面向桥起主梁快速轻量化的改进云量子遗传算法

刘岩松1,2,王宗彦1,2,石瑞敏1,2,李玉虎1,2

(1. 中北大学机械工程学院,山西 太原030051）

(2. 山西省起重机数字化设计工程技术研究中心,山西 太原030051)

作者简介：刘岩松（1994—），男，硕士研究生，主要研究方向为数字化设计与制造，576746177@qq.com.

通讯作者：王宗彦，男，教授，22294472@qq.com.

摘要：针对云量子遗传算法早熟收敛、搜索速度慢等缺陷，进行如下改进：对量子染色体编码初始化进行优化，使算法拥有更高的收敛性；采用X条件云发生器改变交叉和变异方式实现染色体重构及算子生成；对旋转量子门进行动态调整；结合优化对象改进了算法收敛准则。为验证改进算法以及实现桥式起重机主梁快速设计，以改进算法为优化核心搭建了桥式起重机主梁快速轻量化设计系统，将系统应用于某公司QD型桥式起重机主梁设计，结果表明：所搭建系统可大大缩短桥式起重机主梁优化的设计周期，优化后主梁截面积满足设计要求，实现了主梁快速轻量化设计的目标。

关键词：起重机；主梁；改进云量子遗传算法；轻量化设计

中图分类号：TH215;TP391  文献标识码：A  文章编号：2095-509X(2020)01-0025-05

桥式起重机（简称桥起）作为广泛应用于木材、冶金、煤炭等行业的物料搬运设备，其机械零部件众多，结构复杂［1］。传统桥起主梁多采用许用应力法或类比法进行设计，这导致桥起结构设计盲目性大、整机外观笨重且造价过高。

为减轻设备总质量实现设备轻量化，文献［2］在桥起主梁设计准则下，通过主梁区域划分和去除腹板的方法对桥起主梁建立了周期性拓扑优化数学模型；文献［3］将灵敏度分析技术和sub-problem优化算法相结合，实现了起重机金属结构的动态优化设计；文献［4］利用可靠性分析技术通过ANSYS软件对岸边集装箱起重机原结构完成了轻量化设计。还有一些学者针对桥起主梁轻量化问题，引入布谷鸟算法［5］、蛙跳算法［6］、烟花算法［7］和狼群算法［8］等智能优化算法进行优化。这些传统起重机优化方法在一定程度上实现了起重机结构的减重，但在设计中未考虑到产品生产周期，且多数优化算法均存在一定缺陷。

在此背景下，为弥补传统算法缺陷，本文引入云量子遗传算法并对其改进，针对桥起主梁结构特征建立了数学模型，以改进算法为核心搭建了桥起主梁快速轻量化设计系统，并以此为工具实现主梁的快速设计。工程实际应用验证了改进算法的优越性和系统优化结果的准确性及有效性。

1云量子遗传算法的改进

云量子遗传算法（cloud quantum genetic algorithm, CQGA）是一种结合了云理论和量子理论的新型优化遗传算法，比传统算法有更好的鲁棒性。但CQGA在种群进化的过程中，只是将当前最优解用于量子门的更新，作为种群更新向导，当解为局部最优解时，CQGA种群将会同其他算法一样陷入局部寻优［9］。为了防止CQGA出现早熟、陷入到局部最优等现象，本文在原算法基础上进行改进，提出了改进云量子遗传算法（ICQGA），大大降低工程优化设计问题的复杂性，满足起重机主梁轻量化设计的要求。