基於遺傳演算法的大型圓振動篩的最佳化設計論文

　　1 引言

　　隨著工業水平的不斷提高，振動篩的型別也不斷增多，工業水平的發展對振動篩的質量也提出了更高的要求。目前，振動篩正朝著大型化的方向發展，大型圓振動篩的處理能力不斷增強，對大型圓振動篩的最佳化設計也是至關重要的，傳統的振動篩設計方法並不能獲得最優的引數，為了能夠提高大型圓振動篩的效能，應該選擇一種行之有效的技術對其進行最佳化設計。遺傳演算法是一種智慧最佳化演算法，可以透過適應度選擇交叉和突變機率，在解決最佳化問題時具有較高的收斂效率，傳統的遺傳演算法具有容易陷入早熟的缺陷，無法獲得全域性最優解，因此，可以透過遺傳演算法的基本引數進行調整，避免傳統遺傳演算法的缺陷，因此，將改進遺傳演算法應用於大型圓振動篩的最佳化設計中是切實可行的，透過大型圓振動篩最佳化的目標設計改進遺傳演算法的適應度函式，並且設計相應的大型圓振動篩的最佳化設計流程。

　　2 大型圓振動篩的最佳化設計模型

　　（1）大型圓振動篩的選材

　　（2）大型圓振動篩的技術引數

　　（3）大型圓振動篩的最佳化設計數學模型

　　3 改進遺傳演算法的最佳化流程

　　遺傳演算法屬於一種智慧演算法，應用成功地應用於許多領域中，為了能夠提高大型圓振動篩的最佳化設計效果，將改進的遺傳演算法應用於其最佳化設計中。傳統的遺傳演算法存在早熟現象，因此，對遺傳演算法進行改進。為了能夠提高遺傳演算法的最佳化效能，將混沌最佳化理論和遺傳演算法融合起來提出了改進的遺傳演算法，該演算法的.思路為：透過混沌序列生成初始種群，在最佳化空間中依據遺傳演算法的基本流程對尋優精度進行自適應地進行調節，進而可以極大地提升遺傳演算法的尋優效能，提高大型圓振動篩的最佳化設計效率。改進的遺傳演算法能夠採用有效的最佳化方法，不僅能夠確保種群的多樣性，而且能夠較好地避免演算法陷入區域性最優，從而能夠獲得全域性最優解。

　　4 算例分析

　　為了驗證改進遺傳演算法的有效性，以某大型圓振動篩為例，進行其最佳化設計，大型圓振動篩的原始尺寸如下所示：篩面的寬度為4m，參振的質量為4500kg，大型圓振動篩的軸承摩擦因子為0.0035，軸承的阻尼因子為0.35，物料的鬆散密度為3.5t/m3，傳動效率為96%，激振器的軸直徑為0.25m，篩面上的物料層厚度為0.2m。

　　5 結論

　　為了能夠提高大型圓振動篩的最佳化效率，將混沌最佳化演算法和遺傳演算法結合起來提出改進遺傳演算法，並且將其應用於大型圓振動篩的最佳化設計中，構建了大型圓振動篩的最佳化設計模型，定義了其最佳化目標函式和約束條件，並且設計了基於改進遺傳演算法的最佳化設計流程，透過模擬分析可以看出，改進遺傳演算法能夠有效地降低大型圓振動篩的單位產量的功耗，從而能夠提高大型圓振動篩的生產效率。