基于黏菌优化算法的机械传动行星轮系多目标优化设计

为了优化机械传动中的关键部件行星轮系设计模型,提出改进的黏菌优化算法。该算法通过加权聚合学习机制,使黏菌个体在搜索空间中能够更好地学习和利用其他个体的优秀信息,从而提高收敛速度和优化精度。将行星轮系的传动比、齿轮齿数、模数等关键参数作为优化变量,以变量之间所满足的关系为约束条件,以传动效率、体积、噪音等性能指标作为优化目标。通过构建合适的适应度函数,将行星轮系设计模型优化问题转化为一个多目标优化问题,并将该算法与9个对比算法在函数测试集和行星轮设计模型上进行试验验证。研究结果表明:基于加权聚合学习机制的黏菌优化算法进行行星轮系设计优化效果显著,具有收敛速度快、优化精度高、稳定性好等优点,不仅能够在较短时间内找到全局最优解,而且能够提供更加稳定和可靠的优化结果。