(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210628150.1 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 大连大学 地址 116622 辽宁省大连市经济技 术开发 区学府大街10号 (72)发明人 周士华　陈鹏　胡轶男　 (74)专利代理 机构 大连智高专利事务所(特殊 普通合伙) 2123 5 专利代理师 盖小静 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种基于SWA算法的减速 器设计方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于SWA算法的减速器 设 计方法， 包括： 对减速器设计问题进行建模， 确定 设计变量的范围和约束条件； 并且 得到减速器设 计问题的目标函数； 设定最大迭代次数T和种群 数量N， 生成初始种群X； 其中每个个体Xi的位置 对应着一个候选解； 根据减速器设计问题的目标 函数获取每个候选解的成本值； 更新当前最优候 选解和最优成本值； 将成本值最差的N/3个候选 解设置为1类候选解， 并更新所述1类候选解； 将 成本值位于中间的N/3个候选解设置为2类候选 解， 并更新所述2类候选解； 将成本值最好的N/3 个候选解 设置为3类候选解， 并更新所述3类候选 解； 输出最优候选解和最优成本值。 本发明能够 得到优秀的设计参数， 有效地降低减速器设计的 成本。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114818203 A 2022.07.29 CN 114818203 A 1.一种基于SWA算法的减速器设计方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 对减速器设计问题进行建模， 确定设计变量的范围和约束条件； 并且得到减速 器设计问题的目标函数， 即约束条件下减速器最优成本值； 步骤2： 设定最大迭代次数T和种群数量N， 生成初始种群X； 其中每个个体Xi的位置对应 着一个候选解； 步骤3： 根据减速器设计问题的目标函数获取每个候选解的成本值； 更新当前最优候选 解BestX和最优成本值BestF； 步骤4： 将成本值 最差的N/ 3个候选解设置为1类候选解， 并更新所述1类候选解； 步骤5： 将成本值 位于中间的N/ 3个候选解设置为2类候选解， 并更新所述2类候选解； 步骤6： 将成本值 最好的N/3个候选解设置为3类候选解， 并更新所述3类候选解； 步骤7： 判断是否达到最大迭代次数， 若达到最大迭代次数则进行步骤8， 否则返回步骤 3； 步骤8： 输出最优候选解BestX和最优成本值BestF。 2.根据权利要求1所述一种基于SWA算法的减速器设计方法， 其特征在于， 所述1类候选 解更新方式为： Stepl： 给定控制点个数n、 映射区域上界ub_t、 映射区域下界lb_t和待更新的候选解Xi； Step2： 随机产生从小到大排序的序列点r_ci(i＝1， 2， 3， ...， n ‑1)， 并利用所述序列点 r_ci生成相应的序列点x_ci， 所述序列点x_ci＝r_ci×(ub_t‑lb_t)+lb_t(i＝1， 2， 3， ...， n‑1)； 其中i代 表的是第i个序列点； Step3： 将Xi作为第一个控制点， 第二个控制点是Xi经过x_c1的映射点x_t1， 第三个控制 点是x_t1经过x_c2的映射点x_t2， 以此类推生成n个控制点， 将n个控制点带入贝塞尔曲线公 式中， 获取初始位置SO； Step4： 将初始位置SO带入式(1)得到第一个候选解Xi的最终位置： Xi＝Xi+SO×cos(2 πra)    (1) 其中ra是位于[0， 1]之间的随机数。 3.根据权利要求1所述一种基于SWA算法的减速器设计方法， 其特征在于， 所述2类候选 解更新方式为： Step1： 给定控制点个数n和待更新的候选解Xi； Step2： 随机产生从大到小排序的序列点r_rai(i＝1， 2， 3， ...， n ‑1)和序列点r_roi(i＝ 1， 2， 3， ...， n ‑1)， 将Xi旋转得到一系列旋转点x_rai＝Xi+Xi×cos(2π×r_rai)(i＝1， 2， 3， ...， n‑1)， 再将旋转点乘以r_roi得到一系列点x_roi＝r_rai×x_rai(i＝1， 2， 3， ...， n ‑ 1)， 这些点x_roi和Xi共同作为贝 塞尔曲线的控制点以得到最终更新的候选解。 4.根据权利要求1所述一种基于SWA算法的减速器设计方法， 其特征在于， 所述3类候选 解更新方式为： Step1： 给定控制点个数n、 当前最优解BS； Step2： 以当前最优解BS得到若干附近点x_si(i＝1， 2， 3， . ..， n)， 其获取公式为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114818203 A 2其中d是纬度总 数， 随机步长x_d＝rand ×(ub‑lb)+lb， rand和r是位于[0， 1]之间的随 机数； c是用来控制缠绕强度的系数， 随迭代次数增 加缠绕系数 逐渐减小， 具体见式(3)： 其中Rank1＝0， 用来控制搜索精度的范围； iter是当前迭代次数， T是总迭代次数； Step3： 将附近点x_si(i＝1， 2， 3， . ..， n)作为贝 塞尔曲线的控制点得到最终的最优解。 5.根据权利要求2 ‑4任一项所述一种基于SWA算法的减速器设计方法， 其特征在于， 所 述贝塞尔曲线数 学模型为： 其中Pi是控制点， B(t)是求出的随机点， t是用控制随机点 位置的随机数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114818203 A 3