专利名称：一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法
技术领域：
本发明涉及一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，它主要用于产品设计中利用现代智能优化算法对零件的公差进行分配，属于计算机辅助公差设计技术领域。
背景技术：
常用的公差分配方法有等公差法、等精度法和基于遗传算法的公差分配，但由于等公差法和等精度法并没有考虑公差加工成本的问题，没有达到优化的目的，故本发明基于遗传算法进行公差优化分配。在传统的采用遗传算法进行公差优化分配是对各公差环的公差值进行编码，其缺点是(1) 二进制编码符号串的长度较长，并且其与公差值的精度要求有关，精度要求越高，编码符号串的长度越长，降低了运算效率；(2)优化的解不符合公差标准，甚至可能出现超过现有机加工能力的情况。本发明以我国制定的国家标准为基础进行公差等级编码，并进一步进行公差优化分配。
发明内容
I、目的本发明的目的在于提供一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，它克服了现有技术的不足，以解决现有公差分配结果加工成本高及分配的公差值不是标准公差值等问题。2、技术方案本发明一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，该方法包括以下步骤步骤一建立公差优化的数学模型；公差优化是在满足装配功能要求的前提下，对误差累积路径中涉及的公差大小进行合理分配，使得各公差的加工成本之和最低。根据这一定义建立公差优化的数学模型。公差优化的数学模型为目标函数
权利要求
1.一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，其特征在于该方法包括以下步骤 步骤一建立公差优化的数学模型； 公差优化是在满足装配功能要求的前提下，对误差累积路径中涉及的公差大小进行合理分配，使得各公差的加工成本之和最低；根据这一定义建立公差优化的数学模型为； η
2.根据权利要求I所述的一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，其特征在于步骤六中所述的执行遗传进化操作，其具体实现过程如下 (1)随机产生第一代群体，并设定遗传运算的最大代数为200； (2)利用适应度函数来计算群体中每个个体的适应度，寻找其中的最优个体和最差个体； (3)如果进化代数没有达到最大，则代数加1，并用上代最优个体替换本代最差个体，然后对群体执行选择、交叉和变异遗传操作，得到下一代群体； (4)重复步骤(2)至(3)，当达到规定的最大代数后停止运算，得到最优解。
全文摘要
一种基于公差等级和遗传算法的公差优化分配方法，它包括以下步骤(一)建立公差优化的数学模型；(二)建立标准公差数据库；(三)基于公差等级进行编码；(四)确定遗传算法的适应度函数；(五)设定遗传算子；(六)遗传进化；(七)解码得到对应的公差等级，并查询相应的公差值。本发明利用计算机实现产品设计中的公差优化分配，代替人工分配，提高了效率，节省了时间；同时，它是利用遗传算法进行优化分配，以加工成本最低为优化目标，降低了产品加工成本。它在计算机辅助公差设计技术领域里具有较好的实用价值和广阔的应用前景。
文档编号G06F17/50GK102622495SQ20121010913
公开日2012年8月1日 申请日期2012年4月13日 优先权日2012年4月13日
发明者孙占磊, 张志华, 赵罡, 韩鹏飞 申请人:北京航空航天大学