中，可以有效地避开局部最优解，获得问题的全大多基于梯度的算法，搜索很可能陷于局部极小。许多研究表明，局最优解。人工智能中的遗传算法具有很强的通用优化能力，可以有效处理3软件开发过程含有连续及离散变量的优化问题～。3．1软件开发工具在齿轮传动设计中，齿轮强度计算最为复杂，而在齿轮传动机3．1．1VB语言构优化设计过程中，则需要成千上万次的计算齿面接触强度和齿根VB语言是一种十分强大和有生命力的Wid。编程语言，弯曲强度，利用传统方法计算量太大，影响算法的收敛时间。研究学起来容

7、易上手，界面设计容易，但在数值计算方面能力欠佳。表明，利用BP神经网络所固有的决速、非线性映射挣胜，映射齿轮3．1．2Matlab软件强度计算公式，可以大大提高优化效率，得到令人满意的结果。Mat1b软件是新近发展起来的一种深受广大编程人员喜爱本文将人工智能中的BP神经网络与遗传算法相结合，开发的数学工具软件，可以提供与矩阵有关的强大的数据处理和图形了基于人工智能的齿轮优化设计软件，实现齿轮自动优化设计，显示功能。但是，MATLAB的界面功能比较弱，给友好界面的开发大大提高了齿轮的设计效率和质量，缩短制造周期。应

8、用或软件演示系统带来不便。2BP神经网络及遗传算法本文把VB可视化编程语言和MATLAB工具相结合的办2．1BP神经网络法，充分利用MATLAB的运算功能和VB开发界面方便的特点BP(BkPropgati。)神经网络，又称误差逆传播网络，是最进行混合编程，提高了软件的开发效率和质量。成熟和应用最广的人工神经网络，由信息的正向传播和误差的反3．2软件总体设计向传播两个过程组