仿生优化算法（共8篇）
仿生优化算法 篇1
摘要：仿生优化算法是通过模拟自然生物进化或者社会行为的随机搜索方法而提出的一种算法。这些算法能够解决许多传统方法难以解决的复杂问题, 因此被广泛的应用。文章主要介绍了三种仿生优化算, 即法蚁群算法、人工鱼群算法、人工免疫算法。介绍了这几种算法的基本原理、实用范围, 以及这三种算法的优缺点及未来的展望。
关键词：仿生优化,蚁群算法,人工鱼群算法,人工免疫算法
引言
随着社会的飞速发展, 传统的方法已经不能解决我们遇到的许多问题, 如指派问题, 车间生产问题, 旅行路径问题。如果采用传统的方法来解决这类问题将会大大的增加计算机的负担, 同时不能够找出最优的解决方案。这就不得不使我们寻找其他的方法。为了能够解决这些问题, 科学家们从生物系统的进化和自适应现象找到了灵感, 提出了解决问题的最优方案-仿生优化算法。
1 蚁群算法
蚁群算法又称为蚂蚁算法。这种算法是由意大利研究者Dorigo在1991年提出的一种新型算法。它主要是模拟蚂蚁的觅食行为, 通过观察蚂蚁如何能在最短的时间寻到一条食物到巢穴的最短路径。生物学家观察和研究发现, 蚂蚁觅食是一种群体行为, 并不是各自寻找食物。蚂蚁在寻找食物的过程中, 每只蚂蚁都会在它行过的路径上分泌一种化学物质, 这种化学物质叫作信息素。但是每一条道路上的信息素浓度不一, 每条道路上信息素的多少会影响蚂蚁的选择。信息素的浓度越高, 这条道路被选择的可能性就越大。蚂蚁就是通过这种信息素来传递信息的, 从而寻找到最近的那条道路[2]。从而能够更快的将食物搬入巢穴, 也能够减少搬食蚂蚁的数量。蚂蚁算法就是从该模型中受到启发, 并且用于寻找最优解。
2 人工鱼群算法
人工鱼群算法是李晓磊博士等在对动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型仿生优化算法, 这种算法是根据“水域中鱼生存数目的多少来判断这一水域中营养物质较多的地方”, 通过模仿鱼群的觅食行来寻找营养物质较多的地方。
这种现象在日常生活中也可以经常看见, 比如钓鱼的时候, 通常我们在某个地方钓鱼, 首先要撒鱼饵或者鱼料, 然后过一阵便会有成群结队的鱼游过来。鱼群算法就是根据鱼的多少来找出水域中营养物质较高的地方。人工鱼群就是用人鱼来模仿鱼群的觅食、聚集、追尾, 从而实现最优解。
觅食行为:日常生活中, 水中的鱼儿在没有人为作用的条件下, 在水中自由自在的游动, 但当人为投入食物时, 便会向食物增多的那一方游去。
聚集行为:鱼在水中自然而然的聚集成群, 是为了保证群体的安全而形成的一种生活习惯。
追尾行为:在鱼群的游动过程中, 当某一条或几条鱼发现食物的时候, 它们附近的鱼群也会紧随他们而来, 从而快速到达食物。
人工鱼群的基本步骤如下:
(1) 产生初始鱼群:随机产生n条人工鱼, 组成初始化人工鱼群。
(2) 记录初始浓度:分别计算各人工鱼的食物浓度, 最终将浓度最大的人工鱼记录到公告栏。
(3) 公告栏比较:各个人工鱼在寻找最优的过程中, 行动完成, 将自身的状态与公告栏上的状态进行比较, 如果自身的状态优于公告栏的状态, 则将公告栏上的最优状态改成自身状态。反之, 则不修改。
(4) 经过多条鱼的状态的修改从而找到水域中浓度最高的那条道。
3 人工免疫算法
免疫系统对人体是至关重要的。免疫系统是由淋巴细胞把自身细胞与抗原识别出来, 并产生抗体来对付入侵人体的抗原, 从而消灭抗原。免疫系统具有免疫能力, 能够抑制过多抗体的产生, 事实上免疫系统只需要根据侵入人体的抗原产生相应的抗体, 从而消灭抗原即可, 而不需要产生其他不必要的抗体。
人工免疫算法将抗原和抗体分别对应优化问题的目标函数和可行解。把抗体和抗原的亲和力看作可行解和目标函数的匹配程度。通过计算抗体期望生存率来促进较优抗体的遗传和变异, 用记忆细胞单元保存择优后的可行解来抑制相似可行解的继续产生, 并加速搜索到全局最优解, 同时, 当相似问题在此出现时, 能够较快产生该问题的较优解甚至最优解。
人工免疫算法的基本步骤如下: (1) 输入抗原; (2) 产生抗体; (3) 分析抗原与抗体的关系; (4) 将与抗原具有最大亲和力的抗体大量分解; (5) 抗体的选择。计算当前抗体群中抗体浓度, 浓度高的则减小, 反之, 增加; (6) 得到最优的抗体抑制抗原; (7) 终止。
4 上述几种算法的比较
以上几种算法都是模拟自然界生物系统, 通过生物的寻优行为找到一种最优的算法, 因此仿生优化算法有许多相同的特点:
(1) 不确定的算法:仿生优化算法的不确定性主要体现在随机性。它们的搜索过程都具有非确定性, 都是利用仿生理论的记忆机制加强局部搜索或抑制早熟收敛, 从而使算法快速收敛到全局最优解。
(2) 概率型的优化算法:不确定算法的优点在于有更多的机会求得全局的最优解。
(3) 相互作用:各个个体通过相互作用来更好的适应环境, 同时与环境互相交互。
(4) 突显性:最终的最优目标, 总是在各个个体行为的运动中脱颖而出。
5 仿生优化算法的发展与展望
文章阐述了三种仿生优化算法, 它们已经在各自适应的环境下取得了很好的成绩, 在某些领域体现了强大的潜力, 但是还是存在一些不足。为了能够更好的解决这些不足, 提出了以下几种方法。
(1) 将仿生优化算法同其他算法结合起来产生一种新的算法, 分析各种算法的优缺点, 取长补短, 寻求最适应的一种新算法, 从而功能更加强大, 能够更好的解决寻优问题。
(2) 仿生优化算法的理论基础有待加强, 建立新的模型, 这对解决不同优化问题的收敛性, 局部最优解, 以及鲁棒性有很重要的作用。目前的应用都是通过反复实验而得到的, 将会大大的影响实验速度, 因此提出一套切实有用的方案, 将会大大促进仿生优化的发展。
(3) 扩大仿生优化算法的应用领域, 将仿生优化算法应用在更多的领域, 帮助解决更多的优化问题。仿生优化算法是一类很好的算法, 能够帮助我们解决许多传统方法不能够解决的问题, 因此大大的扩大仿生优化算法的应用, 将会为我们提供更多的简便方法。
参考文献
[1]于佳, 等.仿生优化算法在变电站选址中的应用[J].工程技术, 2012.
[2]熊伟平, 等.几种仿生优化算法的比较研究[J].计算机技术与发展, 2010.
仿生优化算法 篇2
粒子群优化算法及其在结构优化设计中的应用
介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响.将粒子群优化算法与遗传算法在优化过程和搜索技术方面进行了对比.利用粒子群优化算法与遗传算法分别对测试函数和桁架结构优化设计问题进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比.计算结果表明在满足相同的.计算精度的前提下,粒子群优化算法的效率更高,利用粒子群优化算法可求解机翼结构优化设计问题,因此,粒子群算法是一种有效的优化方法,适用于大型复杂结构优化设计.
作 者：王允良 李为吉 WANG Yun-liang LI Wei-ji 作者单位：西北工业大学,航空学院,西安,710072刊 名：机械科学与技术 ISTIC PKU英文刊名：MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY年，卷(期)：24(2)分类号：V221+.6关键词：粒子群优化算法 演化计算 结构优化设计
仿生优化算法 篇3
随着助推—滑翔导弹的研究进展,滑翔段的弹道优化问题成为了众多学者研究的热点,由于弹道约束方程的严重的非线性,现阶段弹道优化的发展趋势基本上是采用以下两步:(1)选择函数参数化方法将最优控制问题转化为参数优化问题;(2)选择参数最优化方法来求解转化后的参数优化问题。而其中参数最优化方法按搜索机制又可分为传统算法、智能算法。北京航空航天大学的李佳峰运用序列二次规划法(SQP)优化设计了高超声速飞行器滑翔段的弹道[1];国防科技大学的张永军运用混合遗传算法对跳跃式导弹弹道进行了优化设计[2],雍恩米运用GAUSS伪谱法对高超声速再入飞行器轨迹进行了优化[3];北京控制与电子技术研究所的郑月英采用粒子群全局优化与经典局部优化相结合的算法对滑翔弹道进行了优化设计[4];哈尔滨工业大学的李瑜利用序列二次规划法求解了助推—滑翔导弹的最大射程弹道[5]。
随着研究的进展,传统算法和智能算法结合,智能算法和智能算法结合的组合算法将在弹道优化中得到运用[6,7]。
现采用人工鱼群算法和粒子群算法结合的一种组合算法对滑翔弹道进行优化设计。
1基本算法
1.1粒子群算法
PSO是基于群体与适应度的。粒子群的个体(粒子)代表问题的一个可能解,每个粒子具有位置和速度两个特征,粒子位置坐标对应的目标函数值可作为该粒子的适应度,算法通过适应度来衡量粒子的优劣。速度与位置更新公式为:
vi=wvi+c1r1(pi-xi)+c2r2(pg-x
xi=xi+vi。
其中:vi为第i个粒子的速度,xi为第i个粒子当前的位置,pi为第i个粒子经历过的最好位置,pg为整个群体的最优位置,c1和c2为学习因子,也称加速常数,r1和r2为[0,1]围内的均匀随机数,w为惯性权重。粒子群算法的速度由三部分组成,第一部分wvi为“惯性”或“动量”部分,反映了粒子的运动“习惯”,代表粒子有维持自己先前速度的趋势;第二部分c1r1(pi-xi)为“认知”部分,反映了粒子对自身历史经验的记忆或回忆,代表粒子有向自身历史最佳位置逼近的趋势;第三部分c2r2(pg-xi)为“社会”部分,反映了粒子间协同合作与知识共享的群体历史经验,代表粒子有向群体或邻域历史最佳位置逼近的趋势。速度通过这三部分的综合作用,粒子的位置不断更新,直到获得适应度满意的位置。
1.2人工鱼群算法
人工鱼群算法是一类群智能的随机优化算法,它的全局搜索能力良好,具有对初值、参数选择不敏感、鲁棒性强、简单、易操作等优点。其数学模型描述如下:假设在一个n维的目标搜索空间中,有N条组成一个群体的人工鱼,每条人工鱼的状态可表示为向量X=(x1,x2,…,xn),其中xi(i=1,…,n)为欲寻优的变量;人工鱼当前所在的位置的食物浓度表示为Y=f(X),其中Y为目标函数;人工鱼个体之间的距离表示为di,j=‖Xi-Xj‖;visual表示人工鱼的感知范围,step为人工鱼移动的步长,δ为拥挤度因子;trynumber表示每次觅食最大的试探次数。
1.2.1 行为描述
1.2.1.1 觅食行为
设人工鱼当前状态为Xi,在其感知范围内随机选择一个状态Xj,如果Yi<Yj,则向该方向前进一步;反之,再重新随机选择状态Xj,判断是否满足前进条件;试探trynumber次后,如果仍不满足前进条件,则执行随机移动行为。
1.2.1.2 聚群行为
设人工鱼当前状态为Xi,探索当前领域内的伙伴数目nf,如果
1.2.1.3 追尾行为
设人工鱼当前状态为Xi,探索当前邻域内状态最优的邻居Xmax,如果Yi<Ymax,并且Xmax的领域内伙伴的数目nf满足
1.2.1.4 随机行为
随机行为的实现较简单,就是在视野中选择一个状态,然后向该方向移动,其实,它是觅食行为的一个缺省行为。
1.2.1.5 公告板
记录最优人工鱼个体状态的地方。每条人工鱼每完成1次迭代后,自身状态优于公告板中的记录,则用自身状态更新公告板中的状态,否则,不变。当整个算法的迭代结束后,输出公告板的值,即为所求的最优值。
1.2.2 行为选择
根据所要解决的问题性质,对人工鱼当前所处的环境进行评价,从而选择一种行为。较常用的评价方法就是选择各行为中使得向最优方向前进最大的行为,也就是各行为中使得人工鱼的下一个状态最优的行为,如果没有能使下一状态优于当前状态的行为,则采取随机行为。
2混合算法
人工鱼群算法实现中,存在着一个不太拥挤的概念,由此可知最终的寻优结果可能是次优。而基本PSO算法依靠的是群体之间的合作和竞争,粒子本身没有变异机制,因而单个粒子一旦受某个局部极值约束后本身很难跳出局部极值的约束,此时需要借助其它粒子的成功发现。比如:粒子群优化算法容易陷入局部极小点,导致优化结果得不到全局最优解。事实上,PSO算法的寻优能力主要来自于粒子之间的相互作用和相互影响。如果从算法中去除粒子之间的相互作用和相互影响,则PSO算法的寻优能力就变得非常有限。造成这种现象的原因有两个。
首先是待优化函数的性质,有许多测试函数是多峰函数、形状复杂,而粒子群优化算法并不是从理论上严格证明收敛于任何类型函数的全局极值点,因此对于复杂的测试函数,很可能难以得到满意的结果;其次是粒子群优化算法在运行时,由于算法的参数设计或者粒子数选择不当等原因,使得在计算的过程中,粒子的多样性迅速消失,造成算法“早熟”现象,从而导致算法不能收敛到全局极值点。这两个因素总是紧密地纠缠在一起,在算法的寻优过程中都起到了关键的影响,在一个具体的问题中,很难确定到底是哪一个因素使得算法不能收敛到全局极值点。
而弹道优化过程中的非线性特别严重,因此,针对粒子群算法搜索精度高,但是容易陷入局部最优,而人工鱼群算法全局搜索能力强,但是收敛速度慢,收敛精度不高。因此将两者组合起来能吸取两者优点。
混合算法的实现步骤:① 利用人工鱼群算法进行初始的寻优设置;
② 在人工鱼群算法的觅食行为中,根据人工鱼群算法设置的感知范围采用粒子群在小范围精确寻优,将所得最优值赋给公告板。
③ 进行觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为的选择并寻优计算。
④ 在人工鱼群算法初始寻优的基础上,采用局部粒子群算法进行最终的精确寻优求解。
3算法验证
取多峰值测试函数如图1。
z=-{20+x2-10[cos(2πx)+cos(2πy)]+y2}。
人工鱼群和粒子群个体数取100,人工鱼群的感知范围取visual=0.5,步长step=0.3,拥挤度因子δ=0.3,粒子群的加速参数取为c1=c2=2,惯性权重取0.7。
测试函数的最优点为(0,0),最优值为0。基本人工鱼群算法和改进的混合算法的寻优性能见表1。
由图2和表1可以看出,改进后的混合算法的收敛速度要比人工鱼群算法快,测试函数的最优值提高了4个数量级,寻优能力比人工鱼群算法强,因此,改进后的算法在收敛速度,收敛精度上具有明显的优势。
4弹道优化设计
4.1导弹滑翔段运动模型
在相对轨迹坐标系建立的滑翔段平面再入运动数学模型由下式给出,即
取V,Θ,r,L分别为状态变量速度,弹道倾角,地心矢径,飞行距离,m为质量,R0为地球半径。其中ρ=ρ0e-βH,ρ0为海平面处国际标准大气密度,H为导弹距海平面的高度,β代表大气指数常数,通常取7200。S为导弹有效截面积,cx和cy为升力系数和阻力系数,它们是攻角α的函数,其具体表达式参考文献[8]。
目标函数取吸热量最小,min:
其中热流密度的估算公式为:
其中c1为常数,参考RLV的取值,c1=11 030,Rd为导弹头部曲率半径,取0.1 m。
4.2仿真结果
地球半径R=6 371.203 92 km,地球自转速率ω=0.000 072 921 rad/s,导弹有效截面积s=1.735 458 04 m2, 导弹质量m=6 309.433 kg,初始高度为30 km,初始速度为2 500 m/s,初始航迹角为-5π/180 rad,导弹滑翔飞行时间取200 s。
人工鱼群和粒子群个体数都取为N=100,人工鱼群的感知范围visual=0.5,步长step=0.3,拥挤度因子δ=0.3,粒子群的加速度参数c1=c2=2,惯性权重w=0.7。
优化得出的攻角如图7。
5结束语
本文提出了人工鱼群与微粒群混合优化算法,利用人工鱼群算法全局收敛性好和粒子群算法收敛速度快等优点,取长补短,以鱼群算法为基础流程,将鱼群算法中的觅食行为改为粒子群在鱼群感知范围内的小范围寻优,在鱼群算法的最后,用粒子群进行精确寻优。并将这种混合仿生算法运用到近两年的热点问题——滑翔弹道优化中,得出了优化后的弹道。
参考文献
[1]李瑜,杨志红,崔乃刚.助推-滑翔导弹弹道优化研究。宇航学报,2008;29(1):66—71
[2]雍恩米.高超声速滑翔式再入飞行器轨迹优化与制导方法研究.长沙:国防科学技术大学,2008
[3]张永军,夏智勋,孙丕忠,等.跳跃式导弹弹道设计与优化.固体火箭技术,2006;29(5):313—316
[4]郑月英,刘辉,李俊峰.滑翔弹道优化设计研究.宇航学报,2009;30(3):858—862
[5]李佳峰,周浩,陈万春.高超声速飞行器滑翔段最优弹道的间接算法.飞行力学,2009;28(4):93—98
[6]姚祥光,周永权,李咏梅.人工鱼群与微粒群混合优化算法.计算机应用研究,2010;27(6):38—41
[7]罗德相,周永权,黄华娟.粒子群与人工鱼群混合优化算法.计算机与应用化学,2009;26(10):1257—1261
仿生优化算法 篇4
混沌优化算法在不可分稳态大系统优化中的应用
讨论了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的大规模稳态系统的`优化问题,将混沌优化算法应用于其最优值的求解,利用混沌运动的遍历性来得到优化问题的全局最优值.仿真结果表明,该算法简单易行,求解精度和可靠性较高,是解决不可分稳态大系统优化问题的一种有效方法.
作 者：李薪宇 康波 吕炳朝 LI Xin-yu KANG Bo LU Bing-chao 作者单位：电子科技大学,自动化工程学院,四川,成都,610054刊 名：数学的实践与认识 ISTIC PKU英文刊名：MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY年，卷(期)：38(3)分类号：O1关键词：稳态大系统 混沌优化 全局最优
仿生算法在信息安全中的应用研究 篇5
仿生算法是通过模拟自然界本身所存在的规律来设计的一类算法, 如爬山法、模拟退火法、进化算法 (包含遗传算法、遗传规划、进化规划、进化策略) 等等。这些算法已经广泛的应用到工程优化的各个领域并取得了成功。自从1993年西点军校的Robert Matthews在论文The Use of a Genetic Algorithm in Cryptanalysis中提出将遗传算法应用到密码学领域后, 许多位学者开始尝试将这些算法应用于密码学与信息安全的各个领域。本文将介绍这些有趣的尝试, 给出这些方法的优缺点分析。
1 仿生算法简介
仿生算法是一类算法的总称。在这里我们仅仅介绍已经应用于信息安全中的几种算法。
爬山法, 又称为最速下降法, 是一种数值优化算法, 它从某个连续函数的一点出发, 以该点的负梯度方向作为下降方向, 经过某个步长的前进后得到新的点, 然后从该新点出发重复前面的步骤, 直至找到函数的最小值。
模拟退火法是模仿灭火过程来设计的一类算法。灭火的关键在于如何迅速的降低燃烧物品的温度, 最终达到火灭的目的。模拟退火算法首先将需要优化的目标表示成一个“能量函数” (对应于火焰) , 然后设计一个“退火”方向, 使得该能量函数的“能量”慢慢下降, 直至到达预定目标为止。
进化算法建立在达尔文适者生存的自然选择法则的基础之上, 利用进化算子和复制来生成后代。进化算法 (包含遗传算法、遗传规划、进化规划、进化策略) 出现在20世纪60年代早期, 并已经广泛的应用到工程各领域。进化计算在求解问题时是从多个解开始的, 然后通过一定的法则进行逐步进化产生新的解。
2 已有工作分析
2.1 古典密码与现代密码分析
利用进化算法对古典密码进行分析的工作主要集中在美国西点军校。1993年Richard Spillman等在The Use of a Genetic Algorithm in the Cryptanalysis of Simple Substitution Ciphers文中提出利用遗传算法对单表代换密码进行攻击。该方法利用单表代换不能隐藏字频统计特性的缺点, 首先通过产生很多个可能的解构成初始种群, 然后比较可能解的词频统计特性与密文词频统计特性的差值, 并将该差值作为个体的适应值度量, 通过合理的设计进化算子, 使得词频统计特性和密文词频统计特性最接近的个体 (明文或者非常接近明文) 最终可以保留下来。在方法的基础上Thomas Jakobsen与Andrew Clark先后于1995年和1999年分别给出了对单表代换的快速攻击和对多表代换的攻击, 这两种方法都采用了并行遗传算法来对多种模式进行搜索。
这两种方法的优点在于可以依靠计算机来自动的搜索可能的明文, 即使不能直接找到准确的明文, 也可以给出近似的明文供破译者参考, 其效率要远远高于常规的手工分析。
多位学者还尝试了采用进化计算技术对现代密码学进行分析。Andrew Clark与Yaseen分别在1996年和1999年对背包系列密码进行了遗传规划攻击, Yaseen在2002对两轮TEA进行了遗传算法攻击, Abbas Ghaemi Bafghi对分组密码进行了人工蚁攻击, 这些文章的侧重点主要在于如何应用仿生算法来实现攻击, 但是在这些文章中并未给出这些攻击方法和通常的密码学攻击方法的比较, 可以说这些攻击方法的效率还未超过基于代数方法或者其他方法的攻击效率。
2.2 安全协议的设计
John A Clark在2000年和2001年相继提出了以进化算法为工具来设计安全协议的方法。该方法的基本思想是:从随机的协议群出发, 采用某种逻辑 (例如BAN逻辑) 来作为验证协议安全性的工具, 并保证协议的安全性越高, 对应个体的适应值越高, 通过仔细的设计进化算子, 使得种群向安全的协议群进化, 最终得到安全的协议组。
该方法可以依靠计算机自动的设计协议, 从而大大降低了手工的分析量, 而且依靠进化算法还可以部分解决在验证安全性时候所带来的状态空间爆炸问题。但是该方法的缺点在于:协议的安全性依赖于验证其的逻辑, Clark的两篇文章采用的均为BAN逻辑, 而BAN逻辑本身不可避免的缺陷和尴尬在这些方法中并未得到解决。
2.3 入侵检测与人工免疫系统
Crosbie与Spafford在1995年首次采用遗传算法结合多代理技术来检测网络入侵, 但该方法的训练时间太长, 此后, 多位学者在这方面作出了很多贡献, 例如Merphis大学研究的入侵检测产品就采用了遗传算法作为核心引擎。Hofmeyr与Forrest于1998年首先将人工免疫系统与网络入侵检测相结合, 根据细胞免疫机制提出了一个简单的非选择模型应用于入侵检测方面的研究, Kim于2002年在此基础上提出了基因库进化的思想, 李涛提出了基于人工免疫系统的网络安全风险评估策略。
2.4 密码组件的设计与实现
笔者在2003年指出进化算法的种群迭代过程具有单向性, 基于此设计了伪随机数生成器, 分析表明该族生成器存在大周期序列, 并且具有优良的统计特性, 但是该方法还需要深入分析线性复杂度和自相关性。
William Millan在1997年首先采用经典遗传算法来设计布尔函数。该方法将布尔函数的设计问题看作优化问题来提高布尔函数的密码学性质, 这样便可以采用已有的优化算法来设计布尔函数。该方法思路如下:首先, 采用布尔函数的真值表来作为遗传算法的编码, 通过对布尔函数进行WalshHadamard变换后, 来估量计算布尔函数的各种密码学性质, 将这些估量结果作为对种群个体的评估依据, 并基于这些估量结果来决定如何繁殖后代。这篇文章主要从优化的角度来设计布尔函数, 虽然其结果不是很完美, 但是给布尔函数的设计提出了新的思路, 而且该作者很快给出了后续工作。William Millan在1998年的欧密会上提出将经典遗传算法和最速下降法结合再次解决布尔函数的设计问题, 并得到了很好的结果。2000年, John A Clark在前两篇文章的基础上, 提出用模拟退火法来设计布尔函数, 该方法仍然采用真值表作为编码, 同样对其进行Walsh-Hadamard变换后, 来估量计算布尔函数的各种密码学性质, 并将这些估量结果作为该布尔函数的能量函数, 通过简单的退火方向的设计来优化布尔函数, 得到的结果要优于前两篇文献。虽然这三篇文献给出了对布尔函数优化设计的有益尝试, 但是存在着很大的缺陷:该方法的计算复杂性很高, 大致在o (23×n) 左右, 因此该方法只能适用于小规模的布尔函数设计;而且该方法的速度难以保证, 算法不稳定。
在提出了布尔函数的设计后, Millan在1999年将研究工作转向了S盒的设计, 并在其前两篇工作的基础上给出了基于遗传算法的S盒设计方法。该方法采用S盒的原始表达作为遗传算法的编码, 但是在估量S盒的优劣时, 需要将S盒看作多输入多输出的布尔函数, 并通过Walsh-Hadamard变换后, 来估量S盒的密码学性质, 该方法中的遗传算子的设计结合了爬山法, 虽然繁琐但是比较巧妙, 有效的避免了无效S盒的产生。张焕国等通过引入抗差分的适应函数得到了抗差分性能很好的S盒。这两种方法虽然都得到了比较好的数值结果, 但是由于进化算法本身的收敛性问题, 这两种方法均具有较高的计算量并且其收敛性还有待改进。
3 结束语
本文介绍了仿生算法的基本概念与分类, 给出了仿生算法在密码学与信息安全领域中的一些代表性应用, 给出了这些方法的优缺点分析。目前该类应用还处于研究与发展阶段, 依然有很多未克服的问题, 随着仿生算法收敛性分析的进一步发展, 以及密码学与信息安全相关领域的进步, 相信仿生算法能更加有助于网络与信息安全问题的分析和设计。
参考文献
[1]Z.Michalewicz.GeneticA lgorithms+D ataS tructures=Evolution Programs.thirde d.Heiderberg:Springer-Verlag.1996.
[2]John A Clark, Nature-Inspired Cryptography:Past.Present and Future.Special Session on Evolutionary Computation in Computer Security and Cryptography in CEC-2003.Canberra. Australia.2003.
[3]Yong Zeng, Jianfeng Ma.A Pseudo-random Number Generator Based on Evolutionary Algorithms. Special sessions on Evolution-ary Computation in Computer Security and Cryptography in CEC-2003.Canberra.Australia.IEEEp ress.1662-1668.2003.
[4]张焕国, 冯秀涛等.演化密码与DES密码的演化设计.通信学报.2002.
仿生优化算法 篇6
自20世纪70年代起, 到现今受注目的工业4.0, 渐渐引入计算机控制自动化机器人来取代人力, 而军事及救灾方面的机器人更是功能繁多, 拥有如排雷、攻击、搜救等诸多用途。在科技发展越来越先进的今天, 精细、粗重、繁琐、危险及任何人体不适合的作业大都由机器完成, 机器人已在生活中占有重要的地位。
机器人可模仿人类的行为, 重要目的是代替人类执行某些动作, 而其常见的行为流程可以分为下列3个步骤:
(1) 实时感知所处环境的情境及限制;
(2) 依据感知所获的信息, 进行任务分析及规划执行内容;
(3) 完成任务, 尤其是交由实体执行动作。
而如何让机器人将获取的环境信息进行分析及规划则是研究的核心内容, 至今也有许多研究成果发表, 其中机器人路径规划是具代表性的问题之一。
在完成环境探索后, 运用最低的成本, 使系统能在两点间反复行动就显得十分重要, 如灾后救援物资的往返运送。人工智能路径规划法是适用于此类研究的方法之一。
不同于以往传统数学逻辑或程序性的算法, 人工智能路径规划法不需花大量时间求解不确定、非线性多项式 (Nondeterministic Polynomial, NP) 问题, 转而模拟生物演化或生存方式, 设计出许多不同求解方式的仿生算法, 通常能在可接受的时间内得到最佳解或是较佳解。
目前在路径规划方面常见的启发式算法有, A*算法 (A-star Algorithm) 、基因算法 (Genetic Algorithm, GA) 与蚂蚁算法 (Ant System, AS) 算法等。其中可以将蚁群算法AS应用于仿生机器人行动规划的设计。
蚁群算法是模仿自然界蚂蚁的觅食行为, 而发展出来的启发式算法, 是Dorigo于1996年提出的。其在复杂、信息不完整的优化问题上有良好的表现。
2 仿生机器人行动的设计
机器人在路经规划初期并不知道环境的全貌, 透过自身传感器逐步搜集完整环境信息。因此, 本研究建立在环境全貌已逐步搜集完成以及系统定位与障碍物回避皆已有效解决的前提下。仿真环境对照组以一个静态地图作为所搜集的环境全貌。由DACS算法规划的结果如图1所示。
本研究设计于对照组执行路径规划至第二次迭代时, 使环境分别产生节点移动、节点增加、节点消失及目标变换等变化, 以此仿真动态环境。因实际情况中, 传感器测量距离能力有限, 故在实验中设两节点距离若超出10 unit无法侦测, 将判定为不可行走的路径。测试档内部各个节点均以平面坐标表示, 并分别标上nn0~nn31等编号以便于识别, 若两节点间蚂蚁经过的次数越多则线段越粗, 蚂蚁经过的次数越少则线段越细。nnmm (xx, yy) 括号中x、y为平面坐标x及y值, pp{nnmm1, nnmm2, …, nnmmmm}代表一路径, d{nnmm1, nnmm2}代表nnmm1及nnmm2的直线距离。
此实验欲证实地图中的节点若发生移动, 则DACS算法仍可正常运作。实验中起点为节点nn0 (0, 0) , 终点为节点nn31 (37, 26) 。如图1所示, d{nn10, nn16}为12.8 unit, d{nn11, nn16}为11.66 unit, 两者路径长度均超出10 unit检测范围, 按照实验设定均判定为可行路径。图1中行经节点nn10及节点nn11时, 因为判定为不可行路径而不经过节点nn16, 改走其他路径。图1则因nn16'的位置是前进方向上距离最短、机率提升的快捷方式, 使的蚂蚁经过节点nn16'次数增加。
依据DACS算法的仿真, 可以得知机器人需装载感测模块以获取环境信息, 并将环境信息交由运算及控制平台进行运算, 并将DACS算法运算的结果, 由移动模块输出, 并由传输模块进行监控及记录。
将DACS算法仿真流程结合机器人功能方块, 可以得到机器人功能程序。输入环境参数的步骤, 即为机器人获取环境信息的功能, 以此为开端进行路径规划。获取环境信息的步骤, 本研究称为Scan () 。函数Scan () 中包含了两个子函数myservo.write () 及distance_vois () 。myservo.write () 会依据所输入的数值, 驱动伺服马达转动至指定的角度;distance_vois () 则是利用超音波传感器感测该角度的距离, 因此, 通过函数Scan () 可以得知环境中的角度及距离信息, 此结果将作为启发值进行后续运用。
取得环境信息后, 送至运算及控制平台函数Select () 运算。函数Select () 中包含了projection () 、pheromones_update () 及random () 三个子函数。projection () 是计算到下一节点的向量在前进方向上的投影量, 再将此结果当成启发值。pheromones_update () 是计算费洛蒙值及更新费洛蒙值, 通过启发值及费洛蒙值可得选择该节点的机率值。random () 为Arduino的链接库内建之函数, 利用Arduino Uno开发板未连接的任意模拟脚位之噪声来当随机数种子, 此函数用于产生一随机随机数, 藉此来选择下一路径。
地图中有两条不同长度的路径A及路径B, 在实验中让机器人从起点至终点连续行走5次, 以验证机器人经过多次路径规划后, 可否因为前次经验而缩短抵达终点时间, 实验数据如表1所示, 实际行走状况如图2所示。
从表1可以看出机器人随着行走次数增加逐渐适应环境, 因此, 所耗费的时间缩短, 证明机器人具有依循前次经验的能力得以适应环境。
3 结语
本研究设计动态实验, 利用节点移动、消失、增加及目标变换来仿真现实环境的动态变化, 实验结果显示DACS算法不仅能依照环境的变动调整规划的路径, 也具有跳出区域解的能力, 展现了在动态环境下的存活力。本研究将DACS算法与ACS算法进行500次仿真实验, 结果显示DACS算法较ACS算法的平均最佳路径距离短46.5%、平均迭代次数少28.5%、平均时间少63.8%, 明显较ACS具适应力优势。
参考文献
[1]J Canny.The Complexity of Robot Motion Planning[M].Boston:MIT Press, 1987.
[2]C Hofner, GK Schmidt.Path Planning and Guidance Techniques for an Autonomous Mobile Cleaning Robot[J].IEEE Intelligent Robots and Systems, 1994:610-617.
仿生优化算法 篇7
桥梁设计是确保我国交通事业有效发展的一项重要工作。现阶段, 社会各个领域都对桥梁设计给予了高度的重视, 地方政府对桥梁设计以及工程施工投入了非常多的资金, 其中桥梁设计不仅需要确保桥梁安全性以及实用性, 同时需要确保桥梁美观性以及科学性。传统桥梁具体设计理念只可以确保桥梁正常使用, 在创新方面有很大的难度。仿生方法科学性非常强, 在设计过程中采用这种方法可以有效解决传统桥梁设计中的各种问题, 有效提升桥梁设计所具有的科学性。
1仿生法的具体涵义
所谓仿生法, 就是模仿自然界里面的生物形式或者是运动状态, 通过相似性来进行创造。现阶段, 自然科学界应用仿生法的学科非常多, 其中有工程学、生物学以及化学等, 同时在这些领域发挥了非常重要的作用[1]。自然界的所有生物都起源于自然, 自然界里面的生物组成结构一般要比科学发明更加先进。仿生法就是有效结合自然界智慧以及各学科知识, 促进了科学进一步的发展。对于桥梁设计领域, 设计师将自然智慧变成了能够度量的具体理性数据, 并通过总结以及分析形成具有系统性的一门桥梁学科, 对设计者的设计工作进行指导。
2桥梁设计及优化过程中应用仿生法的意义
桥梁设计是确保工程质量的基础, 会对后期施工以及人们的安全使用产生直接的影响。设计师属于桥梁设计主体, 是确保桥梁设计质量和安全的关键, 设计师具体设计理念直接决定了桥梁外观以及结构。仿生法是一门比较先进的学科, 在各行各业得到了广泛的应用, 同时获得了比较好的反响, 所以, 掌握仿生法理念的设计师可以对桥梁功能以及造型进行不断的创新, 从而有效促进我国桥梁事业的进一步发展。
3仿生方法的应用
对桥梁进行设计的时候, 很多形式均源于生物界以及大自然, 有的甚至可以找到原型[2]。仿生法可以分成两种, 分别是宏观和微观。桥梁设计以及优化中, 仿生法的应用也可以分成宏观以及微观, 从细节角度上看, 宏观和微观均要分成很多种仿效细节, 该细节通过新载体能够形成新的整体, 图1为桥梁设计过程中仿生法具体应用流程图:
3. 1桥梁形态方面进行的仿生
西班牙某设计师在进行桥梁设计的时候, 最先从形态方面进行仿生, 该设计师的设计灵感主要是从植物以及骨骼形态上获得的, 然后以此进行仿效, 很多人对它的设计有不同的看法, 有的甚至觉得非常荒诞, 施工难度非常大。可是对于该设计者来说, 其认为自己所进行的仿生设计技术含量不是很高, 仅仅是对自然形态进行仿效, 施工所需的材料也只不过是最普通的钢筋混凝土材料[3]。
而仿生法的应用并不是随意的, 而是需要有效结合仿效结构以及桥梁工程具体需求, 尽管自然界大部分生物形态结构仿效性非常强, 可在实际施工过程中很有可能产生沉降引发开裂、自重过大以及结构太复杂等问题, 因此, 进行桥梁设计的时候, 仿生法的应用应该充分考虑其可建造性以及合理性。
3. 2桥梁结构方面进行的仿生
自然界以及生物界存在的很多骨骼和组成结构均能在桥梁设计中应用, 如人体骨骼结构, 组成部分主要有足、脊柱、髋以及股和胫等, 并通过足骨来分解人体自重量, 其中必须承重的骨骼, 其骨质一般都非常密实。在进行桥梁设计的时候, 可以充分利用该生物结构形态。
桥梁结构同样需要完整性比较高的承载力分散模式, 其可以确保桥梁使用功能以及所具有的持续性, 若设计结构很难分散力量, 则表示该桥梁结构不可以进行实际建造, 属于不合理设计。人体骨骼仿效产生的效果比较好的桥梁是以色列的卡拉特拉瓦设计出来的科兹桥, 由于该桥高度为119 m, 所以桥塔上总共辐射有66 根拉索, 该桥梁在2010 年真正投入使用, 一直到今天, 该桥梁也是耶路撒冷的美丽风景线。
3. 3桥梁建筑材料方面进行的仿生
对人类来说, 自然界就是一个非常大的藏宝箱, 其不仅蕴藏钢铁资源、石油资源以及煤炭资源等自然物进行的显性应用, 同时还有由大自然界获得的各种材料应用灵感, 从而进行隐性应用。现代建筑主要强调的是绿色环保功能、工程可持续性和资源有效利用性, 因此, 桥梁设计人员应该充分考虑该怎样把建筑材料所具有的最大功能完全发挥出来。随着科学技术的快速发展, 新型仿生材料可以对建筑材料功能进行有效的改善, 有些发展非常好的仿生材料甚至能够取代现有材料, 比如, 和贝壳进行比较, 水泥抗拉性相对较小, 由于贝壳里面含有大约95% 的石灰石, 剩下的都是蛋白质, 提示人们该化学组成方式可以有效提升工程所具有的抗拉性, 并且还可以减少其他化学材料给自然环境造成的污染。
此外, 桥梁应该具有防水性以及防腐蚀性等功能, 从而确保桥梁使用寿命, 对于防水性, 吉林大学进行仿生实验的时候发现蝴蝶翅膀鳞片结构可以有效防水, 并且其自洁功能也非常强。再如, 现阶段在路标中得到广泛应用的发光材料, 在白天能够吸收同时储存太阳能, 晚上其可以确保持续发光, 该材料的应用既可以提升夜间交通安全性, 也与节能环保理念相一致。
3. 4桥梁功能机理方面进行的仿生
仿生学里面, 具体研究对象是自然界里面动植物所具有的功能机理, 一般主要有行为学、力学以及能量转化等。对于这一方面进行的仿生应用, 很早以前就开始了, 如通过效仿鸟类翅膀上的功能机理, 设计了飞机机翼, 然而最初机翼存在震颤问题, 人们又到生物界里面去探寻解决方式, 然后在研究蜻蜓翅膀翅痣的过程中, 有效解决了这一问题。
自然界里面的狂风、地震以及洪水等因素会直接影响到桥梁寿命, 并且在现阶段桥梁建筑跨度越来越大的条件下, 桥梁所承受的风险也逐渐增大, 想要确保桥梁所具有的安全使用性, 就应该在设计中努力寻找办法, 有效规避自然界风险因素造成的危害。而自然界里面的生物在经历了大量狂风、地震以及洪水等过程后均可以自然地存在, 这其中所蕴含的功能机理就是进行桥梁设计时应该借鉴的。德国一所大学经过研究发现, 巨型木贼和木贼草植物里面的细胞就可以通过自我调整来有效改变植物体系所具有的刚度, 从而和外界造成的压力相适应[4]。该生物功能性机理就能够在大跨度桥梁结构中的桥墩以及桥塔上得到应用, 使该桥梁具备和生命体质比较接近的特征。
3. 5生物神经系统方面进行的仿生
有生命的生物最大的特征为拥有神经系统, 可以根据外界环境发生的变化合理进行自我调整[5]。然而桥梁工程只可以被动接受外界施加的压力, 其不具备自动调节能力。想要提升桥梁工程所具有的反应能力, 比如通过一些仿生方法实现实时监控。其中仿生发明, 比如, 阻尼器等, 在现阶段桥梁设计过程中得到了创新应用, 这些仿生方法以及仿生发明的应用就属于桥梁神经系统。
以前仿效生物构建神经系统具有非常大的难度, 然而在电子信息技术高速发展的今天, 对桥梁构建神经系统是比较容易的。对神经系统进行仿生应用的桥有很多, 如千禧桥, 其可以在河道上提供交通服务, 可以保证河道正常通行, 同时, 其仿生性能够显著增加该桥梁所具有的观赏价值以及生命价值, 当遭遇外界风险的时候, 又可以自动调节自身安全性。
4结论
自然界里面, 各种事物都存在一定的联系, 其中生物学以及建筑学的联系尤其明显, 所以, 随着创新理念的持续发展, 人们已经意识到通过仿生法设计以及优化桥梁工程, 可以有效提升其所具有的各种性能。在桥梁设计过程中应用仿生法的时候, 主要可以从五个方面进行仿生, 分别是: 桥梁形态方面进行的仿生; 结构方面进行的仿生; 建筑材料方面进行的仿生; 功能机理方面进行的仿生; 生物神经系统方面进行的仿生。[ID: 002604]
参考文献
[1]胡楠.仿生方法在桥梁设计与优化中的应用研究[D].长沙:中南大学, 2010.
[2]李继军.仿生方法在桥梁设计与优化中的运用[J].城市建筑, 2015, 12 (24) :249-249.
[3]郗轶博.仿生方法在桥梁设计与优化的应用研究[J].黑龙江交通科技, 2013, 36 (9) :91-92.
[4]曾凡林, 谭德盼.瞻望仿生学在桥梁设计中的应用[J].交通科技, 2012, 38 (3) :44-47.
仿生优化算法 篇8
关键词：培养料,仿生,装袋机,SolidWorks
0 引言
我国是食用菌生产的主要国家之一,年总产量已达4.210 6t多,占世界总产量的60%,出口量占亚洲出口量的80%以上,占全球贸易的40%。目前,菇农大多采用代料栽培食用菌,即利用农、林、牧、工业等副产品作原料来代替木材栽培食用菌。这些原料的利用大大提高了资源的利用率,提高了食用菌生产的综合效益。但是加工这些原料成分复杂以及生产过程费工费时,劳动强度大,时间长,手工操作容易使原料感染细菌,迫切需要实现食用菌生产机械化。机械化生产食用菌工艺流程是:备料→切片粉碎→配料搅拌→装袋→打眼→灭菌→接种→培养→采收。在这个工艺过程中装袋用工量最大,最易使料感染细菌。为此,在食用菌培养料理化特性的研究基础上,利用Solid Works软件对装袋机进行优化设计,并通过对螺旋搅龙输送散体物料运动学、动力学分析,进而优化设计和研制出一种实用新型的培养料仿生装袋机。
1 总体设计与结构设计
1.1 总体方案的确定与整机性能
培养料仿生搅拌装袋机如图1所示。其由料斗、送料搅拌器、输料挤压仿生螺旋搅龙、料斗底座、螺旋搅龙套筒、传动系统和机架等组成。其特征是料斗内送料搅拌器的结构优化为双向螺旋排列爪式浆杆结构,能够有效达到培养料无抛出、缠绕或架空现象,能有效防缠防堵,喂料速度加快。同时,并对其料斗的结构在研究培养料摩擦特性的基础上进行了优化设计,防止培养料(含水率是60%左右)黏附在料斗壁上使培养料架空,提高了作业效率。在输料挤压螺旋搅龙的工作表面上按仿生原理设计成具有一定排列规律的凸起,输料挤压仿生螺旋搅龙的结构能有效控制袋内培养料松紧度,适合各种食用菌培养料配方生产工艺要求,并且输料速度加快,无黏附现象,提高功效40%~50%。
1.2 主要部件的设计
1)料斗。其示意图如图2所示,在研究培养料摩擦特性的基础上,确定料斗结构尺寸和形状,有利于培养料流动,减小摩擦阻力,防止培养料黏附在料斗壁上。料斗的上部与底座活联结,斗的最佳倾角为65°,其高度为520mm,上口宽度为350mm,下口宽度为200mm。其容量加大,可以使培养料易下滑流动,防止了料的堆积与架空。
2)桨杆式喂料搅拌器其示意图,如图3所示,桨杆式喂料搅拌器安装在料斗内。桨杆式喂料搅拌器的转轴上呈对称双向螺旋排列焊接有4个爪式浆杆,爪式桨杆的端部按螺旋扭向与轴线方向的夹角为15°,轴长为423mm,爪式桨杆高度50mm,弯曲长度为40mm。此结构防止培养料中的麻绳头、塑料绳等其它具有一定纤维长度的杂物缠绕,而造成培养料的堵塞和培养料的抛出,所以有利于培养料的喂入与搅拌,有效提高作业效率。
3)仿生螺旋搅龙。其仿真示意图,如图4所示。在料斗的下部,培养料仿生装袋机底座内组装输料挤压仿生螺旋搅龙,它是仿生装袋机中最重要的部件之一。它设计的好坏直接关系到机器的生产率,关系到塑料袋内培养料松紧度,进而影响以后菌丝的生长和菇体质量。设计中螺旋搅龙可以根据塑料袋规格的大小,组装相应大小不同规格的仿生螺旋搅龙和相应的仿生螺旋搅龙套筒,即可完成不同规格装袋作业需要。输料挤压仿生螺旋搅龙可分为两段:第一段为输送段,正对料斗入口部分,由两个等直径等螺距螺旋节组成,螺距为70mm;第二段为输送挤压段,为变螺距,螺距分别为85,75,70,60,50mm,此段既达到输送功能又能较好地控制培养料在袋内培养料的松散密度。利用仿生学原理,在输料挤压仿生螺旋叶片的工作表面上按生物学特性布设许多凸起,凸起按螺旋线多条排列,达到减阻耐摩,使生产率达到1 200~1 400袋/h,并能使袋内培养料松紧度达到合理要求。对输料挤压仿生螺旋搅龙的端部易磨损部位加厚2mm后热处理,提高其韧度和强度,增加使用寿命,提高生产质量。
1.3 工作原理
培养料仿生搅拌装袋机工作原理是:当接通电动机电源进行工作时,将塑料袋口套在培养料仿生装袋机的机筒上。培养料从料斗喂入,电动机动力经皮带传动系统、齿轮传动传到喂料搅拌器轴和机主轴,使喂料搅拌器和输料挤压仿生螺旋搅龙不断旋转工作。培养料经喂料搅拌器的初步搅拌后送入机筒内。机筒内仿生螺旋搅龙是等直径变螺距的,这样培养料被机筒内仿生螺旋搅龙输送和挤压,不断进入塑料袋内保证一定的培养料松散密度,装满塑料袋后退出,周而复始地工作。
2 螺旋搅龙输送培养料的动力分析
2.1 建立尺寸驱动方程
在Solid Works中,模型的草图尺寸或特征参数之间可通过建立数学关系式—驱动方程式来约束和驱动。仿生螺旋搅龙输送培养料输送量的方程如下
式中Q—输送量(kg/h);
D—螺旋输送器外径(mm);
d—螺旋输送器内径(mm);
t—螺距(mm),t=Dtanα/Z;
α—螺旋升角(°);
z—螺旋头数;
b—螺牙平均厚度(mm),b=(齿顶宽b1+齿底宽b2)/2;
c—螺牙深度(mm),c=0.5(D-d),一般螺牙深度为10~25;
Lp—螺牙平均长度(mm),;
γ—培养料容重(kg/m3);
n—输送器转速(r/min);
ε—螺旋搅龙输送器充满系数,它与培养料的性质、螺旋输送器转速、机筒室内压力、螺旋输送器本身结构参数以及培养料与螺旋搅龙工作面的摩擦因数等因素有关。
当输送量Q确定后,根据式(1)得到输送器内径的计算公式为
方程式由自变量和因变量组成,自变量是独立的函数,而因变量随自变量的改变而改变。对螺旋搅龙而言,输送量Q、培养料容重、充填系数、转速n、螺旋外径D、齿顶宽b、齿底宽b1、螺旋升角、螺旋头数Z为自变量,而螺距t、导程l、螺旋内径d为因变量。Solid Works中,驱动方程表达的是模型草图尺寸或特征参数之间的约束,而输送量Q、培养料容重、充填系数、转速n、螺旋升角α是数量值而非尺寸或特征参数,为了便于建立这些变量与其它变量之间的驱动方程,需要先将这些参数尺寸化处理。选择任一基准面作出若干条直线的草图,并给出尺寸,然后,添加驱动方程式。螺旋搅龙导程的驱动方程式建立如下:执行[工具]l[方程式]l[添加],出现如图所示对话框,双击螺旋线导程尺寸值,此尺寸全名“导程@螺旋线/涡状线”就自动加入对话框中;在其后加入“=3.1416*”,双击外径尺寸值,尺寸全名“外径@参数”被加入;再加入“*tan(”,双击螺旋升角尺寸值,尺寸全名“螺旋升角@参数”被加入;再加入“*3.1416/180)”,单击[确定],螺旋导程的尺寸驱动方程被加入,如图5所示。
如此输入所有尺寸驱动方程,如图6所示,单击[确定]即完成尺寸驱动方程式的建立。
2.2 Solid Works对螺旋搅龙输送培养料过程模拟
应用Solid Works对模型进行运动模拟是可以直观地将机器的工作过程和局部各零件的运动方式和轨迹都展现出来,能够及时发现设计中存在的问题,实现优化设计。本机首先利用Solid Works软件进行各部位零件的建模和装配,然后利用Animator对工作过程进行模拟分析。在建模过程中应用了拉伸、旋转、扫描、倒角等特征工具,并使用了复制、阵列等工具,在装配过程中应用了匹配、对齐、同心等约束和特征的复制和阵列等命令,并对装配体进行了干涉检验,在此基础上对装袋机的螺旋搅龙进行运动模拟。在轴、齿轮、皮带轮等零件上定义了销连接,在螺旋搅龙的一端安装了旋转马达,如图7所示。
定义了旋转马达后,需要对整个装配体进行干涉检验,如果零件之间无干涉现象发生,则可以进行模拟计算,若发生干涉现象或零件的运动轨迹和方式无法按照预定的方式进行,则需要检验零件之间所添加的配合是否正确,然后重新进行模拟计算。模拟计算结束后便可以进行动画的录制,录制过程中可以在时间栏里面对个别零件的动作进行特殊编辑,最终生成工作过程的模拟模型,如图8所示。
通过机械运动模拟可以得到螺旋体上输送培养料任意一点的位移和速度曲线,进行动态干涉和制作模拟过程。假设一个培养料质点,它附着在螺旋搅龙的边缘,由于摩擦力的作用,培养料质点将跟随螺旋搅龙一起运动。通过模拟,结果表明:培养料的运动轨迹是一条变螺距的螺旋曲线,与螺旋搅龙叶片的生成螺旋线成相似形。当培养料在螺旋搅龙中的位置发生变化时,唯有其运动轨迹的半径发生了变化,螺距与螺旋搅龙叶片的生成螺旋线相同。培养料的运动轨迹与理论设计的是完全相符的,因此可以达到输送并挤压培养料的双重功效。
2.3 Solid Works对螺旋搅龙输送培养料动力分析
利用Solid Works对螺旋搅龙的受力分析情况,如图9所示。
首先对螺旋搅龙添加力和约束,螺旋体在工作过程中主要承受3种力的作用:一是培养料对螺旋叶片叶片产生的侧向摩擦力;二是输送挤压段培养料对螺旋叶片产生的正压力;三是电动机对螺旋搅龙驱动力。在利用Cosmos Works插件对螺旋搅龙进行受力分析时,假设螺旋搅龙静止不动,在螺旋搅龙的叶片边缘添加约束使其固定,然后在轴上添加电动机驱动的逆时针方向的扭矩,最后添加螺旋搅龙叶片上承受的来自与培养料的正压力。其次,对螺旋搅龙进行网格化处理。Solid Works中自带的插件Cosmos Works中的自动网格器会根据全局要素大小、公差以及局部网格控制规格来生成网格。通过网格控制能够为零部件、面、边线及顶点指定不同的要素大小,以便于对对象的分析和计算。
经过网格化处理后,便可以单击[运行]来计算螺旋搅龙的受力情况。受力分析的结果将以报告的形式生成,包括应力分析、位移分析、应变分析、变形分析和设计检查5项分析报告,每项报告都以图表的形式表示,如图10所示。
通过对螺旋搅龙螺距和转速参数的应力分析发现,变螺距阶段螺距的大小变化越大、螺旋搅龙的转速越快,叶片受到的正压力越大,轴所受到的扭矩也越大,螺旋搅龙的磨损率也就随其增大。在选择参数时,应该综合考虑生产效率、使用寿命、工作质量等因素。
3 结论
1)创建螺旋搅龙模型主要依靠“尺寸驱动方程”和“模型配置”两项功能,它们为建模参数的确定提供了基础。在符合实际的前提下增加“尺寸驱动方程”的数目,完善“模型配置”的内容可以有效地提高设计质量和精度,达到设计方案的最优化。
2)在装袋机整体建模的基础上,通过分析螺旋搅龙工作过程的模拟模型,发现装袋机的各部分零件间无干涉现象发生,培养料在螺旋搅龙中的运动轨迹是一条变螺距等半径的螺旋线,与螺旋搅龙的叶片生成线成相似形,达到了设计要求,同时起到了既输送又挤压培养料的作用,使装入塑料袋的培养料松散密度达到栽培食用菌的技术要求。
3)利用Solid Works软件对螺旋搅龙的动力情况分析和校核发现,螺旋搅龙的受力情况取决于搅龙的转速、螺距的大小、培养料的输送量等因素,在尺寸驱动方程的基础上,通过对模型配置中自变量和因变量的修改,进行多次模拟和校核,在多种方案中可以选取最优化的结果,可以使其使用寿命和工作质量得到显著提高。
参考文献
[1]李光耀,杜娟.基于参数的SolidWorks的零件库的开发与实现[J].机械设计与制造,2004(5):40-42.
[2]赵海燕.基于SolidWorks螺旋面零件的三维造型[J].机械研究与应用,2004(6):105-107.
[3]袁伟萍,向忠祥.基于SolidWorks的工程制图三维模型库的应用[J].机械管理开发,2006(1):109,112.
[4]郁志纯.基于SolidWorks的计算机辅助设计技术研究[J].机械研究与应用,2005(6):101-102,108.
[5]林静.食用菌培养料理化特性与仿生装袋机的试验研究[D].沈阳:沈阳农业大学,2005.
[6]王云鹏,任露泉,杨晓东,等.仿生柔性非光滑表面的结构优化设计[J].农业工程学报,1999,15(1):33-35.
[7]孙世元,任露泉.减粘脱附柔性内衬的设计与应用[J].农业工程学报,1996,12(1):65-67.
[8]任露泉,丛茜,陈秉聪,等.几何非光滑典型生物体表防粘特性的研究[J].农业机械学报,1992,23(2):29-34.
[9]李建桥,任露泉,刘朝宗,等.减粘降阻仿生犁壁的研究[J].农业机械学报,1996,27(2):1-4.