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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种方程式赛车转向梯形机构的优化方法；该优化方法如下：一、获取转向梯形机构的已知参数。二、构建确定性优化模型和稳健性优化模型。三、对转向梯形机构被优化的各个设计参数进行灵敏度分析。四、对转向梯形机构同时进行确定性优化和稳健性优化。五、取步骤四得到的全局最优个体中的值作为转向梯形机构的各个设计参数的优化结果。本发明利用多种群遗传算法进行确定性优化获得精英种群，并为粒子群算法提供初始化粒子群；利用粒子群算法进行稳健性优化；迭代过程中精英种群中的精英个体迁移到粒子群中替换劣势个体，能够获得更高的全局寻优能力和收敛性能，提高了转向梯形机构的性能，保证赛车具有良好的操纵稳定性与过弯能力。
主权项：1.一种方程式赛车转向梯形机构的优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、获取转向梯形机构的已知参数。步骤二、构建确定性优化模型和稳健性优化模型。步骤三、对转向梯形机构被优化的各个设计参数进行Sobol灵敏度分析，并将各个设计参数按照灵敏度从大到小排序。步骤四、对转向梯形机构同时进行确定性优化和稳健性优化。利用多种群遗传算法进行确定性优化获得精英种群，并为粒子群算法提供初始化粒子群；利用粒子群算法进行稳健性优化；迭代过程中精英种群中的精英个体迁移到粒子群中替换劣势个体。多种群遗传算法中，每个子种群在交叉、变异操作中使用的交叉概率pc和变异概率pm根据子种群中满足确定性优化模型约束条件的比例κ1调整。粒子群算法中，更新粒子群位置时强度缩放系数α根据子种群中满足稳健性优化模型约束条件的比例κ2调整。步骤五、取步骤四得到的全局最优个体中的值作为转向梯形机构的各个设计参数的优化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种方程式赛车转向梯形机构的优化方法
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