球面4R机构近似轨迹综合的社会认知优化算法

摘要

应用坐标变换原理,推导出球面4R机构连杆点轨迹参数方程。在此基础上,以轨迹误差平方和最小为目标函数,以曲柄存在、杆长协调和传动角限制等为约束条件,建立机构不带预定时标近似轨迹综合的约束优化模型。结合自适应罚函数法,应用社会认知优化(Social Cognitive Optimi⁃zation,SCO)算法求解该问题。为提高SCO算法的收敛精度和速度,以差分进化(Differential Evolu⁃tion,DE)操作为邻域搜索算子,设计一种加速社会认知优化(Accelerating Social Cognitive Optimiza⁃tion,ASCO)算法。给出机构综合实例,轨迹分析结果表明,所建立的模型和提出的ASCO算法可行有效。比较了基本SCO、DE和ASCO算法求解该机构综合实例的优化性能,数值实验显示,ASCO算法的收敛速度、收敛精度和稳健性等性能指标优于基本SCO和DE算法。