本发明涉及电磁阀优化设计领域，特别是一种基于蚁群算法的电磁阀优化设计方法，该方法选取电磁阀线圈参数、结构参数、最小开阀电压、影响电磁机构吸合以后温升的主要参量作为优化变量，采用蚁群算法进行整体性能指标的优化设计，同时考虑了吸动阶段动态过程，与长期通电工作状态下电磁机构吸持阶段的整体优化，得到满意的设计结果。该方法有利于对电磁阀进行优化设计，从而提高电磁阀的整体性能指标。

一种基于蚁群算法的电磁阀电磁机构优化设计方法，其特征在于：按如下步骤进行：步骤1：选取电磁阀线圈参数、结构参数、最小开阀电压、影响电磁机构吸合以后温升的主要参量作为优化变量，并估计所述各优化变量的取值范围： ，其中，、分别为第i维优化变量的上限、下限，i为变量计数，为优化变量维数；步骤2：对所述各优化变量N等分：用表示第维优化变量子区间长度，则；步骤3：若，为设定的精度，则算法终止，所述各优化变量的最优解为：否则转步骤4；步骤4：初始化蚁群优化过程中用到的各参量，给信息素矩阵中各元素赋一个相同的常数值；设置蚁群优化过程中用到的各常量；将m只蚂蚁随机地分配到第一个优化变量的N个子区间，并将每一只蚂蚁所走过的路径存入m×n的路径存储矩阵中；步骤5：每只蚂蚁s按轮盘赌算法从余下的优化变量中选择下一个优化变量的位置，并将此位置存入所述路径存储矩阵中；步骤6：每只蚂蚁s选择下一个优化变量的位置后，按如下公式对当前所在位置的信息素进行局部更新：其中，ρ表示信息浓度的持久性系数，表示第维优化变量N个区间中信息素浓度最小的区间号，r表示 区间号，表示最大区间号，；步骤7：当m只蚂蚁都完成步骤5、6以后

作为一种并行优化算法,蚁群算法在求解多目标优化问题时,一次运行可以求得多个可行非支配解,具有单目标优化方法不可比拟的优势,很适合基于 Pareto 最优的多目标优化设计。 随着蚁群算法在函数优化方面研究的深入,其在工程优化中应用越来越受到重视且目前已被用于一些工程问题的求解。因此,将蚁群算法应用于工业产品如电磁阀的参数优化设计,不仅对蚁群算法的研究和推广有重要意义,而且也是在电磁阀优化设计领域的有益探索。

本项目团队来自福州大学，由许志红;程祝媛组成，许志红，女，二级教授、博士生导师 ，教育部高等学校电气类教学指导委员会委员 ，福州大学电气工程与自动化学院院长 。

此项目研发的电磁阀优化设计领域,特别是一种基于蚁群算法的电磁阀优化设计方法,该方法选取电磁阀线圈参数、结构参数、最小开阀电压、影响电磁机构吸合以后温升的主要参量作为优化变量，采用蚁群算法进行整体性能指标的优化设计，同时考虑了吸动阶段动态过程,与长期通电工作状态下电磁机构吸持阶段的整体优化,得到满意的设计结果。该方法有利于对电磁阀进行优化设计，从而提高电磁阀的整体性能指标

目前处于何种研发阶段： ☒研发 ☐小试 ☐中试 ☐小批量生产 ☐产业化； 样机： ☒ 有 ☐无 其他：□如选择“其他”，请说明： 已投入成本： 500000元。 推广应用情况：已用于学术研究。转化方式：合作开发