栗鹏飞

摘要：针对传统机械传动方案建模困难问题，利用遗传算法对机械传动方案进行辨识和建模，运用最新方法对其建模过程进行处理，通过Matlab仿真证明了利用遗传算法建立模型的有效性和决策的可行性，为机械传动方案的优化提供了新的模型。

关键词：遗传算法；机械传动；决策；建模

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）06-0147-03

1引言

对于传统的机械系统的传动方案的建模和设计，往往是根据设计人员的经验来确定，这就存在诸多不确定的主观因素和不准确的决策发生，再加上传动系统的复杂性导致的系统建模存在一定的难度。近年来，遗传算法，免疫算法，粒子群算法等智能算法日益兴起并得到广泛应用，使得复杂问题变得越来越简单，同时也提高了应用对象执行的准确度，如果将这些智能算法应用于机械传动方案设计中，可以解决计算过程复杂，计算量大等问题。文献[1]提出实数编码的遗传算法解决斜齿轮传动优化问题，以体积最小为目标函数，确定各种约束条件，得到最优结果；文献[2]将模拟退火思想引人具有杂交和高斯变异的粒子群算法中，将模拟退火粒子群算法与可靠性设计理论结合建立最大化减速器传统系统可靠度优化模型。

本文建立多物元模型，然后利用遗传算法的自适应性和较高的容错能力等优点对机械传动方案进行辨识，并且通过MATLAB的仿真验证了模型的可行性，仿真结果表明该算法收敛速度快，模型精确，为机械传动方案设计提供了一种新的方案。……