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        基于改進(jìn)粒子群算法的多分支電纜自動布線技術(shù)

        2021-02-03 10:55:42劉召朝張丹周琛左敦穩(wěn)
        機械制造與自動化 2021年1期
        關(guān)鍵詞:布線引力分支

        劉召朝,張丹,周琛,左敦穩(wěn)

        (南京航空航天大學(xué) 機電學(xué)院,江蘇 南京 210016)

        0 引言

        在機電一體化設(shè)備中電纜負(fù)責(zé)電氣元件的能量輸送與信號控制。在復(fù)雜機電產(chǎn)品中電纜被大量使用[1]。不合理的電纜布局會破壞系統(tǒng)的穩(wěn)定性,導(dǎo)致產(chǎn)品故障率上升,如發(fā)動機空中停車故障事件有50%是由于管路、電纜和傳感器損壞導(dǎo)致的[2]。在復(fù)雜機電產(chǎn)品電氣系統(tǒng)中存在許多單根電纜和多分支電纜,單根電纜路徑優(yōu)化使用簡單的路徑搜索算法即可完成,多分支電纜布局優(yōu)化往往被視為三維空間下路徑和結(jié)構(gòu)的組合優(yōu)化問題[3]。屬于典型避障Steiner最小樹(SMT)的NP困難問題[4]。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,智能優(yōu)化算法如遺傳算法[5]、蟻群算法[6]等,可有效地求解Steiner最小樹問題。本文基于改進(jìn)粒子群算法針對面向多分支電纜的Steiner最小樹問題進(jìn)行優(yōu)化,自動生成滿足實際工程應(yīng)用的電纜布局方案。

        1 多分支電纜布局優(yōu)化模型

        1.1 基于SMT的多分支電纜優(yōu)化問題

        如圖1所示,多分支電纜布局與SMT問題相似,可將其轉(zhuǎn)化為SMT問題求解,但二者之間也存在以下差異:

        1) 多分支電纜中端子要經(jīng)多個分支點才到達(dá)另一端,而SMT中各點之間可直接相連。

        2) SMT中Steiner點必須關(guān)聯(lián)三條夾角為120°的邊,而多分支電纜設(shè)計中分支點連接的端子數(shù)量不止3個,故分支路徑的夾角存在多種形式。

        3) 多分支電纜中只連接一個接線端子的分支點相當(dāng)于一個路徑點,可以將其刪除。

        基于上述分析,將分支電纜布局設(shè)計抽象為特殊的SMT進(jìn)行優(yōu)化,對其做如下規(guī)定:頂點關(guān)聯(lián)的邊有且只有一條;Steiner點關(guān)聯(lián)的邊不少于3條;頂點數(shù)量為n時,Steiner點數(shù)量不超過n-2個;邊權(quán)值使用路徑優(yōu)化算法計算。

        圖1 SMT與多分支電纜的對比

        1.2 優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型

        根據(jù)航空器中電纜布局相關(guān)的工藝約束要求[7],以電纜總質(zhì)量作為目標(biāo)函數(shù),建立如式(1)所示的數(shù)學(xué)模型:

        (1)

        式中:f0(p)為電纜總質(zhì)量函數(shù);h(p)為貼壁約束,路徑貼壁h(p)=0,反之,h(p)≠0;經(jīng)過高溫區(qū)域T(p)=0,反之,T(p)≠0;經(jīng)過強電磁區(qū)域E(p)=0,反之,E(p)≠0;滿足開敞性要求N(p)=0,反之,N(p)≠0;b(p)≥bmin為滿足最小彎曲半徑要求;s為分支點數(shù)量;n為接線端數(shù)量;p為多分支電纜布局方案。

        根據(jù)多分支電纜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),建立如式(2)所示的電纜總重數(shù)學(xué)模型

        (2)

        式中:nb為捆扎段數(shù)量;bi為捆扎段i的長度;Ni為捆扎段i中的電纜數(shù)量;λj為捆扎段i中電纜j的線密度;ns為非捆扎段數(shù)量;si為非捆扎段i的長度;μi為非捆扎段i電纜線密度。

        2 電纜布局搜索離散環(huán)境

        在構(gòu)建多分支電纜優(yōu)化模型時需要路徑搜索,路徑搜索算法一般基于離散化的搜索空間。對于復(fù)雜機械結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品模型,均勻離散化建模在效率和空間描述完整性上有局限性,本文選擇八叉樹空間建模[8],對飛機艙段敷設(shè)環(huán)境進(jìn)行離散化,獲得如圖2所示的離散敷設(shè)空間。

        圖2 飛機艙段模型及離散敷設(shè)空間

        3 基于粒子群算法的多分支電纜優(yōu)化

        3.1 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

        PSO算法[9]具有收斂速度快、編碼效率高等特點。但傳統(tǒng)的PSO只適合處理連續(xù)優(yōu)化問題,本文所提的特殊STM離散問題,需要對粒子的編碼和種群個體的搜索方式進(jìn)行改進(jìn),才能有效進(jìn)行優(yōu)化求解,保證搜索效率并避免陷入局部最優(yōu)。改進(jìn)PSO算法流程如圖3所示,其中為每個粒子隨機分配空間位置生成規(guī)模為N的種群,根據(jù)式(2)計算適應(yīng)度函數(shù)。

        圖3 改進(jìn)粒子群算法流程

        3.2 粒子編碼

        將指定數(shù)量Steiner點的集合作為粒子,更新過程中每個Steiner點根據(jù)運動方程在三維空間中飛行移動。對于接線端子數(shù)量為n的三維電纜布局設(shè)計問題,粒子描述成長度為3(n-2)+1的一維數(shù)組,編碼形式如圖4所示,其中潛在Steiner點是指初始階段不參與構(gòu)成SMT而迭代中可能構(gòu)成SMT的點。

        圖4 粒子編碼形式

        3.3 基于分支點引力算子的種群更新

        PSO算法中粒子根據(jù)自身和種群最優(yōu)位置調(diào)整自身的飛行速度,對于多分支電纜布局優(yōu)化問題,粒子需要調(diào)整分支點的飛行方向以實現(xiàn)更新。由于粒子有多個分支點,選擇合適的分支點作為飛行的目標(biāo)地對算法搜索性能有一定影響。向最優(yōu)粒子中添加引力算子,吸引當(dāng)前粒子的分支點,使用式(3)計算被吸引分支點處產(chǎn)生的引力Fbc。

        3.3.1.2 心理干預(yù) 向患者說明肝穿刺的意義、程序、有可能出現(xiàn)的問題和應(yīng)對辦法及密切配合的重要性,讓做過肝穿刺的患者介紹經(jīng)驗和體會,讓患者早有心理準(zhǔn)備,增強患者的信任感和安全感,消除過度的緊張和焦慮。因術(shù)后疼痛的出現(xiàn)與否、強度如何與機體的情緒狀態(tài)密切相關(guān)。本組患者疼痛病例出現(xiàn)較少,與術(shù)前進(jìn)行了較好的心理和行為干預(yù),減少和降低了患者的焦慮和緊張情緒有關(guān)。因為焦慮可使腦內(nèi)去甲腎上腺素遞質(zhì)釋放增加,能減低痛閾,增加痛覺[2]。王瑞敏等[3]也認(rèn)為,加強心理干預(yù),可明顯減少緊張情緒及疼痛的發(fā)生率。

        Fbc=KMbMc/[(xb-xc)2+(yb-yc)2+(zb-zc)2]

        (3)

        式中:K為常數(shù);Mb為最優(yōu)粒子分支點的質(zhì)量,同一粒子的Mb相同;Mc為當(dāng)前更新粒子分支點的質(zhì)量;(xb,yb,zb)、(xc,yc,zc)分別為最優(yōu)、當(dāng)前粒子分支點的空間位置。

        如圖5所示,1號點在當(dāng)前粒子分支點處產(chǎn)生的引力最大,將其作為當(dāng)前粒子分支點的飛行目標(biāo)地,在更新位置時,使用式(4)計算引力分支點產(chǎn)生的飛行偏向a。

        a=r·(Bd-Cd)

        (4)

        式中:Bd、Cd分別為最優(yōu)、當(dāng)前粒子在維度d方向的位置;r為[0, 1]的隨機數(shù)。

        基于分支點引力算子的個體更新將粒子運動方程改進(jìn)為式(5)。

        (5)

        式中:t為迭代數(shù);vid(t)、xid(t)分別為粒子i在搜索空間d維度的速度和位置;c1、c2分別為自身、社會學(xué)習(xí)因子;ω為速度慣性;apid、agid分別為局部、全局最優(yōu)粒子對當(dāng)前粒子在維度d產(chǎn)生的飛行偏向。

        圖5 分支點引力算子

        4 實例驗證

        硬件運行環(huán)境:CPU Intel Core i5-3230M,內(nèi)存4GB。針對圖2所示機艙模型的多分支電纜布線問題,根據(jù)圖中接線端點的空間分布,設(shè)置5條信號線,接線關(guān)系如表1所示。

        表1 接線關(guān)系

        PSO算法參數(shù):種群規(guī)模N=40,c1=1.4962,c2=1.4962,ω=0.7298,算法迭代100次,運行兩次的優(yōu)化過程如圖6所示,兩次分別經(jīng)36、41代進(jìn)化得到對應(yīng)最優(yōu)解854.73、855.09,算法具有較好收斂性?;诰€纜自動三維建模技術(shù)生成兩次優(yōu)化得到的電纜結(jié)構(gòu)模型如圖7所示。經(jīng)分析:算法獲得的布線方案能很好地貼合機艙表面,便于固定;電纜整體拓?fù)湫螤钆c實際機艙中的布局類似,滿足實際工程要求。

        圖6 改進(jìn)PSO的收斂特性曲線

        圖7 優(yōu)化獲得的電纜布局方案

        5 結(jié)語

        針對多分支電纜自動布線設(shè)計問題,本文將其轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題并提出了一種基于改進(jìn)PSO的優(yōu)化求解方法,能夠?qū)崿F(xiàn)多分支電纜布局的自動生成。

        1)該方法將多分支電纜布局用特殊的SMT進(jìn)行表達(dá),并以電纜總質(zhì)量作為目標(biāo)函數(shù),布線工藝作為約束建立優(yōu)化問題模型。

        2)通過改進(jìn)PSO進(jìn)行優(yōu)化計算,采用定長一維數(shù)組的對多分支電纜布局進(jìn)行粒子編碼,引入分支點引力算子指導(dǎo)粒子的更新方向。通過飛機艙段布線實例驗證,表明該方法具有較好的收斂性,并能獲得具有工程價值的電纜布局方案。

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