1、“.....点，当最优解是边缘解时，无法达到最优解。映射方程为,,二维猫映射方程为式表示成矩阵形式式中，,。猫映射的两个指数分别为，。由此可以看出猫映射具有混沌特性。猫映射与映射的比较将映射映射映射分别迭代次得到的,范围内的分布图如图，曲线显示映射在,和,内取值次数多达次，而,平均取到次，当最优解落在中间位置时，需要多次迭代才能得到最优解，大大降低了算法的效率。曲线显示映射的最少取值次数是次，最大次，分布比较均匀，但映射是对的映射，其混沌序列受计算机有限字长和有限精度的影响，很快落入个循环，从而在迭代后迅速收敛。虽通过提高字长可使周期增大，但实现比较复杂。曲线显示映射的最少取值次数是次，最大次，分布比较均匀，而映射的初始值可以取值或者见表，这是映射所不具备的。因此，映射具有更好的混沌分布特性。图三种映射的迭代分布图表三种混沌映射的分布特性映射初始值最大取值次数最小取值次数基于猫映射的混沌遗传算法混沌遗传算法的步骤为了克服遗传算法维持种群多样性差，容易陷入早熟的缺点......”。

2、“.....对整个算法进行了改进，提出了基于猫映射的混沌遗传算法。基于的设计，采用实数编码，对遗传算法的选择交叉以及变异进行了改进，利用混沌序列产生初始种群，的流程图如下交叉结果的优胜劣汰生存竞争选择保留最优个体免变异混沌变异对种群进行更新符合动态海明距离要求满足收敛条件混沌序列产生初始种群种群个体的适应度评估保留最优个体免交叉动态自适应交叉否根据适应度大小重新选择新个体输出优化结果是否结束是开始输入初始参数图混沌遗传算法的流程图本文算法从以下几个方面进行改进猫映射生成初始种群利用式产生初始种群，使其尽可能在解空间分布均匀，克服随机序列产生初始种群的不均匀性，提高搜索效率。自适应交叉率海明距离控制机制及淘汰策略保证种群进化的多样性及有效性自适应交叉率交叉算子作为遗传算法中起核心作用的遗传操作算子，直接影响着算法的性能。设置了固定不变的交叉概率，不能提供合理的搜索方向，使得最优个体及整个群体适应度改善的速度受到限制。根据交叉概率般在之间，本文对交叉概率进行如下改动海明距离进化后期，种群接近于齐次种群，难以产生新的子代个体，会出现近亲繁殖的现象......”。

3、“.....提高进化效率。海明距离的表达式如下其中是个体，的海明距离，为初始种群的平均海明距离。交叉按下列进行个体进行交叉个体不进行交叉淘汰策略对交叉个体和交叉产生的个体进行适者生存策略，选择适应度大的两个个体进入下步操作。其中，为,之间的随机数。混沌扰动过程令是待变异的第个个体的第个基因，取值为,，利用公式映射到,区间得到混沌变量。运用猫映射迭代式得到,。运用公式将映射到,区间得到变量。若，则，重复迭代，直到找到最好的，。若迭代多次保持不变，施加混沌小扰动，按照式进行混沌再搜索，为调节系数。计算性能指标，若，令，否则继续搜索。若算法满足终止准则，输出最优解，否则继续步骤。最优个体保存策略遗传算法收敛的个重要保证，保证得到的最优个体不会被交叉变异等遗传运算所破坏。但是，它也容易使局部最优个体不易被淘汰反而快速扩散，从而降低了算法的收敛能力，所以将最优保存策略和其他选择结合使用。收敛准则满足进化结果的精度要求达到进化最大代数连续多代没有进化，满足三者之即可......”。

4、“.....初始化算法参数设置算法控制参数。生成初始种群利用猫映射序列产生均匀分布的种群，维持种群的多样性。选择将排序选择和最优保存策略相结合，保证好的群体不被淘汰，优良模式不被破坏。个体间距离的计算按照公式和计算个体间距离，去除距离近适应度低的个体。按照条件进行下步操作。交叉将自适应交叉海明距离控制机制淘汰策略相结合。保证种群的多样性以及适应度的稳步提高。变异采用混沌变异，附加小的混沌扰动，对参数空间进行遍历。收敛准则判定达到所要求精度达到设定的最大代数连续多代没有进化，满足三者之即可。统计输出并记录结果对要测试的性能指标进行统计，如果满足收敛准则，则将函数及其寻优结果保存否则，退出程序。退出程序。计算机仿真实例以求个测试函数的最小值为例，进行仿真实验函数函数函数,,函数式中为变量维数，函数是单峰函数，常用此函数测试算法的收敛速度函数是很难极小化的非凸病态函数......”。

5、“.....图给出了函数函数的几何分布特性。由图可知，函数为多维多峰值的非线性优化函数，求解该函数较为困难。算法的性能评价算法的性能评价采用如下方法算法收敛速度的评价算法收敛稳定性和收敛质量的评价与文献的优化结果进行比较算法收敛速度的评价平均进化代数的测试可以体现算法的收敛速度。针对前四个测试函数，维数取，与进行比较得出使得测试函数均能达到目标值，而且进化代数明显减少，加快了进化速度。由此说明了搜索效率与混沌序列的分布有关，猫映射的均匀分布性质大大提高了算法的搜索效率。图进化过程中目标函数值随进化代数变化曲线算法收敛稳定性和收敛质量的评价算法收敛稳定性和收敛质量的性能评价指标有收敛到全局最优的比率最优值的平均值平均进化代数。将本文提出的基于映射的混沌遗传算法与基于映射的混沌遗传算法基于映射的混沌遗传算法标准遗传算法对以上四个测试函数进行优化求解，比较了算法的性能见表。应用基于映射的混沌遗传算法进行函数优化时，取种群进化代数为，由表可知，收敛到全局最优值的比率较其他三种算法高最优值的平均值更加逼近函数的理论极值能够减少得到全局最优解所需的进化代数......”。

6、“.....滚动轴承的宽度比滑动轴承小，可使机器的轴向结构紧凑。大多数滚动轴承能同时受径向和轴向载荷，故轴承组合结构较简单。消耗润滑剂少，便于密封，易于维护。不需要用有色金属。标准化程度高，成批生产，成本较低。缺点承受冲击载荷能力较差。高速重载荷下轴承寿命较低。震动及噪声较大。径向尺寸比滑动轴承大。不能制成剖分式。插齿机中，起承重作用的轴承只有两个，而且其承受力的方向只存在于径向，且轴承运转速度不高，冲击较小，故采用深沟球轴承，其综合性能较好，应用广泛，比较经济。而剩余的轴承中有的起导向作用，其主要承受径向力，而且受力较小，故对轴承要求较低，深沟球轴承能完全满足要求，故选用。而另些轴承基本上都是径向受力，轴向不受力，故要求都较低，所以都选用深沟球轴承，深沟球轴承主要承受径向力，也可以承受定的双向轴向载荷。摩擦系数小，极限转速高，价廉，可以减少成本。这些轴承般采用轴间和轴用弹性挡圈固定，有的也采用端盖固定，负责承重的轮子里面的轴承就是采用轴间和轴用弹性挡圈固定，而轮子的设计也很巧妙，其边缘就像火车车轮样卡在导轨上，使其不能左右移动......”。

7、“.....保证工作台不能左右蹿动。而左导轨上方的轴承可以自由移动，可以保证热胀冷缩时产生的横向移动使机床不受损坏。另外轴向弹性挡圈装卸方便，占位小，制造简单，用于较小轴向载荷低转速处。润滑为了降低摩擦阻力和减轻磨损滚动轴承需要润滑，通过润滑液也能够吸震冷却防另外，老师带我到学校的实验室看了实体的机床，让我感受到和看模型不样的感觉，设计中间的很多细节得以了解。再次，我对自己以前所学过的知识有了个深刻的体会，过去的时光我虽然认真学习课本上的知识，但回想起所学的知识，也是个笼统的概念，而且也不清楚怎么应用于实践。通过毕业设计，我对自己的专业知识有了更加深入地理解和掌握，在这三个多月的设计中，融入了几乎所有的知识，是对大学知识的个融会贯通。通过在戴老师带领下的参观和实习，我学到了很多东西，这些东西都是以前感觉很模糊的，通过自己亲自实践，加深了对知识的掌握，知道自己所学远远不够，还需不断努力。虽然本课题已经完成，但设计中还有很多这样或那样的不足，在以后的学习中，我会继续查阅资料完善其不足之处。通过本次的毕业设计，我查阅了大量的资料，把课堂上学习的内容运用到了实际的毕业设计中，巩固了自己的专业知识......”。

8、“.....使我受益颇多。当自己遇到难题时，通过向指导老应用较为广泛。常用的碳素钢有钢，最常用的为钢。为保证其力学性能，应进行调质或正火处理。此处轴的材料为钢，进行调质处理。在般情况下，轴的工作能力约定于它的强度和刚度，对于机床主轴，后者尤为重要。高速转轴则还决定于它的震动稳定性。在设计轴时，除应按工作能力准则进行设计计算或校核计算外，在结构设计上还须满足其他系列的移动，需要轴向固定的方法使它们在轴上有确定的位置为传递转矩，轴上零件还应作周向固定对轴与其他零件间有相对滑动的表面应有。点，当最优解是边缘解时，无法达到最优解。映射方程为,,二维猫映射方程为式表示成矩阵形式式中，,。猫映射的两个指数分别为，。由此可以看出猫映射具有混沌特性。猫映射与映射的比较将映射映射映射分别迭代次得到的,范围内的分布图如图，曲线显示映射在,和,内取值次数多达次，而,平均取到次，当最优解落在中间位置时，需要多次迭代才能得到最优解，大大降低了算法的效率......”。

9、“.....最大次，分布比较均匀，但映射是对的映射，其混沌序列受计算机有限字长和有限精度的影响，很快落入个循环，从而在迭代后迅速收敛。虽通过提高字长可使周期增大，但实现比较复杂。曲线显示映射的最少取值次数是次，最大次，分布比较均匀，而映射的初始值可以取值或者见表，这是映射所不具备的。因此，映射具有更好的混沌分布特性。图三种映射的迭代分布图表三种混沌映射的分布特性映射初始值最大取值次数最小取值次数基于猫映射的混沌遗传算法混沌遗传算法的步骤为了克服遗传算法维持种群多样性差，容易陷入早熟的缺点，引入混沌的思想，对整个算法进行了改进，提出了基于猫映射的混沌遗传算法。基于的设计，采用实数编码，对遗传算法的选择交叉以及变异进行了改进，利用混沌序列产生初始种群，的流程图如下交叉结果的优胜劣汰生存竞争选择保留最优个体免变异混沌变异对种群进行更新符合动态海明距离要求满足收敛条件混沌序列产生初始种群种群个体的适应度评估保留最优个体免交叉动态自适应交叉否根据适应度大小重新选择新个体输出优化结果是否结束是开始输入初始参数图混沌遗传算法的流程图本文算法从以下几个方面进行改进猫映射生成初始种群利用式产生初始种群......”。