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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，emuge sh液胀，1，vi，2，…，vi，n )，位置为 xi =(xi，1，xi，2，…，emuge sh制造厂家，xi，n )，则在迭代过程中，粒子会---个体极值pi =(pi，1，pi，2，…， pi，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，emuge sh生产厂家，c2为正的学习因子；r1，r2为随机数，且r1，r2∈rand(1)。

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刮板输送机用大功率行星齿轮减速器设计关键技术

　　通过分析 3 000 kw 行星齿轮减速器设计主要难题，其设计的关键技术是各级传动比的分配、低速级设计和运行状态分析。

　　(1)3 000 kw 行星齿轮减速器传动比分配

　　刮板输送机特殊的驱动部驱动形式决定了其三级圆锥圆柱行星齿轮减速器各级速比分配必须要考虑与其配对使用的两级行星齿轮减速器速比，输入转速转差小于 1 r/min，2 种减速器低速结构完全相同，也就是三级传动减速器的前 2 级速比与两级传动减速器的高速级速比相同。

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