CN102243693B - 基于类电磁演算法的压电作动器方向优化配置方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公布了一种基于类电磁演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，之后应用类电磁演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

基于类电磁演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类电磁演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类电磁演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：
本发明基于类电磁演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，之后应用类电磁演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。
应用类电磁演算法的优化计算方法如下：
1）初始化： 从已知可行域中随机选取m个点作为初始粒子,然后计算出每个粒子的目标函数值f(xi) ,并将目标函数值最优的粒子记为xbest,也称其为当前最优粒子；
2）局部搜索： 局部搜索主要用来在单个粒子的邻域范围内改进当前种群已搜索到的解。实验表明,当只对当前最优粒子进行局部搜索时,能较好地维持速度和精度的平衡；
3）计算合力：首先, 根据每个粒子的目标函数值计算每个粒子所带的电荷量
然后,模仿电磁场中力的计算公式和迭加原理计算每个粒子所受的合力
根据上式, 对于两个粒子而言, 目标函数值较优的粒子将吸引另一个粒子；反之,目标函数值较差的粒子将排斥另一个粒子；
4）移动粒子：粒子i 将沿着合力Fi 的方向移动,步长λ为一个在[0,1]上均匀分布的随机值,R为一个向量，其分(向)量表示对应的朝上边界uk 或者下边界lk 移动的可行步长. 粒子每一步移动的公式为根据以上过程,每个粒子的位置得到更新,也就完成了EM 算法的一次迭代。
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是根据类电磁演算法应用配置方案（1）所得到的优化配置图。
图4是根据类电磁演算法应用配置方案（2）所得到的优化配置图。
图5是根据类电磁演算法应用配置方案（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.计算出distance矩阵，MATLAB计算流程如下：
POINTS = length(loc);      
distance = zeros(POINTS);  
for i = 1:POINTS,
    for j = 1:POINTS,
        distance(i, j) = norm(loc(i, :) - loc(j, :));
    end
end
4.应用类电磁演算法的优化计算流程如下：
4.1）初始化。 从已知可行域中随机选取m个点作为初始粒子,然后计算出每个粒子的目标函数值f(xi) ,并将目标函数值最优的粒子记为xbest,也称其为当前最优粒子。
4.2）局部搜索。 局部搜索主要用来在单个粒子的邻域范围内改进当前种群已搜索到的解。实验表明,当只对当前最优粒子进行局部搜索时,能较好地维持速度和精度的平衡。
4.3）计算合力。首先, 根据每个粒子的目标函数值计算每个粒子所带的电荷量
然后,模仿电磁场中力的计算公式和迭加原理计算每个粒子所受的合力
根据上式, 对于两个粒子而言, 目标函数值较优(即较小) 的粒子将吸引另一个粒子；反之,目标函数值较差(即较大) 的粒子将排斥另一个粒子。
4.4）移动粒子。粒子i 将沿着合力Fi 的方向移动,步长λ为一个在[0,1]上均匀分布的随机值,R为一个向量，其分(向)量表示对应的朝上边界uk 或者下边界lk 移动的可行步长. 粒子每一步移动的公式为根据以上过程,每个粒子的位置得到更新,也就完成了EM 算法的一次迭代.
在表2所示的实施例中，根据类电磁演算法优化出的路径数据。
表2
5.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，根据类电磁演算法应用配置方案（1）所得到的优化配置图。
在图4所示的实施例中，根据类电磁演算法应用配置方案（2）所得到的优化配置图。
在图5所示的实施例中，根据类电磁演算法应用配置方案（3）所得到的优化配置图。

Claims (1)

1.一种基于类电磁演算法的压电作动器方向优化配置方法，根据板壳结构三维变形数据采用MATLAB进行数据转换，之后应用类电磁演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；
所述设置压电作动器配置方向的方法为以下三种方案中的一种：
（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；
其特征在于，所述数据转换的具体方法是：
①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；
②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，以便提供给所述类电磁演算法。 
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结合变尺度法的改进类电磁机制算法;印峰等;《智能系统学报》;20100630;第5 卷(第3 期);254-259 *

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