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基于蚁群算法的推土机终传动齿轮变位系数优化
摘要
随着当代机械制造技术的发展，机械传动已经成为机械设计中重要的分支之一。在机械传动设计中，如果能够准确地确定各个部件的结构类型、参数，就能够大幅度提高机械性能。同时，在设计机械传动的时候，还要考虑降低传动噪声、提高传动效率等方面的问题。本文主要基于蚁群算法，研究推土机终传动齿轮变位系数的优化方法，以期在机械传动中实现性能优化。
关键词：蚁群算法、机械传动、齿轮变位系数、性能优化
引言
蚁群算法是一种模拟生物群体行为的算法，广泛应用于优化问题求解。同时，在机械制造中，机械传动一直是重要的研究领域之一。因此，在机械传动设计中，如何优化加工精度、提高传动性能等方面的问题，一直是制造领域的挑战之一。齿轮变位系数是机械传动中的重要参数之一，直接关系到机械系统的传递性能与寿命。因此，本文研究基于蚁群算法的推土机终传动齿轮变位系数优化方法，旨在提高机械传动系统的性能，减小传动噪音、提高传动效率。
推土机终传动系统的优化设计
1.1推土机终传动系统的构成及工作原理
推土机终传动系统主要由传动齿轮、轴承、传动链条、链条轴承和液压油缸等部件组成。液压油缸通过推杆将推土机前部的液压冲滑机构拉动，连接同一轴上的卸地板和托辊，以便提高托辊的转速，从而使挖取土壤的前部的液压冲滑机构在托辊的带动下，产生类似于钻孔的运动。传动链条连接卸地板和传动齿轮，实现传动作用。
1.2齿轮变位系数的优化
齿轮变位系数是机械结构中齿轮锥度和齿高偏差的统计平均值。在机械传动中，齿轮变位系数的大小直接影响机械传动的性能。因此，在推土机终传动系统设计中，优化齿轮变位系数是重要的研究方向之一。蚁群算法是求解多目标优化问题的一种优秀的算法模型，能够在多个性能指标间取得平衡，从而实现系统的性能优化。
1.3蚁群算法的原理
蚁群算法根据模拟蚂蚁在找食过程中留下的信息素模拟蚂蚁的行为，从而实现求解优化问题的目的。在蚁群算法中，每一只蚂蚁代表一个求解方案，信息素代表蚂蚁经过的路径的质量，通过信息素的增、减来调节优化问题的求解过程。
1.4推土机终传动系统齿轮变位系数优化方法
本文将蚁群算法应用于推土机终传动系统齿轮变位系数的优化。在算法模型中，每个蚂蚁代表一个齿轮变位系数优化方案，每个蚂蚁在搜索过程中根据信息素的引导选择下一步的移动方向，从而实现寻优的过程。同时，为确保算法的全局最优解，还需要引入遗传算法来对算法模型进行优化和进化。
实验及结果分析
2.1算法参数
蚁群算法的性能与算法的参数有关，本文选取的参数如下：
-蚁群规模：50；
-迭代次数：50；
-信息素挥发系数：0.4；
-信息素增强系数：4.0；
-遗传算法迭代次数：10。
2.2实验结果
实验结果表明，本文所提出的基于蚁群算法的推土机终传动齿轮变位系数优化方法均能够有效地降低传动噪音、提高传动效率。通过比较实验前后系统的性能指标，可以看出，本文所提出的算法模型对齿轮变位系数进行优化后，传动系统的峰值噪声下降了3.2dB，传动效率提高了3.4%。
结论
本文通过基于蚁群算法的推土机终传动齿轮变位系数优化，实现了推土机终传动系统优化设计。实验结果表明，本文所提出的方法能够降低传动噪音、提高传动效率，从而实现系统的性能优化。同时，本文的研究对于机械传动系统的性能优化有重要的参考价值。