一种四稳态数字执行器阵列的基因遗传优化设计

呼延鹏飞; 代海风; 黄雨霖; 李鹏超

doi:10.13433/j.cnki.1003-8728.20200440

一种四稳态数字执行器阵列的基因遗传优化设计

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200440

呼延鹏飞^{1, 2,},
代海风^{1, 2},
黄雨霖^{1, 2},
李鹏超^{1, 2}

1.
西安工程大学机电工程学院, 西安 710600
2.
西安工程大学西安市现代智能纺织装备重点实验室, 西安 710600

基金项目:

陕西省教育厅科研计划项目 19JK0366

详细信息

作者简介:
呼延鹏飞(1987-), 讲师, 研究方向为微数字执行器和电磁驱动, hypftiger@126.com

中图分类号: TG156
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出版历程
- 收稿日期: 2020-09-25
- 刊出日期: 2021-10-09

Optimal Design of a Digital Electromagnetic Actuator Array Using Genetic Algorithm

HUYAN Pengfei^{1, 2
,},
DAI Haifeng^{1, 2},
HUANG Yulin^{1, 2},
LI Pengchao^{1, 2}

1.
School of Mechanical and Electrical Engineering, Xi′an Polytechnic University, Xi′an 710600, China
2.
Xi′an Modern Intelligent Textile Equipment Key Laboratory, Xi′an Polytechnic University, Xi′an 710600, China

摘要

摘要: 为了满足四稳态数字电磁执行器阵列具有稳定、独立性及均一性的紧凑化设计需求, 提出了一种基于基因遗传算法的多目标优化设计方法。应用MATLAB建立了执行器阵列的静态磁场分析模型, 并将其用于优化阵列, 使用单目标遗传算法和多目标遗传算法分别对执行器阵列进行了优化并进行优化数据对比, 最后确定了执行器阵列的最终优化设计参数。优化结果表明: 与现有的执行器阵列相比, SRZ目标值提高了38.33%, IF目标值将低了5.78%, VF目标值降低了1.08%。
- 数字执行器 /
- 四稳态 /
- 遗传算法 /
- 多目标优化
Abstract: In order to satisfy the requirements for stability, independence and homogeneous design of a quad-stable digital electromagnetic actuator array, an optimization approach based on genetic algorithm has been proposed for the optimal design of the actuator array. An analytic model has been first created for static magnetic field analysis of the actuator array based on MATLAB software. Then, single-objective and multi-objective optimizations of the actuator array have been carried out respectively by using this model. The final optimal results have been analyzed and compared with the prototype design configuration. It has been observed that the three optimization objectives, namely Self-return zone, Interaction force and Vibration force, have been improved by 38.33%, 5.78% and 1.08% respectively.
- digital actuator /
- quad-stable /
- genetic algorithm /
- multi-objective optimization

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图 1 执行器单元结构设计示意图

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图 2 基本执行器的受力分析图

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图 3 基本执行器的稳态原理图

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图 4 执行器阵列结构设计示意图

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图 5 位置尺寸设计参数示意图

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图 6 基因遗传优化算法流程图

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图 7 阵列平面图(VF目标)

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图 8 阵列平面图(IF目标)

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图 9 阵列平面图(SRZ目标)

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图 10 解决方案的比较(1, 3, 4组与原型设计)

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图 11 多目标优化设平面图

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表 1 执行器单元初始设计参数

磁铁种类	尺寸参数/mm	磁化强度/T
MPM	2×2×2	1.45
FPM	2.5×2.5×1.25	1.45

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表 2 阵列的设计变量配置

设计变量及单位	含义	设定值范围
B₁/T	MPM的磁化强度	0.5~1.5
B₂/T	FPM的磁化强度	0.5~1.5
D₁/mm	MPM的边长	1.0~4.0
D₂/mm	FPM的边长	1.0~4.0
Dist₁/mm	MPM与FPM间距	1.0~5.0
Dist₂/mm	FPM中心与阵列几何中心间距离	2.0~10.0

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表 3 VF单目标优化结果与原型设计参数

参数	VF优化	原型
B₁/T	0.56	1.45
B₂/T	1.11	1.45
D₁/mm	1.13	2.00
D₂/mm	2.45	2.50
Dist₁/mm	4.89	3.85
Dist₂/mm	8.29	4.00

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表 4 VF单目标优化结果与原型设计目标值

类别	优化目标
类别	SRZ/μm	IF/mN	VF/mN
VF优化设计	0.00(-)	0.033(+)	0.001(+)
原型数组	26.30	0.174	1.758

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表 5 IF单目标优化结果与原型设计参数

参数	IF优化	原型
B₁/T	0.98	1.45
B₂/T	0.78	1.45
D₁/mm	1.79	2.00
D₂/mm	1.09	2.50
Dist₁/mm	3.19	3.85
Dist₂/mm	5.75	4.00

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表 6 IF单目标优化结果与原型设计目标值

类别	优化目标
类别	SRZ/μm	IF/mN	VF/mN
IF优化设计	0.00(-)	0.002(+)	0.046(+)
原型数组	26.30	0.174	1.758

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表 7 SRZ单目标优化结果与原型设计参数

参数	IF优化	原型
B₁/T	1.45	1.45
B₂/T	1.49	1.45
D₁/mm	1.18	2.00
D₂/mm	2.44	2.50
Dist₁/mm	1.01	3.85
Dist₂/mm	7.49	4.00

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表 8 SRZ单目标优化结果与原型设计目标值

类别	优化目标
类别	SRZ/μm	IF/mN	VF/mN
SRZ优化设计	68.1(+)	0.446(-)	0.019(+)
原型数组	26.3	0.174	1.758

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表 9 多目标优化结果

序号	优化目标
序号	SRZ/μm	IF/mN	VF/mN
1	63.9	0.081	1.223
2	54.1	0.583	0.116
3	65.4	0.011	0.211
4	52.4	0.035	0.088
5	52.1	0.995	0.045
6	66.9	0.053	1.558

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表 10 最终优化结果与原型设计参数

参数	第3组	原型
B₁/T	1.20	1.45
B₂/T	1.32	1.45
D₁/mm	1.73	2.00
D₂/mm	1.47	2.50
Dist₁/mm	1.71	3.85
Dist₂/mm	8.55	4.00

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表 11 优化结果对比 %

类别	优化参数
类别	SRZ	IF	VF
原型数组	38.62	11.49	0.06
多目标优化设计	76.95	5.71	1.14
SRZ优化设计	100.00	0.45	5.26
IF优化设计	0.00	100	2.17
VF优化设计	0.00	6.06	100.00

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