18、函数生成器六杆机构综合与螺丝拧紧任务位置误差扩大装置设计

函数生成器六杆机构综合与螺丝拧紧任务位置误差扩大装置设计

函数生成器六杆机构综合

在机械设计中,函数生成器六杆机构的综合是一个重要的研究方向。通过特定的计算和优化方法,可以得到满足特定任务要求的机构。

关键计算式
  • $R_{d;M}$ 的计算 :$R_{d;M} = \max \left{ \frac{d_j}{\Delta L;j}, j = 2, 4, 6, 8 \right}$ ,其中 $d_j$ 通过公式 $d_j = \frac{F_{tj}l_j^3}{3EI_j}$ 计算得出。这里,$d_j$ 是第 $j$ 个连杆的相关参数,$F_{tj}$ 是第 $j$ 个连杆移动端的横向力,$I_j$ 是连杆的面积矩,$E$ 是材料的弹性模量,$\Delta L;j$ 是 $d_j$ 和 $l_j$ 之间的最大允许比率,由设计者选择。
优化问题及求解步骤
  • 优化问题分类 :优化问题分为内部问题和外部问题。内部问题是对带有下标 $m$ 和 $M$ 的变量进行最小化和最大化;外部问题是函数 $Err$ 和 $FM$。
  • 求解步骤
    1. 内部问题求解 :在曲柄旋转一圈的过程中对内部问题进行评估,使用 180 个点作为映射。然后,从映射过程中找到的最佳值开始进行局部 SQP 优化。
    2. 外部问题求解 :使用遗传算法(GA),该算法包含在 M
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值