采用遗传算法进行液压集成块的自动优化设计

　　1 液压集成块设计简介

　　液压集成块的结构一般比较复杂,而当前的设计水平相对落后,大多依靠设计人员的经验和空间想象能力进行方案的制定、检验等工作,不仅脑力劳动繁重、耗费时间,往往还保证不了质量。目前一些应用于液压集成块设计的CAD技术,虽然大多能提供一些辅助的手段,在一定程度上方便了交互式的设计,但仍难以获得高质量的设计结果。

　　本文采用将遗传算法与集成块设计知识相结合的研究方法,尝试液压集成块的自动优化设计,以降低设计人员的劳动强度、提高其效率和质量。

　　2 液压集成块自动设计系统组成模式

　　液压集成块的设计包括集成块外部的各种液压元件布局和其内部的孔道线网连通两大部分工作。集成块的自动设计优化工作流程包括如下几部分: (1)孔道校核; (2)线网连通; (3)孔道网络优化; (4)元件外形干涉校核; (5)集成块体积缩减; (6)装配设计。

　　其中,系统的主要支撑模块是线网连通与孔道校核,它们是整个集成块设计的基础与核心。孔道校核包括一孔对一孔、一孔对多孔、多孔对多孔等校核手段;线网连通设计方法采用基于规则的启发式算法。装配设计是对前五个部分的综合,也是评价集成块自动优化设计结果的模块。

　　3 关于遗传算法

　　遗传算法由Holland等[1]人提出。它仿效生物的进化与遗传,根据生存竞争和优胜劣汰的法则,借助于遗传操作,使所求解的问题逐步逼近最优解。遗传算法用单一字符串的形式描述所研究的问题,只需利用适应度函数进行优化计算,而不需要函数导数等辅助信息,特别适合于其它传统方法无法解决的复杂问题[2]。

　　在基本遗传算法及各种改进遗传算法中,大都采用二进制编码。但液压集成块设计问题涉及的设计变量较多,如果采用二进制编码,则码串会很长,编码和解码操作将占用较多时间,并且码串过长会使算法的搜索效率降低。此外,对于连续变量的优化问题,实数表示更加自然,计算精度也不会受到编码方式的影响。根据这些特点,本文对元件坐标位置采用实数编码,并根据其特点设计了相应的遗传操作。

　　4 遗传算法在液压集成块自动优化设计中的应用

　　4.1 数学模型

　　液压集成块自动优化设计是在孔道连通算法支撑下的三维空间中液压元件布局方案的自动寻优,是一种复杂的带性能约束的立体空间布局问题,在数学上可以归结为组合优化问题[3]。其设计结果可从以下几个方面评价:(1)集成块体积;(2)连通线网的总长度;(3)工艺孔的数量;(4)其它约束,如元件优先、禁忌的安装面或角度等。采用多目标优化的线性加权法可将目标函数用下式表示,亦即遗传算法的评价函数: