基于云自适应惯性权重混沌离子运动算法的行星NWG齿轮传动优化设计

为了更好地优化行星NGW齿轮传动多目标优化设计问题的解决方法,提出一种基于离子运动算法改进的云自适应惯性权重混沌离子运动算法。以最小体积,最大重合度和最大总传动效率为多目标优化函数,同时添加9个齿轮传动的边界约束条件,并建立惩罚函数对边界约束条件进行处理,从而完成对目标进行ACIMO算法下的优化计算与设计。结果表明:采用ACIMO算法相对于常规设计,使体积减少54.3%,重合度增加4.72%,总传动效率增加0.875 9%;且与原始IMO算法相比,在常规设计的基础上,体积减少5.45%,重合度增加2.34%,总传动效率增加0.31%,优化结果较好,各目标得到了更加合理的优化,说明算法改进策略是行之有效的,从而为行星NGW齿轮传动优化提供了一个新而高效的求解途径。