CN114936468B 基于随机单元置换哈里斯鹰算法的碟形弹簧重量优化方法 （温州大学）_第1页
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施一剑US2023401359A1,2023基于随机单元置换哈里斯鹰算法的碟形弹本发明公开了一种基于随机单元置换哈里原哈里斯鹰算法每一次迭代寻优结束前的位置法的能量因子E的绝对值大于等于1的搜索步骤2步骤S2、对原哈里斯鹰算法结构进行优化，将优化后的所述的步骤S1中确定碟簧重量优化的目标函数及待求解的关键参数的具体4的外径和内径的关系约束，g7(x)为碟簧几何尺寸约束，h为碟簧高度，计量单位为英寸γ分别由式(9)至(11)计算得到：36psi2表示对数据进行平方运算；所述的步骤S2中利用基于随机单元置换的哈里斯鹰算法求解关键参4iiii(t)的每一维数据在该维数据对应的上限5i第t次迭代为第i个个体生成的第2个1行D维的随机数向量，该随机数向量的每一维数据的机数向量的每一维数据的下限为0，上限为1，表示第t次迭代为第i个个体生成的随机6s2t',根据式(29)和式(30)计算两个中间个体和M2t':分别将和s2t'的数据代入式(2)至式(8)，判断和swze'是否同时满足式一次，并将其目标函数值直接设定为1010，然后代入式(33)得到中间个体9",若s1e'和789[0008]所述的步骤S1中确定碟簧重量优化的目标函数及待求解的关键参数的具体过程为γ分别由式(9)至(11)计算得到：[0024]S1.3、确定式(2)至(8)所示约束条件中的参数值，其中0.283lb/in3，S=ρ2表示对数据进行平方运算。一维数据在该维数据对应的上限和下限的范围内重新随机赋值一次，该个体当前更新后，体第t次迭代的能量因子该参数用于算法搜个体进行更新，得到Xi(t)；若且由式(28)所示公式对第i个个体进行更iiF(D)(27)(gBest)，则使用Xi(t)更新gBest的变量值计算两个中间个体和M2t':[0066]分别将sa"科的数据代入式(2)至式(8)，判断和是否同时满[0073]图1为本发明的基于随机单元置换哈里斯鹰算法的碟形弹簧重量优化方法的仿真为γ分别由式(9)至(11)计算得到：2表示对数据进行平方运算。一维数据在该维数据对应的上限和下限的范围内重新随机赋值一次，该个体当前更新后，体第t次迭代的能量因子该参数用于算法搜个体进行更新，得到Xi(t)；若q"-ans且由式(28)所示公式对第i个个体进行更ii表示第t次迭代为第i个个体生成的第2个1行D维的随数据的下限为0，上限为1，表示第t次迭代为第i个个体生成的第3个1行D维的随机数向(gBest)，则使用Xi(t)更新gBest的变量值，否则不[0136]分别将sm"和s2t'的数据代入式(2)至式(8)，判断sm1e'科

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