[机械模具数控自动化专业毕业设计外文文献及翻译]【期刊】差动分级式齿辊式破碎机使用遗传算法的多目标优化设计-中文翻译

差动分级式齿辊式破碎机使用遗传算法的多目标优化设计 摘要： 我们的差分级齿辊式破碎机结合了齿辊式破碎机，颚式破碎机的破碎比高，破碎效率高，多筛分的优点，克服齿辊式破碎机的缺憾。动颚破碎机采用曲柄摇杆机制，从而优化动态性能和改善破碎机的抗裂能力，我们建立了一个数学模型来优化传输角，以尽量减少行程特性值 m。使用遗传算法优化的破碎机曲柄摇杆机构多对象的设计获得最佳的结果。根据实验，显示出动颚式破碎机和裂解能力的性能得到改善。 关键词： 差分和分级齿辊式破碎机，曲柄摇杆机构遗传算法多目标优化。 1.引言 在许多行业中，物料粉碎过程是不可缺少的（如采矿，金属 冶炼的，化工等行业） 。传统式破碎机（例如，颚式破碎机，冲击式破碎机，回转式破碎机，锤式粉碎机） ，实现物资的粉碎破碎能力，主要取决于工作冲击压力的部分。这些破碎机效率低，能耗高。我们已经不能满足传统的破碎机。在最近几年，一个英国 MMD 齿辊式破碎机大量被使用。但是，从平时的调查来看，我们发现在这些齿辊式破碎机的一些不足之处： 1）通过齿啮合来破碎物料。所有需要被粉碎的原料矿物被输送到一个粉碎腔，通过标准啮合齿粉碎成微粒排出。破碎机未能完成实际的分级破碎，不仅使用了大量的能量，而且效率低下，破碎齿还会迅速出现损坏和金属疲劳。 2）两种情况下发生堵塞现象。一个是一种高流动大块的煤混有较小条的情况，另一种是湿润的煤会导致堵塞。齿辊式破碎机由于没有有效的分级机制，结果是不令人满意的，我们不能单靠齿啮合。根据使用 MMD 齿辊式破碎机的一些煤矿区的调查，我们发现，他们大多数煤矿没有要求的干燥度。 3） MMD 破碎机的破碎能力通过提高传动部分的力来增加破碎的能力，从而导致高功耗和高成本。基于这些考虑，并结合中国神华能源有限责任公司和神东煤炭分公司的需求，我们的研究团队设计了一个新的，高效的差分和分级齿辊式破碎机，以弥补传统破碎机的缺陷。 如图 1 所示，破碎机破碎部分组成的牙齿和曲柄摇杆机构。动颚曲柄摇杆机构的草图如图 2。在搜索的曲柄摇杆机构的优化设计中， 似乎有很多的文献研究的目的只是在优化的传输角度。例如，李等人只是选择减少图 2-3中的行程特性值 m。但是，在一个实际的和典型的破碎机设计中，动颚的破碎能力和传动角，行程特性值 m 都有密切的联系。我们已经使用了 GA（遗传算法） ，以便优化曲柄摇杆机构的差动齿辊式破碎机的传动角，和最小行程值 m。 1电机组装筛分机制； 2.齿辊屏轴 ; 3.传动齿轮： 4.粉碎齿 ; 5.动颚 6. 调整机制 7.机壳 8. 装配曲轴 9. 齿辊轴电机 图 1 齿辊式破碎机结构图 图 2 齿辊式破碎机断裂机制示意图 2曲柄摇杆的动力学分析 一个铰链四杆机构的性能依赖其连杆相对长度。如果我们把摇臂 的长度等于 1，那么相对长度的曲柄，连杆和身体帧分别为 a， b 和 d。数学模型曲柄摇杆机构的设计是独立的的实际长度，这使得它更普遍。 2.1 最佳传动角 曲柄摇杆机构的传输力主要取决于传动角。输送倾角更大，就能更好的传输力。在传输过程中，传输角度时刻变化。每个组件的选择具有合适的尺寸，可以优化得到最小传动角。因此，有必要增加传输角度，以提高传输力和破碎力。 两个最小传动角的可能位置如图所示。 图 3.最小传动角位置示意图 2.3 行程特征值 m 动颚的行程，被分成水平和垂直的两个部分。水平部分的功能是粉碎材料，垂直行程不能帮助粉碎，但也可以加速粉碎。递减 m 的值既可以降低能耗和耐磨耗，同时，可以提高生产效率和提高破碎比。应采取一些措施，以减少 m 的值。为了简化计算， C 点被取出进行分析。几何关系如图所示。 图 4.曲轴和连杆路线图 因此，行程特征值到 C 点的距离是： m=h/s. 肘板的角度是 : = + -90，肘板的摆动角度： 倾角大小取决于连杆机制和动颚的力。它的取值范围通常 15到 20之间。 s是水平行程， h 是垂直行程。 3 差分和分级齿辊式破碎机的动颚的数学模型 根据动力学分析，无论是传动角和行程特性 C 点的值都可以表示为相对长度的曲柄，连杆和身体帧的曲柄摇杆机构。设计变量是： 动颚的目标函数最大化的最小传动角：动颚的目标函数最小化的行程特征 m 值 是： 适用以下约束： 1） 设计变量的边界约束条件： 其中 aimax 和 bimax 是设计变量的上限和下限设计变量。 2） 拥有一个曲柄的曲柄摇杆机构的条件： 3） 约束的传输角度：增加传输角度可以提高传输效率和增强水平行程。但是，过多大传动角具有相反的效果。 一种常见的情况是： 4）约束的行程特征值：根据经验，通常 m 的范围是 1.5 和 2.5 之间。 5）动颚的水平行程 S 对生产力有明显的影响。如果 s 是太小会降低生产率，但与此相反，它会加大破碎力，并导致过载损坏设备。水平行程的范围： 其中 dmin 是排放口的最小尺寸。 6）肘板的角度约束。通常情况下，的范围是 18至 23。综上所述，优化问题的可以归结为曲柄摇杆机构的问题： 其中 多目标优化问题的传统解决方案，导致了低效率，并很容易导致一个明显得局部问题。但遗传算法的方法是迭代运行得到一个局部最优解。通过可能的传输规则来指导搜索方向， GA 搜索空间（如连通性，凸性等），并没有特殊要求，不需要任何额外的信息。我们已应用遗传算法优化了差分和分级齿辊式破碎机的 多对象设计的曲柄摇杆机构。 4 遗传算法 遗传算法是一种随机搜索方法，它模仿自然演化规律。 GA 第一次是在 1975年由荷兰提出，它有以下主要特点：它直接运行在结构化对象，没有任何限制函数求导和连续性 ;它拥有隐式并行和改进的能力全局优化 ;通过使用随机优化方法，它可以自动获取和引导优化的搜索空间，并且还可以调整没有具体的自适应搜索方向和规则。 GA 具有的后期，一个重要技术 OGY 智能计算。主要方法是： 1）编码前的数据中搜索解空间， GA 的数据表示，作为一个基因型表型的字符串结构和各种组合获得不同的点。 2）创建一个初始化的 GE-菜单组： GA随机生成 N 初始化字符串数据，其中每个数据被称为一个单独 UAL 和这些人形成一个属组。 GA 开始使用的字符串数据作为初始迭代点。 3）个体适应值估计的适应性函数表示的质量个人或溶液。针对不同的问题，本一个适应性函数的定义是不同的。 4）选择：选择的目的是选择前 CELLENT 目前属群和个人之间允许他们有机会繁殖后代的父母。选择是这一思想的体现为 GA。选择的原则是，指示高适应性 viduals 将有较大贡献一个或多个后代的概率。 5）分频点：这是最重要的操作 GA。交叉操作可以生成新的属具备的特点与前面的蒸发散一代。它体现了思想的信息交换。 6）基因突变：第一， GA 随机选择个人从组属。然后改变一个数据的值从字符串数据与给定的概率为选定的个人。类似生物宇宙，突变的概率 GA 是也很低，通常取值范围为 0.001 至 0.01，也就是说，突变提供了一个机会产生新的个体。 5 基于遗传算法的多目标优化 我们采取了不同的曲柄摇杆机构与差分和分级齿辊式破碎机我们的优化对象压榨能力为 4000 吨 /小时。为了决定在曲轴的长度，浓度曲柄摇杆杆与主体框架的连接获得机制，当目标函数（ 9）的最大值，该值的条件下行程速比系数为 1.25 时，连杆行程 300 毫米，倾角 18。我们使用遗传算法来解决这个问题，通过设置属群规模等于 50，交叉概率性为 0.8，变异概率为 0.005 和数代的演变在 1000。传统的二进制编码方法比较相对方便的使用时，在理论分析。但对于多维和高精度数值校准的问题，它往往效率低，不准确。我们用一个自然数编码方法设置三个变量 a， b 和 d 的基因，有序的结合入染色体。例如 就包含在其中。 在初始化期间， GA 将产生一个属基团，其中 50 个个体上产生的根据一个变量的范围。我们选择了式（ 9）为总目标函数的值表示个人适应性。作为例子，我们把个人的 p 和 q 被取代的式（ 9），即，（ P） =0.8145， F（ Q）=0.7887， F（ P） F（ Q）。这表明，指示的 p 适应性比 q 的更好。 轮盘赌的方法用于在选择操作中，在轮盘赌的游戏，我们模仿和计算的总的适应性和在同一时间的相对并累计每一个人的适应性。然后，轮盘变成为 50倍，和一个随机号 0 和 1 之间的每个时间。一个数比较，可以选择由个人的累积，为每个单独的适应性。例如，如果我们让 r 是一个随机数，然后 FC（ I）累计适应性个体 iFC（ i +1）的累计个体适应性 I +1。如果 FC（ I） = =（ i +1）的话，那么个体 i+1 将选择。依此类推，所有选定的个人我们可以组成一个新属组，并开展交叉和变异操作。 单点杂交方法采用的是交叉操作，生成一个随机数介于 01 时属组。如果数少于交叉概率和个人选择一个偶数，那么配对后，可以实现交叉操作随机的。以个人的 p 和 q 为配对例如，我们的交叉点设置为 2，这意味着我们选择了第二个基因跨越。后交叉操作，个人成为 方法是通过一个统一的突变操作，生成一个随机数介于 0 和 1 之间时属组。如果的数量小于变异概率，当前个人会发生变异。突变运算的方思是类似初始化我们重建设计的边界中的一个单独的基因变量。 经过选择，交叉和变异操作，评价函数被调用，以确保最好的个人可以被保存。优化结果（转换）示于表 1。 最优化的结果，这已被应用于在生产实践中，能满足约束情况。郑州长城冶金设备厂，与我们的合作厂家，产生了相应的破碎机已经在中国大量出售。根据实际工作情况，不同的差分和分级齿辊式破碎机具有破碎强度大的特点，高突破效率，稳定的工作状态，高能力清除堵塞和抗粘连和稳定粒度破碎产品，所有这些都达到了他们预期的设计目标。 6 结论 我们已经用遗传算法进行了多目标优化设计。我们可以声明如下： 1）我们的差分和分级齿辊式破碎机的优点，具有很大的破碎比，破碎效率高。 2）由于它不同于传统的优化方法， GA 可以开展启发式全局优化。 这是一个并行，并发和逐渐进化搜索过程，在这过程中，避免局部最优。 3）优化的结果已在实践中应用的实际破碎机的工作状态是稳定的。工业上的应用已被证明效果良好。也已表明，以优化破碎机的曲柄摇杆机构 多目标设计与优化传动角和动颚 m 作为目标函数最小化的行程特性，能获得最佳效果。 致谢 作者向黄教授表达自己最真挚的感谢以及感谢嘉兴集团提供的宝贵意见。编者还要感谢郑州长城冶金设备厂免费提供的有用的材料。 参考文献 1 Zhao L L, Zang F, Wang Z B, et al.设计与运动模拟差分和分级齿辊破碎机。煤矿机械 , 2007, 28(6): 1921. (In Chinese) 2 Li X, Wang G B. 优化设计颚式破碎机与遗传算法。施工机械 , 2006(6): 5562. (In Chinese) 3 Shen Y J.复摆颚式破碎机的优化设计，机械 , 1994, 21(4): 2325. (In Chinese) 4 Zheng S H. 应用遗传算法在最佳设计平面曲柄摇杆机构。刊物中国计量科学研究院 , 1999(2): 7174. (In Chinese) 5 Wang P. 破碎机的曲柄摇杆机构的优化设计。中国南方建筑大学学报 , 1998, 6(2): 6065. (In Chinese) 6荷兰辉适应自然和人工系统。密歇根州：密歇根大学出版