一种用于起重机金属结构的轻量化设计方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于起重机金属结构的轻量化设计方法，包括如下步骤：1）确定设计变量；2）确定目标函数；3）确定约束条件；4）执行果蝇算法，其中参数设置为，种群规模POP_NUM=100，最大迭代次数MAX_ITER=60，收敛精度δ=0.000001。改变果蝇算法对设计变量的表达方式，将设计变量的值用空间点的坐标至原点坐标距离的三次方求和并开立方来表示，即用近似模拟果蝇个体与原点的距离，引入了高等生物间学习模仿的概念，利用当前种群中的最优设计点与其他点间设计变量值的随机交换模拟学习过程，从而提高了算法的收敛速度，能够使算法以更快的速度收敛于全局最优解，可以直接用于工业生产而不需要做任何的近似处理。
【专利说明】一种用于起重机金属结构的轻量化设计方法
【技术领域】
[0001]本发明属于机械设计领域，涉及一种关于机械装备金属结构，特别是起重机金属结构的轻量化设计方法。
【背景技术】
[0002]起重机是一种用途十分广泛的大型起重设备，它不仅可以提高装卸作业的效率而且能够减轻工人劳动强度。
[0003]金属结构是以金属材料轧制成的型钢及钢板作为基本元件，采用铆、焊、栓接等连接方法，按照一定的结构(而非机构)组成规则连接构成能够承受载荷的结构物。金属结构具有计算方法准确、自重轻等特点，并且制造工业化程度高、易于安装，被广泛应用于建筑、桥梁、机械装备制造等行业。基于以上金属结构的特点，金属结构由此成为了组成起重机“骨架”的重要部分。作为起重机“骨架”的金属结构，约占整机总重量的60%~80%，承受和传递着各种自然载荷、工作载荷、偶然载荷以及自重载荷等，因此，金属结构对于起重机的安全稳定运行尤为重要。
[0004]传统的起重机金属结构的设计采用的是基于力学的方法，所有的设计参数都是通过设计人员的经验来定义的，导致了笨重的整机结构和较大的设计余量，增加了使用、制造和运输过程中的费用，虽然满足了使用要求，但也增加了成本。同时用来评价和衡量这些备选方案优劣的标准也不够精确，一般难以得到最优的设计方案。优化方法的出现，成为了解决这种问题的关键，借助于计算机强大的计算能力，优化设计不仅能为设计人员提供多种不同的方案，而且能够从多种方案中获得最佳的设计选择。但是传统的优化设计方法不仅优化效率低，有时获得的优化结果并非是最优的计算结果。
[0005]随着现代随机优化技术的不断发展，出现了像果蝇算法这种优化计算的速度快，并且搜索全局最优解能力强的优化技术，果蝇算法不仅计算原理简单、收敛速度快，而且具有很强的全局搜索能力，可广泛的用于工程和科学领域。
【发明内容】
[0006]本发明通过将果蝇算法进行改进，充分利用该算法的优点，对某些方面的缺点与不足进行适当的修改与补充，使其适合于起重机金属结构的优化设计这样的问题。
[0007]本发明公开了一种用于起重机金属结构的轻量化设计方法，包括如下步骤:
1)确定设计变量，将优化的变量用下式(I)表示，
Ji =[.Tl=X-；.--..Xli]( I J
其中设计变量X1-X6表示与主梁相关的尺寸，X7-X12表示与支腿相关的尺寸，X13-X16表示与下横梁相关的尺寸；
2)确定目标函数，以质量最轻，即以起重机金属结构所用材料体积最小为目标进行优化，目标函数表示为:
【权利要求】
1.一种用于起重机金属结构的轻量化设计方法，包括如下步骤: 1)确定设计变量，将优化的变量用下式(I)表示，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:步骤4)中，设计变量的值用空间点的坐标至原点坐标距离的三次方求和并开立方来表示，即用
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，步骤4)中的果蝇算法为: 41)将包括主梁、支腿和下横梁在内的起重机金属结构的箱型梁截面尺寸离散化为一系列的设计变量值，并用向量
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于:每一个设计变量的取值都设有上下限，所有设计变量取值都在限定的范围内，具体是:
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于:在步骤3)中，金属结构约束条件包括主梁、支腿、下横梁在内的金属结构的强度、刚度和稳定性的要求。
【文档编号】G06F17/50GK103955573SQ201410164878
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年4月23日 优先权日:2014年4月23日
【发明者】徐格宁, 戚其松, 范小宁 申请人:太原科技大学