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螺旋输送机其他设计方法

作者:宏源提升机 日期:2015-12-03
  螺旋输送机采用其他现代设计方法进行尝试性的设计。现在各种设计方法发展迅速,对于螺旋输送机的设计,仅仅采用老的传统设计远远赶不上时代的发展和要求,这就迫切需要对其采用较新的方法进行设计。下面介绍凡种实用的新颖的设计方法。
    工程中的优化设计问题,基本上都是混合离散变量优化设计问题。混合离散变量优化设计问题与一般非线性连续变量优化设计问题有很大的区别,一般不宜采用连续变量的优化方法求解。混合离散变量优化的基因遗传算法是一种较新的方法。混合离散夺量优化的基因遗传算法,是将优化问题视为一种生存环境,将优化过程视为一种进化过程。尝试模拟生物演化中的“适者生存”规律及基因遗传操作方式,根据各种解方案的“好”与“坏”,将其赋予不同的适应度,以后的操作均基于这种适应度的大小来进行,直至群体适应度趋于稳定,并从最终稳定的群体中取出最好的个体作为基因遗传优化算法所得的最优解。
    为了能高效、精确地找到混合离散最优解,寻优的基本思路是:用基因遗传算法在整个设计空间作大范围搜索,以寻求优化点所在区域;与此同时,不断用有利方向来指导基因遗传算法的操作,并根据所构造出的有利方向来调整(缩小)搜索范围使其操作的针对性更强,加快逼近全局最优点所在区城;采用高效这代型方法,进行小范围快速寻优,以便能精确找到最优解,混合离散变量优化的基因遗传算法具体通过基因编码、产生祖先、评价个体优劣、选种、杂交、变异、群体重新组合、确定区域变化(收缩)方向(有利方向)、区域变化和给出最优解十个步骤,达到优化设计的目的。
    目前,对于螺旋输送机的设计,随着对其各种性能和要求的增加,往往提出更多的设计要求和目的。在实际优化问题中,一个设计方案多期望其几项指标均能达最优值。这就涉及到多目标问题的优化设计方法。混合离散多目标优化序列圆整算法也是一个较实用的方法。这个方法是把连续多目标优化交互式算法与圆整策略相结合,逐次求得离散最优解,即在获得与原混合离散问题具有相同约束条件的优化问题的连续最优解后,取距离连续最优解最近的可行离散点作为原混合离散优化问题的最优解。圆整时不用一次性圆整法而用序列圆整方法。序列圆整过程实际上是解一系列单目标混合离散优化问题。即对当前可行连续迭代点X (k)求出距离X (k)最近的可行混合离散点作为当前近似解。
    混合离散多目标优化序列圆整算法的思路:得到当前可行离散最优解X (k)后,由用户提供X (k)点处的协调系数,并用这些协调系数构成当前送代点X (k)处的下降方向,沿该方向搜索得到当前连续有效解X`,通过圆整过程(混合离散单目标优化算法)求得距当前连续有效解X‘最近的可行离散点X (k十,)作为下次迭代点L15;,若对X (k+1)满意符合收敛条件,则运用混合离散查点技术和子空间轮变搜索技术找出单位领城内的局部可行离散最优解,若X -X (k+l),则停止迭代。苦对X (k+I’不满意,或JC } x (k+1),别由用户提供X (k+1)处的协调系数,进入下一次迭代,在循环处理,直到得到合适的最优解。
    在螺旋输送机的设计过程中,也存在一定的模糊性。设计数据的模糊性,主要表现为概念的模糊性,标准规范的模糊性;以及计算模型的模糊性,计算模型是经过若干假设抽象而成的数学模型.不同的假设可能导出差异较大的计算模型。因此计算模型本身很难以某一明确的数学形式存在,使其具有模糊性;设计决策的模糊性等。求解模糊优化问题的思想,就是把模糊优化问题转化为非模糊优化问题,再用各种常规优化方法求解。模糊优化问题的各种解法,其核心就是从模糊到非模糊的转化。不同的转化方式便产生了不同的模糊优化解法。
    所以,不妨采用模糊优化设计方法来进行螺旋输送机的优化设计,而对于多目标设计的问题也可以用模糊设计来解决。对于多目标优化设计和模糊设计方法结合使用,对螺旋输送机可以进行尝试性的设计,可为以后的设计工作积累经验。
 
使用手册USER'S GUIDE
 斗式提升机是一种常用的斗式垂直物料提升机,适于输送粉状,粒状及小块状的无磨琢性及磨琢性小的物料。市场上广泛使用的主流型号有:TD型胶带型、TH型环链型、NE型板链型等。
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