一种基于质量矩极小化的大型高速回转装备叶片的排序方法
专利汇可以提供一种基于质量矩极小化的大型高速回转装备叶片的排序方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 是一种基于 质量 矩极小化的大型高速回转装备 叶片 的排序方法。本发明建立大型高速回转装备质量矩物理模型，进行叶片质量矩优化，随机产生初始种群；根据叶片的自适应度，基于建立的大型高速回转装备质量矩物理模型，确定叶片的适应度的相对值；对叶片的适应度的相对值进行 迭代 计算，得到最大的适应度的相对值；当迭代次数小于250次时，采用 云 自适应遗传 算法 对叶片进行排序，并进行选择操作、交叉操作和变异操作，生成子代种群；直至满足迭代次数大于等于250次，叶片排序序号，得到最佳的叶片排序。本发明从本质上反应实际 转子 不平衡 量，在搜索和开发之间由更好的平衡能 力 ，从而极大改善了局部寻优的问题。，下面是一种基于质量矩极小化的大型高速回转装备叶片的排序方法专利的具体信息内容。
1.一种基于质量矩极小化的大型高速回转装备叶片的排序方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤1：建立大型高速回转装备质量矩物理模型，进行叶片质量矩优化，随机产生初始种群；
步骤2：根据叶片的自适应度，基于建立的大型高速回转装备质量矩物理模型，确定叶片的适应度值；
步骤3：对叶片的适应度值进行迭代计算，得到最大的适应度值；
步骤4：当迭代次数小于最大迭代次数时，采用云自适应遗传算法对叶片进行排序，并进行选择操作、交叉操作和变异操作，生成子代种群；
步骤5：对所述子代种群进行步骤2至步骤3的操作，直至满足迭代次数大于等于最大迭代次数，叶片排序序号，得到最佳的叶片排序。
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的大型高速回转装备叶片装配方法，其特征是：通过下式建立大型高速回转装备质量矩物理模型：
其中，M为叶片的总质量矩，mi为第i个叶片的质量，为由叶片安装中心到叶片质心的矢量，Mx为各叶片质量矩在x轴上投影的和，My为各叶片质量矩在y轴上投影的和，Z1为转子的质量矩总不平衡量，Me为转子偏心矩，Mex为转子偏心矩在x轴上的分量，Mey为为转子偏心矩在y轴上的分量，θ为叶片质心位置与x轴的夹角，xi和yi为第i个叶片执行的x轴和y轴坐标，mixi和miyi为第i个叶片的质量矩在x轴和y轴上的分量，n为叶片数，θ2为第一个叶片的安装位置与叶盘质量矩的夹角。
3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的大型高速回转装备叶片装配方法，其特征是：所述步骤2具体为：
根据叶片的自适应度，基于建立的大型高速回转装备质量矩物理模型，确定叶片的适应度值，通过下式表示叶片的适应度值：
其中，pi为叶片的适应度值，pop为种群大小，f(xi)为叶片的适应度相对值。
4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的大型高速回转装备叶片装配方法，其特征是：所述选择操作具体为：逐个累加叶片的适应度值得到累加概率pn，通过pn将区间[0-1]分成pop个区间，产生一个[0-1]的随机数randi，所述randi落在区间[pi-1，pi]则选择个体i。
5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的大型高速回转装备叶片装配方法，其特征是：所述变异操作具体为：
采用两元素优化变异算子，按照变异概率选择的个体，随机选取该个体的某两个位置上叶片交换，得到新的叶片排序，对父代所有个体都按照变异概率进行变异操作，直到产生下一代群体。
6.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的大型高速回转装备叶片装配方法，其特征是：所述最大迭代次数为250次。
一种基于质量矩极小化的大型高速回转装备叶片的排序方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
1，pi]则选择个体i。例如，1、2、3、4四个个体的选择概率分别为0.1、0.2、0.3、0.4，那么其累加概率分割的区间分别为[0，0.1]、[0.1，0.3]、[0.3，0.6]、[0.6，1]，那么如果产生随机数为0.5，则个体3被选中。
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