(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110820295.7 (22)申请日 2021.07.20 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113449400 A (43)申请公布日 2021.09.28 (73)专利权人 合肥工业大 学 地址 230000 安徽省合肥市屯溪路193号 (72)发明人 翟华　李盼盼　吴玉程　李贵闪　 吴元浩　 (74)专利代理 机构 合肥中悟知识产权代理事务 所(普通合伙) 34191 专利代理师 张婉 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 111/04(2020.01)G06F 111/06(2020.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (56)对比文件 JP 2016023576 A,2016.02.08 CN 110298469 A,2019.10.01 CN 111047002 A,2020.04.21 CN 109112275 A,2019.01.01 US 202010 3894 A1,2020.04.02 李爱平等.发动机缸体加工方案 选择与操作 排序协同优化. 《同济大 学学报(自然科 学版)》 .2016,第4 4卷(第07期),1084-1090. 段兰等.柴油发电机组凸轮轴变形断裂失效 有限元分析. 《组合机床与自动化加工技 术》 .2018,(第08 期),13-16+22. Wenhu Qin等.Researc h_of_Continuous_ Variable_ Camshaft_Timi ng_system_based_o n_ fuzzy-PID_control_method. 《IE EE》 .2011, 审查员 孟圆 (54)发明名称 一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群 优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种多轴颈凸轮轴分时迁移 校直参数蚁群优化方法， 属于凸轮轴迁移校直技 术领域。 根据多轴颈凸轮轴各轴颈的弯曲变形量 和各轴颈弯曲变形所在角度等已知条件， 以各轴 颈跳动量小于多轴颈凸轮轴设计要求值,联合最 少校直次数为总体优化目标， 以各轴颈相对跳动 量最小为局部优化目标， 以多轴颈凸轮轴的校直 支点、 校直压点、 回转角度、 校直行程等四个变量 集合形成优化变量组合， 结合弹塑性理论计算结 果， 通过蚁群优化算法计算最少校直工步次数， 确定每一工步中包含的优化变量组合， 实现多轴 颈凸轮轴每一截面不同角度分时段校直， 和多个 截面依照校直工步次数要求依次迁移校直效果，完成凸轮轴校直次数的优化。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 113449400 B 2022.10.25 CN 113449400 B 1.一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 包括多轴颈凸轮轴， 所述多轴 颈凸轮轴为七轴颈凸轮轴， 第一轴颈为最左侧进气凸轮旁的轴颈为0轴颈， 从左至右依次标 记为0轴颈、 1轴颈、 2轴颈、 3轴颈、 4轴颈、 5轴 颈、 6轴颈， 各个轴 颈的跳动量依次记为L0、 L1、 L2、 L3、 L4、 L5、 L6， 各个轴颈跳动量的角度依次记为B0、 B1、 B2、 B3、 B4、 B5、 B6； 其特征在于： 包 括以下步骤； S1： 以凸轮轴左 端面的圆心为坐标原点、 在左 端面建立XOY坐标系， 以O点指向0 °的向量 为X的轴向， Y轴过原点与X轴垂直向上建立， 记角度为β； S2： 记录不同优化变量组合下的跳动量和角度， 跳动量记为L0、 L1、 L2、 L3、 L4、 L5、 L6， 以 Li表征， 角度记为α； 记录凸轮轴在弹塑性阶段， 不同优化变量组合下的压点位置力与位移 的关系， 记为函数G(s)； 记录凸轮轴在压力卸载后， 力与各个轴颈残 余量的关系， 记 为函数F (x)； S3： 将弯曲多轴颈凸轮轴各轴颈初始跳动量L0、 L1、 L2、 L3、 L4、 L5、 L6一一对应为变量 x0、 x1、 x2、 x3、 x4、 x5、 x6， 各变量以xi表征， 将初始角度B0、 B1、 B2、 B3、 B4、 B5、 B6一一对应为 变量β 0、 β 1、 β2、 β 3、 β 4、 β 5、 β 6， 各变量以β i表征； 各个轴颈在校直过程中的权重系数为a0、 a1、 a2、 a3、 a4、 a5、 a6， 各系数以ai表征； S4： 每次按照式(1)选择作为压点的轴颈 A(x)＝max|xi·ai|    (1) 表示权重后i轴颈为 最大跳动量轴颈， 则选择L i为所压轴颈； S5： 按照式(2)建立待选优化变量组的概 率函数p(x) S6： 设置蚂 蚁数量为E,蚂 蚁根据优化变量组合的概率值随机选择一个组合进行校直机 算， 并在路径上释放的信息素记为phe,并按照式(3)进行信息素的更新计算 其中ρ 表示信息素挥发因子， p he0表示路径的初始信息素， Q表示信息素常数， dk表示第K 只蚂蚁在经 过的优化变量组合次数； S7： 每只蚂蚁选择一个优化变量组合后， 要对 xi按照式(4)和式(5)进行计算: Mi＝xi·sinβi+Li·sinα    (4) Ni＝xi·cosβi+Li·cosα    (5) S8： 按式(6)、 式(7)和式(8)进行 校直计算 Gi＝G(Si)    (7) Xi＝F(Gi)    (8) 其中函数G(s)表示压力与压点位移关系式， 函数F(x)表示压力与各轴颈残余量的关系 式， Xi为校直后各轴颈的残余 量， 同时Gi的值要满足式(9) F<Gi<2.5 *F    (9) 其中F为凸轮轴达 到屈服极限的屈服力；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113449400 B 2S9： 按照式(10)建立终止条件函数g(x) g(x)＝max|Xi|≤T    (10) 其中T为凸轮轴设计要求中跳动量范围； S10： 若蚂蚁选择的优化变量组合校直后不满足终止条件函数g(x)， 则将校直后的结果 返回到S4中循环计算， 若循环次数达到10次仍未满足终止条件函数g(x)， 则停止计算， 表明 校直优化失败； S11： 将满足终止条件函数g(x)的蚂蚁路径通过蚁群算法进行优化计算， 并按照式(11) 建立局部优化 函数y(x) 由式(11)筛选校直凸轮轴次数优化的最优组合。 2.根据权利要求1所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 所述多轴颈凸轮轴为七轴颈凸轮轴， 凸轮轴的进气凸轮截面形状与排气凸轮截面形 状的角度和方位各不相同， 但主轴颈都为圆截面。 3.根据权利要求1所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 优化变量组合是多轴颈凸轮轴的校直支点、 校直压点、 回转角度、 校直行程四个变量 集合形成， 校直支点、 校直压点均为主轴颈； 0、 6主轴颈截面为检测基准， 校直支点为0 ‑6主 轴颈， 校直压点为1 ‑5主轴颈， 回转角度为校直压点所在截面的校直方位相 对于0轴颈左端 面0°的夹角， 校直行程为通过仿真软件计算不同优化变量组合的初始变形量、 弹性变形量 与卸载后残余 量之和作为各个优化变量组合的校直 量。 4.根据权利要求3所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 所述校直行程为通过仿 真软件计算不同优化变量组合的弹性变形量与初始变形量之 和作为各个优化变量组合的校直 量。 5.根据权利要求1所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 最优目标以各轴颈跳动量小于多轴颈凸轮轴设计要求值,联合最少校直次数 的总体 优化目标， 和以各轴颈相对跳动量 最小的局部优化目标。 6.根据权利要求3所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 所述优化变量组合中的校直支点和校直压点满足三 点弯校直加载模型要求。 7.根据权利要求4所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 所述优化变量组合中的校直行程应小于断裂极限行程要求。 8.根据权利要求5所述的一种多轴颈凸轮轴分时迁移校直参数蚁群优化方法， 其特征 在于： 蚁群优化算法是利用 轴校直理论建立一个群体智能进行相互协作的校直优化模型， 蚂蚁通过概率朝着 高浓度的信息素 的方向前进， 即蚂蚁选择校直次数少的路径， 形成一种 正反馈现象。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113449400 B 3