遗传算法在矿用车辆转向优化设计中的应用

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本课题以本溪北方机械重型汽车制造厂生产的25 t矿用汽车为研究背景,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)解决25 t重型矿用汽车的转向优化设计问题。该矿用车辆采用六杆转向梯形结构。程序使用4个参量控制梯形,对4个参量分别编码,采用精英保留模型,经三代遗传操作后得到了优化结果。解决了转向误差过大的问题。结果表明遗传算法适用于矿用车辆六杆转向机构优化设计,与其他传统算法相比自适应性强、参量约束控制简单、搜索效率高。 This project takes the 25t mining vehicle produced by Benxi North Machinery Heavy Duty Truck Manufacturing Plant as the research background, and uses genetic algorithm (GA) to solve the steering optimization design problem of 25t heavy mining vehicle. The mining vehicle uses a six-turn steering trapezoidal structure. The program uses four parameters to control the trapezoid, encodes the four parameters separately, adopts the elite retention model and obtains the optimized result after three generations of genetic manipulation. Solve the problem of steering error is too large. The results show that the genetic algorithm is suitable for the optimization design of mining vehicle six-bar steering mechanism. Compared with other traditional algorithms, the genetic algorithm is more adaptive, the control of parameter constraints is simple, and the search efficiency is high.
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