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申请/专利权人：常熟理工学院
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群算法的滚动轴承装配优化方法及系统，优化方法包括：根据轴承同轴度和滚动体精度，建立滚动轴承装配目标优化函数；获取所有待装配的轴承组件的尺寸数据，然后随机从其中选择内圈、外圈和相应数量的滚动体，计算这些轴承组件的轴承同轴度和滚动体精度；通过改进粒子群算法进行迭代，寻找最优解，根据最优解，将选择出的组件装配成完整的轴承。首先根据轴承同轴度和滚动体精度，提出了滚动轴承装配目标优化函数，然后通过改进粒子群算法完成对滚动轴承装配的智能优化，从而有效提高轴承产品的合格率。
主权项：1.一种基于改进粒子群算法的滚动轴承装配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：根据轴承同轴度和滚动体精度，建立滚动轴承装配目标优化函数；建立滚动轴承装配目标优化函数的方法包括：定义轴承装配质量评价函数： ，其中为自然对数常数，为轴承精度参数；最大化轴承装备质量评价函数，目标优化函数为： ，其中，、分别为待装配的轴承内外圈的数量和滚动体的数量，、分别为内外圈和滚动体的索引；S02：获取所有待装配的轴承组件的尺寸数据，然后随机从其中选择内圈、外圈和相应数量的滚动体，计算这些轴承组件的轴承同轴度和滚动体精度；S03：通过改进粒子群算法进行迭代，寻找最优解，根据最优解，将选择出的组件装配成完整的轴承；改进粒子群算法包括：对粒子群算法的惯性权重进行自适应更新，惯性权重为： ，其中，、分别表示最大和最小惯性权重，表示粒子的历史最优位置和整个粒子群最优位置的距离；使用约束因子提高粒子群算法的局部搜索能力，的计算公式为： ，改进后的粒子群算法为： ，其中，表示迭代次数，为粒子索引，为粒子中某一个维度的索引，为粒子速度向量，表示第个粒子中第维的速度向量，为个体学习因子，为群体学习因子，、是随机数，表示第个粒子中第维搜索到的历史最优位置，表示整个粒子群体中的最优位置，第个粒子中第维在次迭代时的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常熟理工学院 基于改进粒子群算法的滚动轴承装配优化方法及系统
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