基于细菌趋药性的柴油机气门弹簧优化设计开题报告

江苏科技大学毕业设计（论文）开题报告概述表 学号 姓 名 王旭 指 导 教 师 设计（论文）题目 基于细菌趋药性的柴油机气门弹簧优化设计 选题意义、研究现状及存在问题 选题意义： 本课题研究的主要内容是基于细菌趋药性的原理对柴油机气门弹簧进行优化设计。气门弹簧是柴油机配气机构中气门组件的重要组成部分，多采用圆柱形螺旋压缩弹簧，它的功用是克服在气门关闭过程中气门及传动件的惯性力，防止各传动件之间因惯性力的作用而产生间隙；保证气门及时落座并紧紧贴合，防止气门在发动机震动时发生跳动而破坏其密封性。柴油机 的气门弹簧一方面承受频繁的交变载荷，另一方面由于受结构、空间等条件的限制力求尺寸小，因此设计不妥会影响其工作寿命。为此，气门弹簧不仅应具有足够的刚度和强度，而且应具有足够的可靠性。 研究现状及存在问题： 以往设计气门弹簧时一般采用试凑法，即根据经验初选尺寸参数，然后代入公式验算，经过几轮反复，一直到选择的参数满足要求为止。这种设计方案不容易获得最优的设计方案，且费工费时。为了克服上述缺点，应对气门弹簧进行优化设计。 目前研究弹簧优化的方法有很多。比如高瞩在介绍蚁群算法的基本原理、模型和算法实现过程的基础上， 实现了内燃机气门弹簧进行优化设计 ,其计算结果较好，但是蚁群算法在参数优化设计方面较为复杂，且优化能力不够明显。张卫波等将分离操纵力的平均值最小作为膜片弹簧优化设计目标 ,利用微粒群算法实现了其优化，优化结果表明采用微粒群算法后得到的参数值明显优于原有 2种设计方案的数值，但是微粒群算法存在收敛速度慢等不足。冉振亚等采用遗传算法对某轿车离合器膜片弹簧进行优化设计计算。结果表明 ,应用该方法优化后的膜片弹簧各决策变量的值明显优于利用传统经验公式设计所得的结果，但遗传算法容易陷入局部极小。彭琳等在阐述免疫遗传算法基础上 , 在 MATLAB 环境下实现了离合器压紧弹簧的优化设计，但免疫遗传算法只是在基本遗传算法的基础上进行的改进，因此基本遗传算法的收敛速度慢、局部极小等不足仍然存在。纵观现有文献可以看出，随着人工智能的发展，利用仿生智能优化方法的分布式搜索来实现弹簧的优化设计已经成为主要研究方向，问题关键是在如何设计出一种搜索能力更强、搜索效率更高的，且适用于弹簧优化设计的算法成为当前关键。 参考文献 : 1 曹阳 ,姜耀华 ,王静 .柴油机气门弹簧的优化设计 J.煤矿机械 ,2008,29(2):21-23. 2 龚庆寿 ,夏平 .50CrVA 钢柴油机气门弹簧的优化设计 J.湖南工程学院学报 ,2003,13(1):30-31,51. 3 田丰果 ,寇桂岳 ,熊巍 .柴油汽车发动机气门弹簧的最优化设计与计算 J.制造业自动化 ,2011,33(1):43-45. 4 乔明星 .车用内燃机气门弹簧优化设计 J.中国西部科技 ,2010,9(21):30-31. 5 潘公宇 ,黄鼎友 .发动机气门弹簧的可靠性优化设计 J.车用发动机 ,1996(4):45-47. 6 莫才颂 ,王岗罡 .内燃机气门弹簧多目标优化设计 J.煤矿机械 ,2006,27(6):943-945. 7 高瞩 .基于蚁群算法的内燃机气门弹簧优化设计 J.机械与电子， 2007（ 4） :29-31. 8 冉振亚，赵树恩，李玉玲 .基于遗传算法的汽车离合器膜片弹簧优化设计 J.重庆大学学报（自然科学版）， 2003,26（ 9） :77-81 9 彭琳，张丽莲，杨林楠 .基于免疫遗传算法的离合器压紧弹簧优化设计及 MATLAB 实现 J.机械传动， 2007,31（ 1） :40-42 研究目标和内容 研究目标： 利用改进的细菌趋药性算法实现柴油机气门弹簧的优化设计，并完成柴油机气门弹簧的结构图绘制。 研究内容 ： （ 1） 细菌趋药性优化 算法； （ 2） 基于细菌趋药性进行柴油机气门弹簧优化设计； （ 3） 进行柴油机气门弹簧结构图绘制。 研究方法、步骤和措施等。 研究方法： 本课题是基于细菌趋药性的优化设计，通过改进细菌趋药性算法，并利用 MATLAB 软件对气门弹簧进行优化。最终利用优化好的参数对气门弹簧进行结构图形的绘制。 研究步骤和措施： 1. 查阅资料，熟悉柴油机气门弹簧优化的基本原理、熟悉细菌趋药性算法的基本原理； 2. 设计基本的细菌趋药性算法以及改进细菌趋药性算法，并利用MATLAB实现； 3. 确定柴油机弹簧的优化模型； 3.利用 MATLA