改进粒子群算法的行星齿轮系统多目标优化研究

简介

在行星齿轮多目标优化中,传统粒子群算法(PSO)与自适应权重粒子群算法(APSO)在复杂约束下不易收敛或易陷入局部最优。为此,提出改进的自适应权重粒子群算法(D-APSO)并进行行星齿轮高功率密度的多目标优化设计,以最小体积、最大传动效率和最小中心距为多目标优化函数,综合考虑行星齿轮传动的边界协调条件,利用惩罚函数法处理约束条件,对目标进行D-APSO算法下的优化计算。结果表明D-APSO算法在优化求解效果和速度上明显优于传统PSO算法和APSO算法,在满足行星齿轮系统承载性能的条件下,使行星齿轮系统具有更小的体积及中心距,并表现出更优的传动效率。