CN102214318B - 基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法 - Google Patents

基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明公布了一种基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法，根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用双蚁群算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。本发明的有益效果是，计算简单，配置方便，优化效果显著。

Description

基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法
技术领域
本发明涉及一种用于板壳结构变形控制的基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法。
背景技术
目前，公知的优化配置方法中主要涉及位置、大小等，而方向智能优化配置方法只有本人在2010年两次国际会议上所提出的基于遗传算法、模拟退火算法以及神经网络算法的优化配置方法。方向优化配置方法可以实现变形矢量控制，可以大幅度降低变形控制所需的能量，提高变形控制精度。
发明内容
本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法。
本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：
本发明基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法，根据现有的板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用双蚁群算法计算压电作动器的配置路径，再根据已有的优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向。
应用双蚁群算法进行优化计算方法如下：
1）蚁群参数初始化，信息素矩阵初始化；
2）生成m只蚂蚁，放到n个城市结点上，其中m*r1只蚂蚁按状态1行动，m*r2只蚂蚁按状态2行动．
3）每只蚂蚁重复如下动作：
按自己的行为规则选择下一位置；
移动到下一位置；
将该城市的索引加入自己的禁忌表，直到不能再向前移动；
4）视禁忌表为一个抗体群，选择k个高亲和度抗体，计算亲和度及进行克隆操作。
5）进行高频变异；
6）计算亲和度进行免疫最优选择得到新的抗体群。并进行信息交换，更新信息素；
7）蚂蚁群体的进化。保留精英蚂蚁进入抗体记忆库M．对抗体记忆库进行局部最优免疫优势操作；
8）结束条件：判断结束条件(结束条件为最大迭代次数)，如果满足结束条件，输出最优个体，否则清空所有蚂蚁的禁忌表，转第(3)步。
方向配置方法如下：
（1）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点；
（2）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号的物理空间距离应在任意三个相邻路径号所占的物理空间距离以内；
（3）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号所占的物理空间距离应在任意两个相邻路径号物理空间距离以内。
本发明的有益效果是，计算简单，配置方便，优化效果显著。
附图说明
图1是对某板壳结构进行划分示意图。
图2是对该板壳结构的三维变形图。
图3是根据双蚁群算法应用配置方案（1）所得到的优化配置图。
图4是根据双蚁群算法应用配置方案（2）所得到的优化配置图。
图5是根据双蚁群算法应用配置方案（3）所得到的优化配置图。
具体实施方式
在图1所实施例中，表示了对某板壳结构进行划分，标注了各点的路径号。
在图2所示实施例中，表示了对该板壳结构的三维变形图。
在表1所示的实施例中，表示了该板壳结构上各点三维变形数据。
表1
优化计算流程如下：
1.将三维变形数据进行转换，MATLAB转换流程如下：
A=[0.0001,    0.0034 ,  -0.0299 ,  -0.2450,   -0.1100 ,  -0.0043 ,  -0.0000;
    0.0007 ,   0.0468 ,  -0.5921 ,  -4.7596 ,  -2.1024 ,  -0.0616  , 0.0004;
   -0.0088 ,  -0.1301  ,  1.8559 ,  -0.7239  , -0.2729  ,  0.4996  ,  0.0130;
   -0.0365  , -1.3327  , -1.6523  ,  0.9810  ,  2.9369  ,  1.4122  ,  0.0331;
   -0.0137 ,  -0.4808  ,  0.2289  ,  3.6886  ,  2.4338  ,  0.5805  ,  0.0125;
    0.0000  ,  0.0797  ,  2.0967  ,  5.8591  ,  2.2099  , 0.1328  ,  0.0013;
    0.0000  ,  0.0053  ,  0.1099  ,  0.2999  ,  0.1107 ,  0.0057  ,  0.0000];
for i=1:7
     for j=1:6
         B(i,j+1)=A(i,j)+A(i,j+1);
end
end
for i=1:6
     for j=1:7
         C(i+1,j)=A(i,j)+A(i+1,j);
end
end
for i=1:7
     for j=1:7
         D(i,j)=i*C(i,j);
end
end
for i=1:7
     for j=1:7
         E(i,j)=j*B(i,j);
end
end
2.将D组数据与E数据合并：
3.应用双蚁群算法进行优化计算，流程如下：
3.1）蚁群参数初始化，信息素矩阵初始化．
3.2）生成m只蚂蚁，放到n个城市结点上，其中m*r1只蚂蚁按状态1行动，m r2只蚂蚁按状态2行动．
3.3）For每只蚂蚁do
Repeat
按自己的行为规则选择下一位置；
移动到下一位置；
将该城市的索引加入自己的禁忌表
Until不能再向前移动
End for
3.4）视禁忌表为一个抗体群，选择k个高亲和度抗体，计算亲和度及进行克隆操作。
3.5）进行高频变异。
3.6）计算亲和度进行免疫最优选择得到新的抗体群。并进行信息交换，更新信息素。
3.7）蚂蚁群体的进化。保留精英蚂蚁进入抗体记忆库M．对抗体记忆库进行局部最优免疫优势操作。．
3.8）结束条件。判断结束条件(结束条件为最大迭代次数)，如果满足结束条件，输出最优个体，否则清空所有蚂蚁的禁忌表，转第(3)步．
  在表2所示的实施例中，根据双蚁群算法优化出的路径数据。
表2
4.制定三种方向配置方案：
（4）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点。
（5）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号（该序列号对应的路径号与配置起点的路径号的物理空间距离应在任意三个相邻路径号所占的物理空间距离以内）为方向配置的终点。
（6）              以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号（该序列号对应的路径号与配置起点的路径号所占的物理空间距离应在任意两个相邻路径号物理空间距离以内）为方向配置的终点。
在图3所示的实施例中，根据双蚁群算法应用配置方案（1）所得到的优化配置图。
在图4所示的实施例中，根据双蚁群算法应用配置方案（2）所得到的优化配置图。
在图5所示的实施例中，根据双蚁群算法应用配置方案（3）所得到的优化配置图。

Claims (1)

1.一种基于双蚁群算法的压电作动器方向优化配置方法，其特征在于根据板壳结构三维变形数据并进行数据转换，之后应用双蚁群算法计算压电作动器的配置路径，再根据优化配置方案以及配置路径设置压电作动器配置方向；
其中，所述应用双蚁群算法进行优化计算方法如下：
（1）蚁群参数初始化，信息素矩阵初始化；
（2）生成m只蚂蚁，放到n个城市结点上，其中m*r1只蚂蚁按状态1行动，m*r2只蚂蚁按状态2行动；
（3）每只蚂蚁重复如下动作：
按自己的行为规则选择下一位置；
移动到下一位置；
将该城市的索引加入自己的禁忌表，直到不能再向前移动；
（4）视禁忌表为一个抗体群，选择k个高亲和度抗体，计算亲和度及进行克隆操作；
（5）进行高频变异；
（6）计算亲和度进行免疫最优选择得到新的抗体群；
并进行信息交换，更新信息素；
（7）蚂蚁群体的进化；
保留精英蚂蚁进入抗体记忆库M，对抗体记忆库M进行局部最优免疫优势操作；
（8）结束条件：判断结束条件，结束条件为最大迭代次数，如果满足结束条件，输出最优个体，否则清空所有蚂蚁的禁忌表，转第(3)步；
所述方向配置方法如下：
①以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点；
②以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号的物理空间距离应在任意三个相邻路径号所占的物理空间距离以内；
③以任意序号对应的路径号为方向配置起点，以下一个序号对应的路径号为方向配置的终点，下一个序号对应的路径号与配置起点的路径号所占的物理空间距离应在任意两个相邻路径号物理空间距离以内；
所述数据转换的具体方法是：
将板壳结构进行划分，建立网络节点，标注各网络节点的路径号；
测得各网络节点的三维变形数据，并将测得的三维变形数据组成矩阵A；即
A=[0.0001,    0.0034 ,  -0.0299 ,  -0.2450,   -0.1100 ,  -0.0043 ,  -0.0000;
    0.0007 ,   0.0468 ,  -0.5921 ,  -4.7596 ,  -2.1024 ,  -0.0616  , 0.0004;
   -0.0088 ,  -0.1301  ,  1.8559 ,  -0.7239  , -0.2729  ,  0.4996  ,  0.0130;
   -0.0365  , -1.3327  , -1.6523  ,  0.9810  ,  2.9369  ,  1.4122  ,  0.0331;
   -0.0137 ,  -0.4808  ,  0.2289  ,  3.6886  ,  2.4338  ,  0.5805  ,  0.0125;
    0.0000  ,  0.0797  ,  2.0967  ,  5.8591  ,  2.2099  , 0.1328  ,  0.0013;
0.0000  ,  0.0053  ,  0.1099  ,  0.2999  ,  0.1107 ,  0.0057  ,  0.0000];
对于矩阵B，将矩阵A的第一列与第二列数据之和赋值为矩阵B第二列的数据；矩阵A第二列与第三列数据之和赋值为矩阵B第三列的数据；并依此类推；
对于矩阵C，将矩阵A第一行与第二行数据之和赋值为矩阵C第二行的数据；矩阵A第二行与第三行数据之和赋值为矩阵C第三行的数据；并依此类推；
对于矩阵D，将矩阵C的第一行数据放大一倍赋值给矩阵D的第一行的数据；矩阵C的第二行数据放大二倍赋值给矩阵D第二行的数据；并依此类推；
对于矩阵E，将矩阵B的第一列数据放大一倍赋值给矩阵E的第一列的数据；矩阵B的第二列数据放大二倍赋值给矩阵E的第二列的数据；并依此类推；
将矩阵D的数据与矩阵E的数据合并，以便提供给所述双蚁群算法。
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Optimal Placement And Configuration Direction Of Actuators In Plate Structure Vibration Control System;Jingyu Yang, Guoping Chen;《2010 2nd International Asia Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics》;20101231;第124-128页 *
刘朝华 等.双态免疫优势蚁群算法及其在TSP中的应用研究.《小型微型计算机系统》.2010,第31卷(第5期),第937-941页.
双态免疫优势蚁群算法及其在TSP中的应用研究;刘朝华 等;《小型微型计算机系统》;20100531;第31卷(第5期);第937-941页 *

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