數(shù)控加工工藝參數(shù)優(yōu)化作業(yè)論文正稿-資料下載頁
2025-06-28 13:51本頁面
【正文】 填上變量數(shù)為4，限制條件如下面M代碼表示：function[X，F(xiàn)VAL，REASON，OUTPUT，POPULATION，SCORES]=GANG％％This is an auto generated M file to do optimization with the Genetic Algorithmand％Direct Search Toolbox．Use GAOPTIMSET for default GA options structure．％％Fitness functionfitnessFunction=@GANG： ．％％Number of Variablesnvars=4：％Linear inequality constraintsAineq=[1 0 0 0；0 1 0 0；0 0 1 0；0 0 0 1]；Bineq=[350； 1500； 1；5]； ．％Linear equality constraintsAeq=[]；Beq=[]．％BoundsLB=[150 1000 0．1 3]；UB=[350： 1500； 1；5]；％Nonlinear constraintsnonlconFunction=[]；％Start with default optionsoptions 2 gaoptimset；％％Modify some parametersoptions=gaoptimset(options，39。PoplnitRange39。，[0； 100])；options=gaoptimset(options， 39。MutationF39。，{@mutationgaussian 1 1})；options=gaoptimset(options， 39。Display39。， off)：options=gaoptimset(options， 39。PlotFs39。，{@gaplotbestf @gaplotbestindiv@gaplotdistance @gaplotexpectation @gaplotgenealogy @gaplotrange))；％％Run GA[X, FVAL, REASON,OUTPUT,POPULATION，SCORES]=ga(fitnessFunction，nvars，Aineq，Bineq，Aeq，Beq，LB，UB，nonlconFunction，options)；點擊start，得到的優(yōu)化的結(jié)果。五、結(jié)論點擊start，得到的優(yōu)化的結(jié)果。圖1 最佳個體由圖1知，當(dāng)達到優(yōu)化的結(jié)果時，四個變量的最佳個體取值。圖2 最佳適應(yīng)度由圖2可知，對最佳適應(yīng)度函數(shù)與平均適應(yīng)度函數(shù)的比較，當(dāng)遺傳到第加代的時候，函數(shù)達到攝優(yōu)值187．5507s。圖3 每一代中最大、最小、平均適應(yīng)度函數(shù)值由圖3可知，每一代中最大、最小、平均適應(yīng)度函數(shù)之間的關(guān)系，在遺傳到42代時，最大、最小、平均適應(yīng)度函數(shù)值趨于穩(wěn)定。圖4 優(yōu)化結(jié)束的準(zhǔn)則圖4為優(yōu)化結(jié)束的準(zhǔn)則，可知當(dāng)代數(shù)達到60的時候，優(yōu)化過程結(jié)束。圖5 函數(shù)晟優(yōu)時變量的取值圖5為函數(shù)最優(yōu)時變量的取值，即當(dāng)進給速度為350mm/min．轉(zhuǎn)速為1240r/，切削寬度為5mm的時候，函數(shù)達到最佳適應(yīng)度值。驗證優(yōu)化值用建好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net對圖5所得到的函數(shù)最優(yōu)時變量的取值進行驗證，將變量p[1240 350 0．7564 5]輸入到建立好網(wǎng)絡(luò)net中進行仿真t=sim(net，p)，由網(wǎng)絡(luò)仿真得到的結(jié)果：t=[0．06 1．5 189]，可知得到的結(jié)果為形位精度為0．06，所需時間為189s，％。寧可累死在路上，也不能閑死在家里！寧可去碰壁，也不能面壁。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來越容易。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來越難。能干的人，不在情緒上計較，只在做事上認(rèn)真；無能的人！不在做事上認(rèn)真，只在情緒上計較。拼一個春夏秋冬！贏一個無悔人生！早安！—————獻給所有努力的人. 學(xué)習(xí)好
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