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pso算法的改进

　　pso算法：粒子群优化算法是由eberhart博士和 kennedy博士发明的一种进化算法，其源于对鸟群捕食行为的研究。在 pso 算法中，将所要优化问题的解都认为是搜索空间的一只小鸟，并抽象为一个微小的粒子，延伸至n维空间。在n维空间中的每一个粒子描述为一个相对应的矢量，粒子在空间中的飞行速度也描述为一个相对应的矢量。pso 算法本质上是一种迭代优化的算法，利用迭代来寻找优值。

　　在 pso 算法运算时，首先初始化一群随机粒子，然后所有的粒子会跟随当前优粒子在 n 维空间中搜索，直至找到优解。若在 n 维空间中第i个粒子的速度为vi =(vi，1，vi，涨态心轴价格，2，…，vi，n )，位置为 xi =(xi，1，xi，2，…，xi，n )，则在迭代过程中，粒子会---个体极值pi =(pi，1，涨态心轴夹具，pi，2，…， pi，涨态心轴加工厂家，n)和全局优解 pg 来更新自己。即，粒子将以式(4)更新自己的速度和位置：　　式中：ω为惯性---；c1，c2为正的学习因子；r1，r2为随机数，且r1，r2∈rand(1)。

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根据刮板输送机机头、机尾配套要求确定 3 000 kw减速器低速级内齿轮外径，初步估算动力部重量和输出扭矩等确定内齿轮壁厚，从而确定内齿轮分度圆直径范围，进一步确定行星传动齿轮副传动比和行星轮的传动结构等。

　　只有确定了三级减速器的锥齿轮副和低速级行星齿轮副速比后才能进一步确定三级传动减速器的第 2 级速比与两级行星传动减速器的高速级速比。这个计算过程需反复进行才能终确定减速器的各级速比和齿轮参数。

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